LSMM: a statistical approach to integrating functional annotations with genome-wide association studies

Abstract Motivation Thousands of risk variants underlying complex phenotypes (quantitative traits and diseases) have been identified in genome-wide association studies (GWAS). However, there are still two major challenges towards deepening our understanding of the genetic architectures of complex ph...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Bioinformatics Jg. 34; H. 16; S. 2788 - 2796
Hauptverfasser:	Ming, Jingsi, Dai, Mingwei, Cai, Mingxuan, Wan, Xiang, Liu, Jin, Yang, Can
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	England Oxford University Press 15.08.2018
ISSN:	1367-4803, 1367-4811, 1460-2059, 1367-4811
Online-Zugang:	Volltext
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