【技术实现步骤摘要】
本申请数据处理，具体而言，涉及一种基于随机回归模型的畜禽动态性状基因组关联分析方法及系统。
技术介绍
1、畜禽动态性状指随着时间(生命时期)或其他定量因素(生理状态、生产水平、代谢率和环境条件等)的变化而产生的性状，又称“纵向性状”或“重复记录”。其特点是性状表型记录能体现生物体生长发育过程的动态变化，但由于测定时间点多、各测定时间点性状表型记录遗传相关、数据不均衡等，尤其在高通量测序技术的背景下，大量高通量遗传标记被使用，使得动态性状的基因组关联分析复杂度极高，如占用计算机内存量大、计算时间呈指数级增加等。
2、基于此，有必要研究一种更加科学的畜禽动态性状基因组关联分析方法，以提高主效基因的检测准确性和检出效率。
技术实现思路
1、本说明书实施例的一个方面提供一种基于随机回归模型的畜禽动态性状基因组关联分析方法，该方法包括：
2、构建目标随机回归模型拟合个体表型轨迹，并估计个体表型曲线的回归系数；
3、以所述回归系数作为表型值，采用多变量混合模型关联分...
【技术保护点】
1.一种基于随机回归模型的畜禽动态性状基因组关联分析方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建目标随机回归模型拟合个体表型轨迹，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一模型表示如下：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一处理层的随机回归模型通过采用限制最大似然法估计表型回归协方差矩阵，并基于所述表型回归协方差矩阵估计个体表型回归系数，然后根据贝叶斯信息准则选择最优的线性或非线性子模型，以提高分析的准确性；
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二处理层的
【技术特征摘要】
1.一种基于随机回归模型的畜禽动态性状基因组关联分析方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建目标随机回归模型拟合个体表型轨迹，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一模型表示如下：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一处理层的随机回归模型通过采用限制最大似然法估计表型回归协方差矩阵，并基于所述表型回归协方差矩阵估计个体表型回归系数，然后根据贝叶斯信息准则选择最优的线性或非线性子模型，以提高分析的准确性；
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二处理层的处理过程还包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：张莹，韦春波，刘胜军，闫佳欣，
申请(专利权)人：黑龙江八一农垦大学，
类型：发明
国别省市：
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