GAPIT: genome association and prediction integrated tool

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作者
Alexander E. Lipka,Feng Tian,Qishan Wang,Jason A. Peiffer,Meng Li,Peter J. Bradbury,Michael A. Gore,Edward S. Buckler,Zhiwu Zhang
出处
期刊:Bioinformatics [Oxford University Press]
卷期号:28 (18): 2397-2399 被引量:1609
标识
DOI:10.1093/bioinformatics/bts444
摘要

Software programs that conduct genome-wide association studies and genomic prediction and selection need to use methodologies that maximize statistical power, provide high prediction accuracy and run in a computationally efficient manner. We developed an R package called Genome Association and Prediction Integrated Tool (GAPIT) that implements advanced statistical methods including the compressed mixed linear model (CMLM) and CMLM-based genomic prediction and selection. The GAPIT package can handle large datasets in excess of 10 000 individuals and 1 million single-nucleotide polymorphisms with minimal computational time, while providing user-friendly access and concise tables and graphs to interpret results.http://www.maizegenetics.net/GAPIT.zhiwu.zhang@cornell.eduSupplementary data are available at Bioinformatics online.
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