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評估SNP遺傳力有兩種方法LDSC和GREML, 本文介紹下GREML評估遺傳力的方法。在GCTA軟件中，其核心就是以下所示的線性混合模型算法
其中y表示表型，b表示固定效應協變量的係數，u表示隨機效應自變量的係數, 這裏的隨機效應指的就是全部SNP位點對錶型的效應，e表示隨機偏差。其中u和e服從以下所示的正態分佈數據庫
表型方差能夠用以下公式表示瀏覽器
在GCTA中，W的計算公式以下微信
在以前的文章中，咱們介紹了GCTA對於樣本遺傳類似度的定義，公式以下網絡
能夠推導出以下關係app
定義全部SNP位點的方差以下less
則表型變異V的公式變換以下編輯器
定義SNP遺傳力的計算公式以下工具
此時只須要經過REML算法對線性混合模型的參數進行估計，而後求解上述方差，便可計算出了SNP遺傳力了。軟件實際操做的代碼以下
首先構建GRM矩陣，下游分析都是須要輸入GRM矩陣的，在實際分析中，還能夠根據遺傳類似度進行過濾，去除親緣關係較近的樣本，上述代碼爲了方便演示，沒有作過濾。
在進行REML分析時，有兩種選擇，第一種是默認用法，沒有協變量的校訂，第二種添加了協變量的校訂，注意這裏的協變量都是屬於固定效應協變量，協變量能夠是離散型，也能夠是連續型。
上述代碼中使用了兩個協變量，第一個爲covar參數指定的離散型協變量，第二個爲qcovar參數指定的連續型協變量，樣本的PCA分析的前10主成分做爲協變量，即便用羣體分層這個因素做爲協變量。
輸出結果後綴爲hsq, 內容示意以下
Variance表示方差，SE表示標準誤，其中V(G)/Vp即爲SNP遺傳力，下面幾行爲LRT檢驗，即似然比檢驗的結果，其中LRT = 2(logL - logL0), df表示自由度，Pval表示檢驗的p值，n表示樣本個數。
·end·
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