Scale effects on genomic modelling and prediction
Berger, Swetlana
Dissertation
Angenommen am:
2015-02-03
Erschienen:
2015-08-24
Betreuer:
Simianer, Henner Prof. Dr.
Gutachter:
Bickeböller, Heike Prof. Dr.
Gutachter:
Gertheiß, Jan Prof. Dr.
Zum Verlinken/Zitieren: http://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0022-6086-8
Dateien
Name:
diss_berger_final.pdf
Größe:
3,9 MB
Format:
PDF
Beschreibung:
Dissertation
Lizenzbestimmungen:
Zusammenfassung
Englisch
In this thesis, a novel method for scale corrected comparisons of LD structure in different genomic regions is suggested. Several aspects of scale-caused problems – from precision of marker effect estimates to accuracy of predictions for new individuals - are investigated. Furthermore, based on a comparison of the performance of different approaches, recommendations on the application of examined methods are given.
Keywords: Whole-Genome Regression; genetic architecture; accuracy of genomic predictions; Linkage Disequilibrium; simulation techniques; multicollinearity; LD structure; precision of estimates; Bayesian hierarchical model; comparison of LD structure in genomic regions; Arabidopsis
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In dieser Arbeit wird eine neue Methode für den skalenunabhängigen Vergleich von LD-Strukturen in unterschiedlichen genomischen Regionen vorgeschlagen. Verschiedene Aspekte durch Skalen verursachter Probleme – von der Präzision der Schätzung der Marke-reffekte bis zur Genauigkeit der Vorhersage für neue Individuen - wurden untersucht. Darüber hinaus, basierend auf den Leistungsvergleichen von unterschiedlichen statistischen Methoden, wurden Empfehlungen für die Verwendungen der untersuchten Methoden gege-ben.
In dieser Arbeit wird eine neue Methode für den skalenunabhängigen Vergleich von LD-Strukturen in unterschiedlichen genomischen Regionen vorgeschlagen. Verschiedene Aspekte durch Skalen verursachter Probleme – von der Präzision der Schätzung der Marke-reffekte bis zur Genauigkeit der Vorhersage für neue Individuen - wurden untersucht. Darüber hinaus, basierend auf den Leistungsvergleichen von unterschiedlichen statistischen Methoden, wurden Empfehlungen für die Verwendungen der untersuchten Methoden gegeben
