模型选择框架下基于Bayes方法的QTL探测.pdf

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1、中文摘要随着分子遗传学和数量遗传学的结合，人们开始了QTL定位的研究．QTL定位就是在表型值和标记信息的条件下估计QTL数目、位置和基因效应，其研究在生物学、医学以及农业等研究领域都产生了极大的影响，尤其对人类疾病和一些农作物的经济性状的研究有很大的帮助．然而，很多复杂的性状都是由多个QTL所影响的，所以模型中参数个数会较多，而且有些性状不易获得足够多的样本量，那么极大似然等方法对于样本量小于参数个数的情况就无法进行估计．相比之下，本文应用的贝叶斯方法是能够较易处理包含多个QTL的复杂模型的方法，其优点是对于样本量个数

2、小于参数个数的情况也可以进行估计，进而越来越广泛的应用于数量性状的QTL定位分析中。在贝叶斯分析中，最重要的问题是参数先验的选取．由于环境等因素会影响表型值的变化，所以本文对模型的群体均值和方差给出联合先验进行估计．该贝叶斯方法将通过MCMC算法来实现．关键词：QTL定位；模型选择；先验分布；MCMC算法黑龙江大学硕士学位论文AbstractWiththecombinationofmoleculargeneticsandquantitativegenetics，peoplebegantostudyQTLmapping．

3、MappingQTListheprocessofestimatingthenumberofQTL，theirgenomicpositions，andgeneticeffectsconditionalontheobservedphenotypedataandmarkerdata．Itsresearcheshavegreatlyinfluenceinbiology,medicine，agricultureandotherfields，especiallyhaveverygreatlyhelponthestudiesofhu

4、mandiseaseandtheeconomicpropertiesofcrops．However，manycomplextraitsareaffectedbymultipleQTLs，SOthenumberoftheparametersinthemodelwillbeverylarge，andsometraitsaredifficulttoobtainenoughsamples，inthatcase，wecan’tusethemaximumlikelihoodmethodtoestimatetheparameters

5、inthemodel．Bycontrast，theBayesianmethodappliedinthispaperismoreeasytodealwiththecomplexmodelswithmultipleQTLs，anditalsoCanbeusedtoestimatetheparameters，whichismorethanthenumberofsamples，SOitismuchmorewidelyusedintheQTLanalysisofquantitativetraits．IntheBayesianan

6、alysis，themostimportantissueistheselectionofparameters’prior．Theenvironmentalfactorswillaffectthephenotypictraitvalues，SOthispaperwilluseajointpriortoestimatetheparametersofpopulationmeanandvariance．TheBayesianmethodisimplementedviatheMarkovchainMonteCarloalgori

7、thm．Keywords：QTLmapping；modelselection；priordistribution；MCMCalgorithms—11～目录中文摘要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．IAbstract．．．．．．．．．．．．．．．．．．．。．．．．．．．．．．．．．．．．II目录．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．III符号说明．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．V第1章绪论．．．．．．．．

8、．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11．1基因定位的产生与发展．．．．．．．．．．．．．，．．．．．．．．11．2探测QTL的方法介绍．．．．．．．。．．．．．．．．．．．．．．21．3本文研究内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5第2章QTL探测方法的理论介绍．．．．．．．．．．．．．．．