Determination of sample size for testing associations between genetic markers and quantitative traits in trait-based analysis
Notice bibliographique
Résumé
A general formula for computing the required sample size for DNA genotyping was developed for between-population sampling schemes (control vs. selected lines in one-way selection) and within-population sampling schemes (two-tail sampling, tri-sampling or multi-sampling). In DNA fingerprinting (presence or absence of a band), the minimum sample size required for detection of marker-trait association depends upon three factors: 1) the level of significance (α = 0.05 or 0.01) and degrees of freedom for χ 2 values: a higher level of significance and a greater d.f. needs a greater sample size; 2) the sum of squares in marker frequencies between groups: a greater sum of squares requires a smaller sample size; and 3) the product of [Formula: see text], where [Formula: see text] is the average of marker genotypic frequencies among groups. The product is maximum when [Formula: see text]. A larger product requirse a greater sample size. The proposed tri-sampling allows for the detection of gene action of the linked QTL, but requires a larger sample size than two-tail sampling. Detection of non-additive gene action requires a smaller sample size than the detection of additive gene action in tri-sampling scheme. The required sample size increases rapidly with increasing number of groups sampled in trait-based analysis. The required sample size is also derived for RFLP genotyping of a diallelic locus (three marker genotypes: +/+, +/−, and −/−) and a multiallelic locus. The restriction fragment length polymorphism (RFLP) genotyping requires a smaller sample size than DNA fingerprinting for detection of marker-QTL association. Key words: Sample size, genetic markers, trait-based analysis
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,055 | 0,168 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».