susieR：基于“单效应总和”模型的变量选择R包

susieR：基于“单效应总和”模型的变量选择R包

susieR R package for "sum of single effects" regression. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/su/susieR

项目介绍

susieR 是一个用于执行多重回归中变量选择的R软件包，特别是针对那些X变量高度相关且真实效果高度稀疏的场景（例如，少于20个非零系数在向量$b$中）。该包设计初衷是针对遗传精细定位的应用，但其方法同样广泛适用于其他领域。它采用了一种名为“单效应总和”(SuSiE)的新模型，通过一种直观的迭代贝叶斯逐步选择方法进行拟合，旨在找到具有非零效应变量的“可信集”(CS)，同时这些集合尽可能小。

该项目由芝加哥大学Stephens实验室的Gao Wang、Peter Carbonetto、Yuxin Zou、Kaiqian Zhang以及Matthew Stephens共同开发维护。

项目快速启动

要快速开始使用susieR，你可以通过CRAN安装稳定版本：

install.packages("susieR")

或者，为了获取最新的开发版，可以通过GitHub安装：

# 若未安装remotes包先进行安装
if (!requireNamespace("remotes", quietly = TRUE))
  install.packages("remotes")
remotes::install_github("stephenslab/susieR")

完成安装后，你可以通过简单的示例来体验它的功能，更多详细文档访问 https://stephenslab.github.io/susieR。

应用案例和最佳实践

在一个典型的遗传学研究中，利用susieR进行基因变异的影响分析时，可以按照以下步骤操作：

1. 准备数据：确保你有一个响应变量向量y和一个解释变量矩阵X。
2. 应用susieR函数：

   library(susieR)
   result <- susie_rss(y, X)
   

3. 解释结果，找到可信集，比如查看影响最大的几个变量所在的可信集：

   credible_sets(result)
   

最佳实践中，重要的是理解如何解释返回的可信集，并考虑潜在的生物学或其他领域的上下文信息，以验证假设。

典型生态项目

susieR不仅独立工作出色，还在遗传学研究和统计建模社区内与其他工具集成，如GWAS（全基因组关联研究）分析流程中的数据整合和后续分析。虽然特定的生态系统项目没有直接列出，但结合如tidyverse进行数据分析前处理，或与遗传学领域专用的数据管理工具一起使用，可以构成强大而灵活的工作流。

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通过上述内容，您可以初步掌握susieR的基本使用和在实际项目中的应用思路。深入学习和应用时，建议查阅项目提供的详尽文档和案例分析。

susieR R package for "sum of single effects" regression. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/su/susieR