# GWAS 这两天开始折腾 GWAS，又翻了翻 GWAS 的原理，好多都不懂，记录一下自己的心路历程。 这次参考了 Zhou (2022) 番茄图泛基因组的 GWAS 流程 YaoZhou89/TGG: tomato graph pangenome，使用了 MLM模型 与 LOCO (Leava one choromosome out) 的方法。流程主要是 LDAK计算亲缘关系矩阵 + gcta进行GWAS分析 ，一上来直接给我干懵了，这里记录一下我这两天折腾的过程，对这次的分析流程的部分原理进行介绍。 # MLM Yu 等在玉米中使用 MLM 的模型，向 GWAS 模型中纳入了...

# VAE VAE（变分自编码器， Variational Autoencoders），生成式模型 看明白 VAE 需要了解降维的概念，以 PCA 作为例子，并展示 VAE 与 PCA 之间的关系。 # 降维 # 什么是降维？ 在机器学习中，降维是减少描述数据的特征数量的过程。可以通过选择（仅保留一些现有特征）或通过提取（基于旧特征组合来生成数量更少的新特征）来进行降维。降维在许多需要低维数据的场景中很有用。尽管有许多不同的降维方法，但是我们可以构建一个适用于大多数方法的总体框架。 首先，我们称编码器（Encoder）为从 “旧特征” 表示中产生 “新特征”...

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