呂慶研究組提出快速估計大基因型數據SNP遺傳度估計方法
復雜性狀的表型變異是遺傳因素和環(huán)境因素共同作用的結果，基因與環(huán)境因素對表型變異有著重要的影響。遺傳度是衡量群體中某一表型差異歸因于遺傳因素的比例。遺傳度估計可以量化表型在多大程度上受基因影響；給出用基因預測表型的上限，比較不同人群中同一表型的遺傳起源。大基因型數據能夠提高估計精度，但是要求的計算資源高，計算耗時長。
2022年4月5號，《生物信息學簡報》在線發(fā)表了Mingsheng Tang, Tingting Hou, Xiaoran Tong等人報道了基于最小范數二次無偏估計（MINQUE）和分批處理法（Batch）的SNP遺傳度快速估計方法。
對于非分批處理法，無論是單方差還是多方差分析，LMM.MNQ是無偏的遺傳度估計方法，且隨著樣本量的增加，估計越精確。對于分批處理法，無論單方差還是多方差分析，LMM.MNQ.BCH是無偏的估計方法，隨著批次樣本量和批次數目的增加，LMM.MNQ.BCH估計越精確。分批處理法是普遍適用的方法，可用于那些能給出無偏遺傳度估計的方法來減少計算負擔。對于計算時間，模擬和實例研究表明，LMM.MNQ.BCH的估計結果和現有的方法BOLT-REML估計的結果相近，但是明顯快于后者。
現已開發(fā)出以核矩陣或PLINK文件作為輸入數據的可執(zhí)行程序。小數據集時，LMM.MNQ為SNP遺傳度估計提供了另一種可行方法；大數據集時， LMM.MNQ.BCH要求的計算資源少，可以應用于個人計算機，而不依賴于計算集群。除了估計遺傳度，LMM.MNQ, LMM.MNQ.BCH也可進行關聯檢驗。
