A new approach to detect non-pleiotropic QTLs for correlated traits [Quantitative Trait Loci; sheep; milk yield]
2005
Casu, S. (Istituto Zootecnico e Caseario per la Sardegna, Olmedo, Sassari (Italy)) | Elsen, J.M. (Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Auzeville (France). Station d´Amélioration Génétique des Animaux) | Carta, A. (Istituto Zootecnico e Caseario per la Sardegna, Olmedo, Sassari (Italy))
anglais. [The approach is based on analysis of phenotypes for a trait of interest (A) obtained as residuals of a linear regression on a positively related trait (B). The study shows, through simulations and an application to real data, that such approach increases the detection power of QTLs affecting only A, proportionally to correlation between traits. IT leads, however, the risk of false detection of non-pleiotropic QTLs for A when the locus affects B. It is possible to limit such risk extending the search for QTLs to the related trait. So, the probability of false positive is proportionally reduced to first type error chosen for B.]
Afficher plus [+] Moins [-]italien. L´approccio si basa sull´analisi dei fenotipi per un carattere d´interesse (A) ottenuti come residui della regressione lineare su un carattere positivamente correlato (B). Il lavoro dimostra, attraverso simulazioni e con un´applicazione a dati reali, che tale approccio aumenta la potenza di individuazione di QTL con solo effetto su A, in misura proporzionale alla correlazione tra caratteri. Esso comporta tuttavia il rischio di concludere erroneamente sull´esistenza di QTL non pleiotropici per A quando il locus influenza B. E´ possibile limitare tale rischio estendendo la ricerca di QTL al carattere correlato. In tal modo, l´effettiva probabilità di false identificazioni si riduce proporzionalmente al rischio di errore di prima specie scelto per B
Afficher plus [+] Moins [-]Mots clés AGROVOC
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Cette notice bibliographique a été fournie par Istituto di Servizi per il Mercato Agricolo Alimentare
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