Properties of a Bayesian approach to detect QTL compared to the flanking markers regression method

Summary A Bayesian approach to map Quantitative Trait Loci (QTL) is compared to the flanking markers regression method (asymptotically equivalent to the traditional Interval Mapping method) using simulated backcross data. The main part consists of a comparison of the properties for a one QTL model....

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Veröffentlicht in:Journal of animal breeding and genetics (1986) 1998-01, Vol.115 (2), p.87-95
Hauptverfasser: Scheler, P, Mangin, B, Goffinet, B, Roy, P. Le, Boichard, D, Elsen, J.M
Format: Artikel
Sprache:eng
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Beschreibung
Zusammenfassung:Summary A Bayesian approach to map Quantitative Trait Loci (QTL) is compared to the flanking markers regression method (asymptotically equivalent to the traditional Interval Mapping method) using simulated backcross data. The main part consists of a comparison of the properties for a one QTL model. The Bayesian approach gives less biases and more accurate estimates of the genetic effect and significance thresholds close to χ2 quantiles when the number of individuals and markers become large. The behaviour of both approaches in the case of two linked QTL is mentioned. Zusammenfassung Eigenschaften eines BAYES Ansatz zur QTL Identifikation im Vergleich zur flankierende Marker Regressions‐Methode. Der Bayes Ansatz zur Kartierung von Quantitativen Merkmals Loci (QTL) wurde mittels simulierter Rückkreuzungsdaten mit der Flankierenden Marker Regressionsmethode (asymptotisch äquivalent mit der traditionellen Intervall Markierung) verglichen. Es werden hauptsächlich die Eigenschaften für ein ein‐QTL Modell geprüft. Der Bayes Ansatz ergibt weniger verzerrte und genauere Schätz‐werte der genetischen Wirkung und Signifikanz Schwellen nahe den χ2 Quantilen bei großen Individuen und Marker Zahlen. Die Eigenschaften beider Ansätze im Falle von zwei gekoppelten QTL werden erwähnt.
ISSN:0931-2668
1439-0388
DOI:10.1111/j.1439-0388.1998.tb00331.x