Variable selection in heterogeneous datasets: A truncated-rank sparse linear mixed model with applications to genome-wide association studies.

Wang, Haohan; Aragam, Bryon; Xing, Eric P

Wang, Haohan; Aragam, Bryon; Xing, Eric P.

Afiliação

Wang H; Language Technologies Institute, School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA. Electronic address: haohanw@cs.cmu.edu.
Aragam B; Machine Learning Department, School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA.
Xing EP; Machine Learning Department, School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA. Electronic address: epxing@cs.cmu.edu.

Methods ; 145: 2-9, 2018 08 01.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-29705212

Assuntos

Estudo de Associação Genômica Ampla/métodos; Modelos Estatísticos; Polimorfismo de Nucleotídeo Único; Animais; Humanos; Plantas/genética

Palavras-chave

Confounding correction; Genome-wide association study; Heterogeneity; Mixed model; Variable selection

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Modelos Estatísticos / Polimorfismo de Nucleotídeo Único / Estudo de Associação Genômica Ampla Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Animals / Humans Idioma: En Revista: Methods Assunto da revista: BIOQUIMICA Ano de publicação: 2018 Tipo de documento: Article

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