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  FaST linear mixed models for genome-wide association studies

Lippert, C., Listgarten, J., Liu, Y., Kadie, C., Davidson, R., & Heckerman, D. (2011). FaST linear mixed models for genome-wide association studies. Nature Methods, 8(10), 833-835. doi:10.1038/nmeth.1681.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-B97E-4 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0001-B006-1
Genre: Zeitschriftenartikel

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://www.nature.com/articles/nmeth.1681.pdf (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Lippert, C1, 2, Autor           
Listgarten, J, Autor
Liu, Y, Autor
Kadie , CM, Autor
Davidson, RI, Autor
Heckerman, D, Autor
Affiliations:
1Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497794              
2Former Research Group Machine Learning and Computational Biology, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_2528696              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We describe factored spectrally transformed linear mixed models (FaST-LMM), an algorithm for genome-wide association studies (GWAS) that scales linearly with cohort size in both run time and memory use. On Wellcome Trust data for 15,000 individuals, FaST-LMM ran an order of magnitude faster than current efficient algorithms. Our algorithm can analyze data for 120,000 individuals in just a few hours, whereas current algorithms fail on data for even 20,000 individuals (http://mscompbio.codeplex.com/).

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2011-10
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1038/nmeth.1681
BibTex Citekey: LippertLLKDH2011
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Nature Methods
  Andere : Nature methods
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: New York, NY : Nature Pub. Group
Seiten: - Band / Heft: 8 (10) Artikelnummer: - Start- / Endseite: 833 - 835 Identifikator: ISSN: 1548-7091
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/111088195279556