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Power of linkage versus association analysis of quantitative traits by use of variance-components models for sibship data.

机译:通过使用方差分量模型对同胞关系数据进行连锁与定量特征关联分析的能力。

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摘要

Optimal design of quantitative-trait loci (QTL) mapping studies requires a precise understanding of the power of QTL linkage versus QTL association analysis, under a range of different conditions. In this article, we investigate the power of QTL linkage and association analyses for simple random sibship samples, under the variance-components model proposed by Fulker et al. After a brief description of an extension of this variance-components model, we show that the powers of both linkage and association analyses are crucially dependent on the proportion of phenotypic variance attributable to the QTL. The main difference between the two tests is that, whereas the power of association is directly related to the QTL heritability, the power of linkage is related more closely to the square of the QTL heritability. We also describe both how the power of linkage is attenuated by incomplete linkage and incomplete marker information and how the power of association is attenuated by incomplete linkage disequilibrium.
机译:定量性状基因座(QTL)作图研究的最佳设计需要在一系列不同条件下准确理解QTL连锁对QTL关联分析的能力。在本文中,我们研究了在Fulker等人提出的方差分量模型下,简单随机同居关系样本的QTL连锁和关联分析的功能。在简要描述了这种方差成分模型的扩展之后,我们表明,连锁分析和关联分析的能力都主要取决于可归因于QTL的表型方差的比例。两种测试之间的主要区别在于,关联的力量与QTL的遗传力直接相关,而关联的力量与QTL的遗传力的平方更紧密相关。我们还描述了不完整的链接和不完整的标记信息如何减弱链接的力量,以及不完整的链接不平衡如何减弱关联的力量。

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