Quantitative Trait Loci Mapping for Dairy Cattle Production Traits Using a Maximum Likelihood Method
Notice bibliographique
Résumé
A maximum likelihood method was developed for QTL mapping in half-sib designs and compared to the regression method in analyses of both field and simulated data. The field data consisted of milk production evaluations of 433 progeny tested sons of 6 sires and 64 microsatellite markers distributed over 12 chromosomes. Based on permutation tests, 5 significant QTL were detected in the field data by the regression method compared with 10 by the maximum likelihood method (P < 0.05). In field data analysis, the maximum likelihood method detected more significant QTL and had a smaller residual variance than the regression method. The simulation included 9 scenarios differing in number of families, family size, QTL variance, and marker density, each replicated 100 times. The simulation results suggested that, as for the regression method, the precision of estimating QTL from the maximum likelihood method improves with increasing number of sons per sire, increasing the ratio of QTL to phenotypic variance, and decreasing marker interval. The maximum likelihood method had a smaller dispersion of estimated QTL positions than the regression method in 6 of 9 scenarios simulated. Overall, the maximum likelihood method shows potential advantage in QTL detection over the regression method, especially in the situations with less favorable conditions for QTL detection.
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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 | 0,011 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».