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Simultaneous estimation of QTL effects and positions when using genotype data with errors

机译：使用有错误的基因型数据时，同时估算QTL的影响和位置

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摘要

Accurate genetic data are important prerequisite of performing genetic linkage test or association test. Currently, most analytical methods assume that the observed genotypes are correct. However, due to the constraint at the technical level, most of the genetic data that people used so far contain errors. In this paper, we considered the problem of QTL mapping based on biological data with genotyping errors. By analysing all possible genotypes of each individual in framework of multiple-interval mapping, we proposed an algorithm of inferring all model parameters through the expectation-maximization (EM) algorithm and discussed the hypothesis testing of the existence of QTL. We carried out extensive simulation studies to assess the proposed method. Simulation results showed that the new method outperforms the method that does not take the genotyping errors into account, and therefore it can decrease the impact of genotyping errors on QTL mapping. The proposed method was also applied to analyse a real barley dataset.
机译：准确的遗传数据是进行遗传连锁测试或关联测试的重要前提。当前，大多数分析方法都假定观察到的基因型是正确的。但是，由于技术水平的限制，迄今为止人们使用的大多数遗传数据都包含错误。在本文中，我们考虑了基于具有基因分型错误的生物学数据的QTL映射问题。通过在多间隔映射的框架内分析每个个体的所有可能基因型，我们提出了一种通过期望最大化（EM）算法推断所有模型参数的算法，并讨论了存在QTL的假设检验。我们进行了广泛的仿真研究，以评估所提出的方法。仿真结果表明，新方法优于不考虑基因分型错误的方法，因此可以减少基因分型错误对QTL定位的影响。所提出的方法也被用于分析真实的大麦数据集。

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