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Es ist nun möglich, vollständige genetische Verknüpfungskarten zu verwenden, um wichtige quantitative Merkmalsloci (QTLs) in Chromosomenregionen zu lokalisieren. Die aktuellen Methoden der QTL-Kartierung (z. B. Intervallkartierung, bei der jeweils ein Paar oder zwei Paare von flankierenden Markern verwendet werden) können den Effekten anderer verknüpfter QTLs auf einem Chromosom unterliegen, da der genetische Hintergrund nicht kontrolliert wird. Infolgedessen kann die Kartierung von QTLs verzerrt sein, und die Auflösung der Kartierung ist nicht sehr hoch. Idealerweise möchten wir, wenn wir ein Markerintervall für einen QTL testen, dass unsere Teststatistik unabhängig von den Effekten möglicher QTLs in anderen Regionen des Chromosoms ist, sodass die Effekte von QTLs getrennt werden können. Diese Teststatistik kann konstruiert werden, indem ein Paar von Markern verwendet wird, um die Testposition zu lokalisieren, und gleichzeitig andere Marker eingesetzt werden, um den genetischen Hintergrund durch eine multiple Regressionsanalyse zu kontrollieren. In diesem Papier wird eine Theorie entwickelt, um die Idee eines bedingten Tests durch multiple Regressionsanalyse zu untersuchen. Verschiedene Eigenschaften der multiplen Regressionsanalyse im Zusammenhang mit der QTL-Kartierung werden untersucht. Theoretische Analysen deuten darauf hin, dass es vorteilhaft ist, ein solches Testverfahren für die Kartierung von QTLs zu konstruieren und dass ein solcher Test potenziell die Präzision der QTL-Kartierung erheblich erhöhen kann.
Zhao-Bang Zeng (Mi,) hat diese Frage untersucht.