Table of Contents Table of Contents
Previous Page  85 / 202 Next Page
Information
Show Menu
Previous Page 85 / 202 Next Page
Page Background

83

их девять) могут быть выражены как функция значений

a

и

d

данного

QTL

и уровнями рекомбинации между

QTL

и фланкирующих его мар-

керов. При решении такой системы уравнений устанавливают уровни

рекомбинации между

QTL

и его маркерами, а также значения

a

и

d

[202]

. Другой популярный метод выявления наличия

QTL

в интервале

между двумя маркерами основывается на определении, так называемо-

го,

LOD (logarithm of odds) score

— оценке десятичного логарифма шан-

сов. Для каждой позиции хромосомы (например, с шагом 2 сМ) вычис-

ляется десятичный логарифм отношения правдоподобия:

,

(30)

где

V

(

a

1

,

d

1

) значение функции правдоподобия в случае присутствия

QTL

, где оценки параметров будут равны

a

1

и

d

1

, а

V

(

a

0

,

d

0

) значение

функции правдоподобия в случае отсутствия

QTL

(нуль

-

гипотеза), что

бывает, когда

a

0

= 0 и

d

0

= 0 [211].

Например, LOD = 2 означает

,

что ги-

потеза, альтернативная нулевой, является в 10

2

= 100 раз более вероят-

ной, LOD = 3 — в

10

3

=

1000 раз, и так далее. В большинстве исследо-

ваний пороговым значением принято считать LOD = 3. Таким образом,

кривая LOD может быть прослежена как функция позиции на группе

сцепления. Максимум кривой, если она соответствует определенному

пороговому пределу, указывает на наиболее вероятное местонахожде-

ние

QTL

. Доверительный интервал позиции

QTL

обычно определяют

как фрагмент хромосомы соответствующий понижению максимального

значения LOD на 1 единицу, что означает уменьшение отношения прав-

доподобия в десятки раз. Подробное описание определения интервала

доверительности можно найти у

[235]

. Для наиболее частого количества

образцов (обычно от 100 до 200 особей), и для

QTL

, имеющих средние

эффекты, доверительные интервалы редко меньше 20 сМ.

Существует также подход, равный по своей силе с упомянутым

выше, суть которого состоит в использовании тестов и установлении

модели линейной регрессии

[161]

вместо комплексных вычислений

максимума правдоподобия. Кроме того, этот метод имеет преимущест-

ва, поскольку он менее зависим от типа экспериментальных популяций

и более гибок в использовании.

Электронная Научная СельскоХозяйственная Библиотека