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Estimating Relatedness in the Presence of Null Alleles

机译:无效等位基因存在下的相关性估计

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摘要

Studies of genetics and ecology often require estimates of relatedness coefficients based on genetic marker data. However, with the presence of null alleles, an observed genotype can represent one of several possible true genotypes. This results in biased estimates of relatedness. As the numbers of marker loci are often limited, loci with null alleles cannot be abandoned without substantial loss of statistical power. Here, we show how loci with null alleles can be incorporated into six estimators of relatedness (two novel). We evaluate the performance of various estimators before and after correction for null alleles. If the frequency of a null allele is <0.1, some estimators can be used directly without adjustment; if it is >0.5, the potency of estimation is too low and such a locus should be excluded. We make available a software package entitled PolyRelatedness v1.6, which enables researchers to optimize these estimators to best fit a particular data set.
机译:遗传学和生态学研究通常需要根据遗传标记数据估算相关系数。然而,在无效等位基因的存在下,观察到的基因型可以代表几种可能的真实基因型之一。这导致相关性的估计有偏差。由于标记基因座的数目通常是有限的,等位基因无效的基因座不能被舍弃而不会显着降低统计能力。在这里,我们展示了如何将具有无效等位基因的基因座整合到六个相关性估计量中(两个小说)。我们评估无效等位基因校正前后各种估计量的表现。如果无效等位基因的频率<0.1,则可以直接使用某些估计量,而无需进行调整;如果它大于0.5,则估计的效力太低,应该排除这样的基因座。我们提供了一个名为PolyRelatedness v1.6的软件包,该软件包使研究人员能够优化这些估计量,使其最适合特定的数据集。

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