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【2h】

Considerations on study designs using the extreme sibpairs methods under multilocus oligogenic models.

机译：在多基因座寡聚模型下使用极端同胞对方法进行研究设计的考虑。

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摘要

Several issues pertinent to study designs employing extreme sibpairs (ESP) methods to detect complex oligogenic quantitative trait loci (QTL) are investigated in the setting of genome-wide multipoint scans. We demonstrate that when stringent alpha-levels are imposed (e.g., alpha = 0.00022 as recommended by Landers and Kruglyak), the power to detect a susceptibility locus could drop from 83.6% under a one-locus model down to a hopeless 22.8% under a two-locus model of the same heritability h(2) = 0.5 and gene frequency (p = 0.1). We introduce the notion of joint power that is the power to detect linkage to at least one location over a given panel of markers across a genomic region and describe the effect of several design factors on such joint power in a multipoint scan. Moreover, power of analysis conditional on the IBD sharings of ESPs at a known/detected locus is examined and shown to increase substantively (to 93.3% under the previous two-locus model) in detecting novel trait loci. We conclude that with such remedies, the ESP design continues to be a relatively powerful design for mapping oligogenic QTL. However, when the effect of individual contributing loci becomes less tractable, especially when their contributions are "asymmetric," deliberation on balancing two types of statistical errors and a careful examination of possible contributions from multiple genetic factors and/or interaction effects are a must in designing an efficient study.
机译：在全基因组多点扫描的环境中，研究了与采用极端同胞对（ESP）方法检测复杂寡聚定量特征基因座（QTL）的研究设计有关的几个问题。我们证明，如果施加严格的alpha级别（例如，Landers和Kruglyak建议的alpha = 0.00022），那么检测易感性基因座的能力可能会从单基因座模型下的83.6％下降到无希望模式下的22.8％。具有相同遗传力h（2）= 0.5和基因频率（p = 0.1）的双基因座模型。我们介绍了联合力量的概念，即在整个基因组区域中检测到给定标记板上至少一个位置的连锁的力量，并在多点扫描中描述了几种设计因素对此类联合力量的影响。此外，检查了在已知/检测到的基因座处以ESP的IBD共享为条件的分析能力，并显示出在检测新性状基因座时显着增加（在以前的两基因座模型下达到93.3％）。我们得出的结论是，有了这些补救措施，ESP设计仍然是用于绘制寡聚QTL的相对强大的设计。但是，当单个贡献基因座的影响变得难以控制时，尤其是当它们的贡献“不对称”时，必须考虑平衡两种类型的统计错误，并仔细检查多种遗传因素和/或相互作用的可能贡献。设计有效的研究。

著录项

  • 期刊名称 Genetics
  • 作者

    Chi Gu; D C Rao;

  • 作者单位
  • 年(卷),期 2002(160),4
  • 年度 2002
  • 页码 1733–1743
  • 总页数 12
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类 遗传学;
  • 关键词

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