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Haseman Elston Regression in Ascertained Samples: Importance of Dependent Variable and Mean Correction Factor Selection

机译:确定样本中的Haseman Elston回归:因变量和均值校正因子选择的重要性

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摘要

ObjectiveOne of the first tools for performing linkage analysis, Haseman-Elston regression (HE), has been successfully used to identify linkages to several disease traits. A recent explosion in extensions of HE leaves one faced with the task of choosing a flavor of HE best suited for a given situation. This paper puts this dilemma into perspective and proposes a modification to HE for highly ascertained samples (BLUP-PM).
机译:目的进行连锁分析的首批工具之一是Haseman-Elston回归(HE),已成功用于识别与多种疾病特征的连锁。最近在HE扩展中的爆炸式增长使人们面临着选择最适合给定情况的HE口味的任务。本文将这一难题视为现实,并针对高度确定的样本(BLUP-PM)提出了对HE的修改。

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