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利用Bayesian-MCMC方法進行畜禽復雜離散性狀QTL定位
復雜離散性狀由于表型數據呈離散分布并且提供信息量過小, 因此很難用常規的統計方法對此類性狀的QTL進行定位研究. Bayesian-MCMC方法是復雜離散性狀QTL定位的重要手段, 該方法通過所有先驗信息來推導QTL參數的后驗分布并利用Markov Chain隨機過程進行抽樣的方法對目標參數進行統計推斷. 利用Monte Carlo方法, 針對畜禽遠交群體模擬產生多個全同胞家系的2級分類復雜離散性狀, 然后基于IBD方差組分的隨機模型的定位策略, 同時利用MCMC的3種不同抽樣技術(Gibbs抽樣、Metropolis抽樣和Reversible Jump MCMC抽樣)產生相應QTL參數的后驗樣本, 并進行了目標參數的Bayesian統計推斷. 結果表明: Bayesian-MCMC方法能夠對不同家系結構和QTL效應水平下復雜離散性狀QTL進行有效檢測; 當家系含量增加時, QTL定位的精確性和準確性提高, 并可適用于效應更小QTL的檢測.
作 者： 劉劍鋒 張沅 張勤 王立賢 張紀剛 作者單位： 劉劍鋒(中國農業大學動物科技學院,北京,100094;中國農業科學院畜牧研究所,北京,100094)張沅,張勤,張紀剛(中國農業大學動物科技學院,北京,100094)
王立賢(中國農業科學院畜牧研究所,北京,100094)
刊 名： 中國科學C輯 ISTIC PKU 英文刊名： SCIENCE IN CHINA (SERIES C) 年，卷(期)： 2006 36(3) 分類號： Q95 關鍵詞： 復雜離散性狀 QTL定位 Bayesian-MCMC方法 遠交群體 IBD方差組分隨機模型【利用Bayesian-MCMC方法進行畜禽復雜離散性狀QTL定位】相關文章：
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