Detection and parameter estimation for quantitative trait loci using regression models and multiple markersReport as inadecuate




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Abstract : A strategy of multi-step minimal conditional regression analysis has been developed to determine the existence of statistical testing and parameter estimation for a quantitative trait locus QTL that are unaffected by linked QTLs. The estimation of marker-QTL recombination frequency needs to consider only three cases: 1 the chromosome has only one QTL, 2 one side of the target QTL has one or more QTLs, and 3 either side of the target QTL has one or more QTLs. Analytical formula was derived to estimate marker-QTL recombination frequency for each of the three cases. The formula involves two flanking markers for case 1, two flanking markers plus a conditional marker for case 2, and two flanking markers plus two conditional markers for case 3. Each QTL variance and effect, and the total QTL variance were also estimated using analytical formulae. Simulation data show that the formulae for estimating marker-QTL recombination frequency could be a useful statistical tool for fine QTL mapping. With 1 000 observations, a QTL could be mapped to a narrow chromosome region of 1.5 cM if no linked QTL is present, and to a 2.8 cM chromosome region if either side of the target QTL has at least one linked QTL.

Résumé : Détection d-un QTL et estimation de son effet par analyses de régression sur plusieurs marqueurs. On a développé une stratégie basée sur l-analyse de régression en plusieurs étapes et à partir d-un nombre minimum de marqueurs pour détecter un QTL et évaluer son effet individuel sur le caractère indépendamment de l-existence d-autres QTL liés. Trois cas sont à considérer pour estimer la fréquence de recombinaison entre le marqueur et le QTL : 1 Il y a un seul QTL, 2 Il existe au moins un autre QTL sur un des côtés du QTL recherché, 3 Il existe au moins un QTL sur chacun des deux côtés du QTL recherché. La fréquence de recombinaison a été estimée analytiquement dans les trois cas. La formule obtenue utilise l-information sur les deux marqueurs flanquants dans le cas 1, sur les deux marqueurs flanquants et sur un marqueur plus éloigné dans le cas 2, sur les deux marqueurs flanquants et sur deux marqueurs plus éloignés dans le cas 3. Pour chaque QTL ainsi détecté, on a aussi développé analytiquement une estimation de son effet et de sa variance, et, pour l-ensemble des QTL ainsi validés, de leur contribution totale à la variance génétique. On a montré par simulation que les formules pour la fréquence de recombinaison pouvaient être utiles pour la cartographie fine de QTL. Ainsi, 1 000 observations permettaient de placer un QTL dans un intervalle de seulement 1,5 cM s-il n-était pas lié à un autre QTL, et de 2,8 cM s-il était lié à un autre QTL à sa droite ou à sa gauche.

Mots-clés : multiple markers regression analysis quantitative trait loci QTL detection QTL parameters-marqueurs multiples analyse de régression QTL détection de QTL paramètres du QTL





Author: Yang Da Paul Vanraden Lawrence Schook

Source: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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