An efficient algorithm for segregation analysis in large populations

Summary A computationally tractable approach to complex segregation analysis for large data sets is described. This is then used to extend the value of DNA tests for major locus genotype, by calculating probabilities of belonging to each genotype class for all animals not DNA tested. Under the conditions simulated, this approach led to an approximate doubling of the number of animals genotyped with 100% confidence, the ability to exclude many more animals from one genotype class, plus a high probability (> 90%) of belonging to a given genotype class for many other animals. Zusammenfassung Verwendung von Spaltungsanalyse für rationelle Anwendung von DNA Tests für Hauptgene Ein rechnermäßig traktabler Ansatz zu komplexer Spaltungsanalyse großer Datenmengen wird beschrieben. Dieser wird verwendet, um den Wert der DNA Tests für Hauptgene zu erweitern und zwar dadurch, daß die Wahrscheinlichkeiten der Zugehörigkeit zu jeder Genotypenklasse für Tiere ohne DNA Diagnose berechnet wird. Die Simulation ergab eine Verdopplung der Zahl der Tiere, die mit 100% Sicherheit genotypisiert werden konnten sowie Ausschluß von mehr Tieren aus einer gegebenen Genotypenklasse und schließlich eine hohe Wahrscheinlichkeit (> 90%) der Zuweisung vieler Tiere zu gegebenen Genotypenklassen.