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Rank Transformation in Haseman-Elston Regression Using Scores for Location-Scale Alternatives

机译：使用分数作为位置尺度替代方案的Haseman-Elston回归的秩转换

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The Haseman-Elston method is a simple regression approach for detecting genetic linkage to quantitative traits in sib-pair studies. Although this method and especially the new extended Haseman-Elston approach are quite robust, there might be some loss of power for non-normally distributed traits. We propose using rank transformation techniques, which either combine the information on a trend in locations and in scales or detect a trend only for a subset of the trait variables for genetically different sibs under linkage. As this rank transformation is based on linear regression, no exact grouping of identity by descent proportions has to be assumed. Simulation results indicate a gain in power compared to recently suggested nonparametric methods. [PUBLICATION ABSTRACT]
机译：Haseman-Elston方法是一种简单的回归方法，用于检测同胞对研究中与数量性状的遗传连锁。尽管此方法（尤其是新的扩展的Haseman-Elston方法）非常健壮，但对于非正态分布的性状可能会失去一些功效。我们建议使用等级变换技术，该技术可以组合有关位置和规模趋势的信息，或者仅针对连锁关系下遗传上不同的同胞的性状变量的子集检测趋势。由于此等级转换基于线性回归，因此无需假定按照血统比例对身份进行精确分组。仿真结果表明，与最近建议的非参数方法相比，功率有所提高。 [出版物摘要]

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