GW-SEM 2.0: Efficient, Flexible, and Accessible Multivariate GWAS.

Pritikin, Joshua N; Neale, Michael C; Prom-Wormley, Elizabeth C; Clark, Shaunna L; Verhulst, Brad

Pritikin, Joshua N; Neale, Michael C; Prom-Wormley, Elizabeth C; Clark, Shaunna L; Verhulst, Brad.

Afiliación

Pritikin JN; The Department of Psychiatry, Virginia Commonwealth University, Richmond, USA.
Neale MC; The Virginia Institute for Psychiatric and Behavioral Genetics, Virginia Commonwealth University, Richmond, USA.
Prom-Wormley EC; The Department of Psychiatry, Virginia Commonwealth University, Richmond, USA.
Clark SL; The Virginia Institute for Psychiatric and Behavioral Genetics, Virginia Commonwealth University, Richmond, USA.
Verhulst B; The Department of Human and Molecular Genetics, Virginia Commonwealth University, Richmond, USA.

Behav Genet ; 51(3): 343-357, 2021 05.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-33604756

Asunto(s)

Análisis de Varianza; Estudio de Asociación del Genoma Completo/métodos; Estadística como Asunto/métodos; Genómica/métodos; Humanos; Modelos Genéticos; Modelos Teóricos; Análisis Multivariante; Fenotipo; Polimorfismo de Nucleótido Simple/genética; Sitios de Carácter Cuantitativo/genética; Programas Informáticos

Palabras clave

GWAS; Genetics; Genome-wide association study; SEM; Structural equation modeling; Weighted least squares

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Estadística como Asunto / Análisis de Varianza / Estudio de Asociación del Genoma Completo Tipo de estudio: Prognostic_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Behav Genet Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos Pais de publicación: Estados Unidos

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