BIBI：品种组成的贝叶斯推断
定量方法
2017-09-28 v2
摘要
本文旨在基于先前提出的将对应于全基因组上双等位基因分子标记参考等位基因计数的离散随机变量对纯种（基础品种）中每个标记的等位基因频率进行回归的思路，开发统计模型以估计个体品种组成。一些现有的基于回归的方法不能保证品种组成的估计量落在适当的参数空间中，且均未考虑纯种中等位基因频率的不确定性，即设计矩阵的不确定性。为克服这些局限，我们提出了两个贝叶斯广义线性模型。对于每个个体，两个模型均假设每个标记位点的参考等位基因计数服从独立的二项分布，使用logit链接，并对回归系数向量（对应于品种组成）施加狄利克雷先验。该先验保证品种组成的点估计量（如后验均值）属于适当的空间。这些模型的不同之处在于，称为BIBI的模型不考虑设计矩阵的不确定性，而称为BIBI2的模型通过为该矩阵的条目分配独立的Beta先验来考虑此种不确定性。我们在一个多品种安格斯-布拉曼种群中实现了这些模型。后验均值被用作品种组成的点估计量。此外，还计算了Kuehn等人(2011)提出的普通最小二乘估计量(OLSK)。BIBI和BIBI2估计品种组成比OLSK更准确，且BIBI2相比BIBI准确度提高了8.3%。
引用
@article{arxiv.1704.05128,
title = {BIBI: Bayesian Inference of Breed Composition},
author = {Carlos Alberto Martínez and Kshitij Khare and Mauricio A. Elzo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1704.05128},
year = {2017}
}