【摘 要】
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在对单体型进行重构或进行连锁不平衡分析时,往往首先要估计单体型频率.针对家系数据,提出了紧密连锁位点的单体型频率估计方法.利用子代信息减少亲代单体型的不确定性,构建
【机 构】
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中山大学医学统计与流行病学系,中山大学数学系
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在对单体型进行重构或进行连锁不平衡分析时,往往首先要估计单体型频率.针对家系数据,提出了紧密连锁位点的单体型频率估计方法.利用子代信息减少亲代单体型的不确定性,构建家系数据的似然函数,把家系中的个体潜在的单体型看成缺失数据,采用EM迭代算法,给出了家系数据单体型频率的极大似然估计.其结果表明,家系数据紧密连锁位点的单体型频率估计可通过简单的递归迭代进行,后一步的单体型的频率估计即为前一步的加权单体型频率.
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