研究文章

一个健壮的Rerank特征选择方法及其应用Pooling-Based GWA研究

表2

基于集合的分析选择8基因在不同模型的测试。

基因 NSNP 等位基因模型 占主导地位的模式 隐性的模型 加性模型
NSIG ISIG 电磁脉冲 NSIG ISIG 电磁脉冲 NSIG ISIG 电磁脉冲 NSIG ISIG 电磁脉冲

基因1 11 0 0 1.000 1 1 0.375 0 0 1.000 0 0 1.000
基因2 12 1 1 0.443 1 1 0.069 0 0 1.000 1 1 0.415
基因3 10 0 0 1.000 0 0 1.000 0 0 1.000 0 0 1.000
基因4 9 2 1 0.057 2 1 0.190 1 1 0.135 2 1 0.005 *
基因5 11 4 2 0.008 * 3 2 0.011 * 1 1 0.008 * 4 2 0.005 *
基因6 10 1 1 0.007 * 2 2 0.129 1 1 0.054 1 1 0.010 *
基因7 12 1 1 0.107 1 1 0.038 * 0 0 1.000 1 1 0.088
基因8 4 1 1 0.042 * 0 0 1.000 1 1 0.046 * 1 1 0.037 *

NSNP:一组的snp数量;下面的单核苷酸多态性NSIG:总数 值为0.05;ISIG:重要的snp数量也通过对LD标准 0.5平方的阈值;EMP:经验基于集合的 值(* EMP < 0.05)。