目前进展

1） 用Rcpp改进算法，单独一个估参约，速度为之前的1/2，多组联合估参速度加快较明显，5组7h vs 1.2h

2） 完成simulation，确认EM结果

  • 如果用posterior更新pi，则得到的gama != simulated gama； 若只更新gama，则得到的average gama ≈ simulated gama

已解决：每轮pi值更新，n_risk_genes也应该相应改变。

3） 用Optim 更新gama, 并利用后验概率更新pi0, gama最后收敛，annota effect size增大

  • cutoff: 相对误差<1e-5，于第47轮收敛，第一轮1.8,收敛值为2.5

问题：

  • 多组annotation收敛的标准
  • 多组注释是否要按这种方案得出posterior(13组一轮joint estimation 用时4.3h，平均一组跑47轮收敛）
  • 若用这种方案，则pi，gamma的初始值对收敛值影响不大 （不用管scalar pi0)

4） 按贺老师的方案，用optim同时估gamma和一个scalar pi0，初始值的设定对结果有时有很大影响

问题： 如何解决局部最优

5) 根据annota之间关联性筛选功能注释

现状：用不同注释下，所有在window中的mutation做overlap, 并用overlap占比做heatmap, >40% 则两两中删除一个，重复几次

问题：是否应该用不同注释下，窗口里的DNM做overlap

下周计划

  • 讨论3），4），5）存在的问题
  • 完成5）
  • 分析风险基因
  • 测试CHD data