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Enregistrement W1981280737 · doi:10.4141/a99-056

Determination of sample size for testing associations between genetic markers and quantitative traits in trait-based analysis

2000· article· en· W1981280737 sur OpenAlexaffvenue
Chang‐Yun Lin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Mapping and Diversity in Plants and Animals
Établissements canadiensUniversity of GuelphAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSample size determinationGenotypingQuantitative trait locusStatisticsLocus (genetics)Restriction fragment length polymorphismSampling (signal processing)PopulationBiologyGeneticsMathematicsGenotypeGeneComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,055
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,168
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0550,168
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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