利用稀疏非负矩阵分解算法快速推断混合系数
种群与进化
2013-09-25 v1 定量方法
统计计算
摘要
个体混合系数的推断对于群体遗传学和关联研究至关重要，通常使用计算密集型的似然算法进行。随着大型群体基因组数据集的出现，快速版本的似然算法引起了广泛关注。然而，降低估计算法的计算负担仍然是一个主要挑战。在此，我们提出了一种基于稀疏非负矩阵分解算法来估计个体混合系数的快速高效方法。我们将该方法实现在计算机程序 sNMF 中，并将其应用于人类和植物基因组数据集。随后将 sNMF 的性能与计算机程序 ADMIXTURE 中实现的似然算法进行了比较。在不损失准确性的情况下，sNMF 计算混合系数估计值的运行时间比 ADMIXTURE 快约 10 到 30 倍。
引用
@article{arxiv.1309.6208,
title = {Fast Inference of Admixture Coefficients Using Sparse Non-negative Matrix Factorization Algorithms},
author = {Eric Frichot and François Mathieu and Théo Trouillon and Guillaume Bouchard and Olivier François},
journal= {arXiv preprint arXiv:1309.6208},
year = {2013}
}
备注
31 pages, 5 figures, 3 tables, 2 supplementary tables, 4 supplementary figures