Ghost QTL and hotspots in experimental crosses - novel solution by mixed model with nonzero mean
Rattachement africain : pl, se, us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Abstract “Ghost-QTL” are the false discoveries in QTL mapping, that arise due to the “accumulation” of the polygenic effects, uniformly distributed over the genome. The locations on the chromosome which are strongly correlated with the summary polygenic effect depend on a specific sample correlation structure determined by the genotype at all loci. During the analysis of e-QTL data or recombinant inbred lines this correlation structure is preserved for all traits under consideration, and may lead to the so called “hot-spots” via the detection of the summary polygenic effect at exactly the same positions for most of the considered traits. We illustrate that the problem can be solved by the application of the extended mixed effect model, where the random effects are allowed to have a nonzero mean. We provide formulas for estimating the thresholds for the corresponding t-test statistics and use them in the stepwise selection strategy, which allows for a simultaneous detection of several QTL. Extensive simulation studies illustrate that our approach allows to eliminate ghost-QTL/false hot spot effects, while preserving a high power of detection of true QTL effects.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Ghost QTL and hotspots in experimental crosses - novel solution by mixed model with nonzero mean
- Date Crossref
- 31/10/2019
- Éditeur
- openRxiv
- Type
- posted-content
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Où se fait cette recherche
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University of Wrocław pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Institute of Mathematics pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Statistics Sweden pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Lund University Department of Statistics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Carnegie Mellon University Department of Biological Sciences and Department of Statistics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Stanford University Department of Statistics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Wroclaw Institute of Mathematics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Wroclw Institute of Mthemtics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Stanfor University Department of Statistics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
University of Wrocław, Institute of Mathematics et Statistics Sweden, avec 6 autres affiliations.
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