• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 美国卫生研究院文献>G3: GenesGenomesGenetics >Recursive Algorithms for Modeling Genomic Ancestral Origins in a Fixed Pedigree
【2h】

Recursive Algorithms for Modeling Genomic Ancestral Origins in a Fixed Pedigree

机译：固定谱系中的基因组祖先建模的递归算法

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务，本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文，但由于OA文献来源多样且变更频繁，仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况，如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

The study of gene flow in pedigrees is of strong interest for the development of quantitative trait loci (QTL) mapping methods in multiparental populations. We developed a Markovian framework for modeling ancestral origins along two homologous chromosomes within individuals in fixed pedigrees. A highly beneficial property of our method is that the size of state space depends linearly or quadratically on the number of pedigree founders, whereas this increases exponentially with pedigree size in alternative methods. To calculate the parameter values of the Markov process, we describe two novel recursive algorithms that differ with respect to the pedigree founders being assumed to be exchangeable or not. Our algorithms apply equally to autosomes and sex chromosomes, another desirable feature of our approach. We tested the accuracy of the algorithms by a million simulations on a pedigree. We demonstrated two applications of the recursive algorithms in multiparental populations: design a breeding scheme for maximizing the overall density of recombination breakpoints and thus the QTL mapping resolution, and incorporate pedigree information into hidden Markov models in ancestral inference from genotypic data; the conditional probabilities and the recombination breakpoint data resulting from ancestral inference can facilitate follow-up QTL mapping. The results show that the generality of the recursive algorithms can greatly increase the application range of genetic analysis such as ancestral inference in multiparental populations.
机译：谱系中基因流的研究对于开发多亲代群体中的数量性状基因座（QTL）作图方法非常感兴趣。我们开发了一个马尔可夫框架，用于沿固定谱系内的个体中的两个同源染色体对祖先起源进行建模。我们方法的一个非常有益的特性是，状态空间的大小线性或二次取决于谱系创建者的数量，而在替代方法中，状态空间的大小则随谱系创建者的数量呈指数增长。为了计算马尔可夫过程的参数值，我们描述了两种新颖的递归算法，它们相对于谱系创建者被假定为可交换或不可交换的不同。我们的算法同样适用于常染色体和性染色体，这是我们方法的另一个理想功能。我们通过一个系谱上的一百万次仿真测试了算法的准确性。我们展示了递归算法在多亲代群体中的两种应用：设计一种繁殖方案，以使重组断点的总体密度最大化，从而最大化QTL映射分辨率；将谱系信息整合到隐马尔可夫模型中，以根据基因型数据进行祖先推断；由祖先推断得出的条件概率和重组断点数据可以促进后续QTL映射。结果表明，递归算法的通用性可以大大增加遗传分析的应用范围，例如在多父母群体中进行祖先推断。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号