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Statistically efficient association analysis of quantitative traits with haplotypes and untyped SNPs in family studies

机译:具有单倍型和类别研究中的定量性状的统计有效性分析

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摘要

With the advances in high-throughput genotyping technologies and the availability of dense SNP maps across the human genome [1], haplotype-based association analysis plays an increasingly important role in mapping genes that influence complex human diseases. Haplotypes, which are specific combinations of alleles at several tightly linked SNPs on a chromosome, incorporate the linkage disequilibrium information and pertain to the functional properties of proteins through the amino acids sequences. Association analysis based on haplotypes tends to be more powerful than the analysis of individual SNPs, especially when the causal SNPs are not directly typed or when multiple mutations occur in the cis position [2–6].
机译:随着高通量基因分型技术的进展和对人类基因组的密集SNP地图的可用性[1],基于单倍型的关联分析在影响复杂人类疾病的映射基因中起着越来越重要的作用。单倍型,其是染色体上几个紧密连接的SNP的等位基因组合,其掺入了连锁不平衡信息,并通过氨基酸序列涉及蛋白质的功能性质。基于单倍型的关联分析往往比单个SNP的分析更强大,特别是当因果SNP没有直接打字时或在顺式位置发生多个突变[2-6]时。

著录项

  • 期刊名称 BMC Genetics
  • 作者

    Guoqing Diao; Dan-yu Lin;

  • 作者单位
  • 年(卷),期 2020(-1),-1
  • 年度 2020
  • 页码 -1
  • 总页数 11
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类 遗传学;
  • 关键词

    机译:复杂疾病;EM算法;基因环境相互作用;单倍型分析;HARDY-WEINBERG均衡;不相同的基因型;方差 - 组件模型;

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