Alternative models for QTL detection in livestock. III. Heteroskedastic model and models corresponding to several distributions of the QTL effect
Goffinet , Bruno (INRA (France). UR 0875 Unité de recherche Biométrie et Intelligence Artificielle) | Le Roy , Pascale (INRA (France). UR 0337 Station de Génétique Quantitative et Appliquée) | Boichard , Didier (INRA (France). UR 0337 Station de Génétique Quantitative et Appliquée) | Elsen , Jean Michel (INRA (France). UR 0631 Station d'Amélioration Génétique des Animaux) | Mangin , Brigitte (INRA (France). UR 0875 Unité de recherche Biométrie et Intelligence Artificielle)
Английский. This paper describes two kinds of alternative models for QTL detection in livestock: an heteroskedastic model, and models corresponding to several hypotheses concerning the distribution of the QTL substitution effect among the sires: a fixed and limited number of alleles or an infinite number of alleles. The power of different tests built with these hypotheses were computed under different situations. The genetic variance associated with the QTL was shown in some situations. The results showed small power differences between the different models, but important differences in the quality of the estimations. In addition, a model was built in a simplified situation to investigate the gain in using possible linkage disequilibrium.
Показать больше [+] Меньше [-]Французский. Ce papier décrit deux types de modèles alternatifs pour la détection de QTL dans les populations animales : un modèle hétéroscédastique d’une part, et des modèles correspondants à différentes hypothèses sur la distribution de l’effet de substitution du QTL pour chaque mâle : un nombre fixe et limité d’allèles ou au contraire un nombre infini d’allèles. Les puissances des différents tests construits avec ces hypothèses sont calculées dans différentes situations. L’estimation de la variance génétique liée au QTL est donnée dans certaines situations. Les résultats montrent de faibles différences de puissance entre les différents modèles, mais des différences importantes dans la qualité des estimations. De plus, on construit un modèle dans une situation simplifiée pour étudier le gain que l’on peut obtenir en utilisant un éventuel déséquilibre de liaison.
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Эту запись предоставил Institut national de la recherche agronomique