Статистические данные > Расчеты [представлены 7 августа 2025 года (v1), последний раз пересмотренные 8 октября 2026 года (эта версия, v2)) Название: NExt-LMМ: двухэтапная система LMM с почти точно выраженными компонентами для исследований по общегеномной ассоциации View PDF HTML (экспериментальный) резюме: В рамках общих исследований геномов широко используются смешанные модели (MMS), чтобы учесть стратификацию населения и криптопатическую связь. Однако их практическое применение по-прежнему сопряжено с трудностями в плане расчетов, поскольку для оценки параметров и проверки связей требуется проведение крупномасштабных операций на генетических матрицах (СГМ). Здесь мы представляем NExt-LMM, двухэтапную основу для масштабируемой ГВАКС на основе ЛММ. На первом этапе NExt-LMM получает предварительную оценку коэффициента общей разницы в рамках нулевой модели. На втором этапе она создает соответствующую матрицу комариансов и ускоряет процесс вывода вниз по течению с помощью иерархического отображения низко-диагонального излучения (HODLR). В частности, NExt-LMM использует низкосортную структуру недиагональных блоков ковариации для обеспечения значительно более быстрой матричной факторизации и обратных расчетов по сравнению с обычными плотными разложениями. Затем она использует полученное в результате этого представление ковариантов на основе HODLR для ускорения процесса вывода, основанного на максимальном приближении, при общей пропорции разницы. Мы далее устанавливаем границы…
NExt-LMМ: двухэтапная система LMM с почти точно определенными компонентами вариации для исследований по общегеномной ассоциации
arXiv:2508.05278v2 Аннонс Тип: заменить резюме: линейные смешанные модели (LMM) широко используются в общегеномических исследованиях объединения (GWAS) для учета стратификации и зашифрованного родства населения. Однако их практическое применение по-прежнему сопряжено с трудностями в плане расчетов, поскольку для оценки параметров и проверки связей требуется проведение крупномасштабных операций на генетических матрицах (СГМ). Здесь мы представляем NExt-LMM, двухэтапную основу для масштабируемой ГВАКС на основе ЛММ. На первом этапе NExt-LMM получает предварительную оценку коэффициента общей разницы в рамках нулевой модели. На втором этапе она создает соответствующую матрицу комариансов и ускоряет процесс вывода вниз по течению с помощью иерархического отображения низко-диагонального излучения (HODLR). В частности, NExt-LMM использует низкосортную структуру недиагональных блоков ковариации для обеспечения значительно более быстрой матричной факторизации и обратных расчетов по сравнению с обычными плотными разложениями. Затем он повторно использует resu