ScholarGate
Assistant
Process / pipelineQuantitative genetics

GCTA

GCTA (Genome-wide Complex Trait Analysis) est une boîte à outils computationnelle permettant d'estimer l'héritabilité et les corrélations génétiques à partir de données de génotype et de phénotype à l'échelle du génome. Développé par Yang et Visscher en 2011, GCTA utilise le maximum de vraisemblance restreint à l'échelle du génome (GREML) pour partitionner la variance phénotypique en composantes expliquées par les polymorphismes nucléotidiques (SNP) communs, les facteurs environnementaux et la variation résiduelle. GCTA est devenu un outil standard pour comprendre la proportion de la variation des traits attribuable à la génétique à travers les maladies complexes et les traits quantitatifs.

Ouvrir dans MethodMindBientôtVidéoBientôtDownload slides

Lire la méthode complète

Réservé aux membres

Connectez-vous avec un compte gratuit pour lire cette section.

Se connecter

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Sources

  1. Yang, J., Lee, S. H., Goddard, M. E., & Visscher, P. M. (2011). GCTA: A tool for genome-wide complex trait analysis. American Journal of Human Genetics, 88(1), 76–82. DOI: 10.1016/j.ajhg.2010.11.011
  2. Zhou, X., Stephens, M. (2012). Genome-wide efficient mixed-model analysis for association studies. Nature Genetics, 44(7), 821–824. DOI: 10.1038/ng.2310
  3. Pitchford, W. S., & Brown, W. M. (2019). Genomic prediction and selection of genomic variance. Genetics Selection Evolution, 51(1), 53–66. link

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Genome-wide Complex Trait Analysis for Heritability Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/genetics/gcta

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateGCTA (Genome-wide Complex Trait Analysis for Heritability Estimation). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/genetics/gcta · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026