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A multiple regression method for genomewide association studies using only linkage information

机译：仅使用联动信息的基因组关联研究的多元回归方法

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Genomewide association studies (GWASs) typically require a base of linkage disequilibrium (LD) to capture quantitative trait locus (QTL) signals. In this study, we tested whether identifying QTLs in the framework of GWAS can be based only on linkage information. Our study sought to validate a method to replace LD with linkage in association studies, and we investigated the statistical power of different heritabilities and the number of QTLs using simulation data. We found that it is entirely feasible to exploit the multiple regression method for GWASs using only linkage information. Similar to the typical genomewide association tests using LD information, our new approach performed validly when the multiple regression based on linkage method was employed. However, the performance improved slightly when the linkage was used alone, which was much closer to the traditional GWAS model using single marker regression. Meanwhile, the statistical power of the new method decreased with increasing number of QTLs, and its power was sensitive to heritability. In summary, these results suggest that this method can identify QTLs, although the power is relatively weak. The cause of this phenomenon remains unknown.
机译：基因面基协会研究（GWASS）通常需要连锁不平衡（LD）的基础以捕获定量性状基因座（QTL）信号。在本研究中，我们测试了在GWAS框架中识别QTL是否只能基于链接信息。我们的研究寻求验证一种用关联研究中的联系替换LD的方法，我们调查了使用模拟数据的不同遗产和QTL的数量的统计力量。我们发现利用只使用链接信息利用GWASS的多元回归方法完全可行。类似于使用LD信息的典型基因组关联测试，当采用基于连杆方法的多元回归时，我们的新方法有效地执行。然而，当单独使用连杆时，性能略微改善，这与使用单标记回归更接近传统的GWAS模型。同时，新方法的统计功率随着QTL的数量越来越多地减少，其功率对遗传性敏感。总之，这些结果表明该方法可以识别QTL，但功率相对较弱。这种现象的原因仍然是未知的。

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