Hibayes
高效贝叶斯基因组选择工具，支持多种贝叶斯模型和大规模数据分析
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数据输入
拖放基因型文件或点击上传
支持 PLINK (.bed/.bim/.fam), VCF, CSV 等格式拖放表型文件或点击上传
包含个体ID和表型值的文本文件拖放协变量文件或点击上传
如环境因子（温度、湿度）、田间区组、处理方式等，需与个体ID对应，文本格式（.txt/.csv）。模型参数
BayesA 模型简介：
- 每个基因标记都有独立的效应值，适合复杂遗传结构
- 自动估计每个标记的方差，避免假设所有标记相同
- 通过多个独立参数精确建模不同标记的贡献
- 特别适合标记效应差异较大的性状分析
拖放SNP注释文件或点击上传
包含SNP位置信息的文本文件
用于基因组窗口分析的SNP窗口大小
精度越高结果越准确，但计算时间越长
线程数越多计算越快，但需要更多内存
BayesL (Bayesian Lasso)
BayesL 简介：
- Bayesian Lasso 对 SNP 效应使用双指数（Laplace）先验，相当于 L1 正则化。
- 主要参数：
lambda（惩罚强度）、MCMC 控件（niter/nburn/thin）、threads、printfreq 等。
建议从 0.001 到 0.1 之间尝试。
标准：niter=20000, nburn=10000, thin=10
交叉验证
关于 bayesa
Hibayes 是一个高效的贝叶斯基因组选择R包，专门用于大规模SNP数据的基因组预测分析。
- 支持多种贝叶斯模型 (BayesA/B/C/R/L)
- 高效的MCMC算法实现
- 并行计算加速
- 基因组窗口分析
- 交叉验证预测精度
数据格式
用户需上传的数据：
- 基因型数据文件（M）：支持 PLINK (.bed/.bim/.fam)、VCF (.vcf/.vcf.gz)、数值矩阵 (0/1/2编码) 格式，需包含所有分析个体的SNP信息。
- 表型数据文件（data）：需包含个体ID和表型值，支持多性状，文本格式（.txt/.csv），第一列为个体ID，第二列及以后为性状值。
- 协变量/固定效应文件（可选）：如环境因子（温度、湿度）、田间区组、处理方式等，需与个体ID对应，文本格式（.txt/.csv）。
- SNP注释文件（map，可选）：如需窗口分析，需包含SNP位置信息，文本格式（.txt/.csv）。
基因型数据:
- PLINK格式 (.bed/.bim/.fam)
- VCF格式 (.vcf/.vcf.gz)
- 数值矩阵 (0/1/2编码)
表型数据:
- 制表符或逗号分隔
- 第一列：个体ID
- 第二列：表型值
资源估算
1万个体 × 5万标记:
~2GB 内存
2万迭代 × 4线程:
~10分钟
输出文件大小:
~100MB