Farelerde bir batında doğan yavru sayısının kantitatif özellik lokusu (QTL) belirlenmesinde Bayesian genelleştirilmiş doğrusal model yaklaşımı
A Bayesian generalized linear model approach to quantitative trait loci (QTL) detection of litter size in mice
Yazar: AMİR OROJPOUR MARAGHİ
Danışman: PROF. DR. M. MUHİP ÖZKAN
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Zootekni Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2011
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics ; Genetik = Genetics ; İstatistik = Statistics
Dizin: Markov zinciri = Markov chain

Özet:
ÖBu çalışmanın amacı, fenotipik dağılım Poisson olarak varsayıldığında, akrabalı hat melezlerinde kantitatif özellik lokusu (QTL) haritalamak için bir model sunmaktır. Bayesian modelleme ve çıkarsama esasına dayanan bu modelde QTL sayısı, bilinmeyen bir rastgele değişken olarak alınmıştır. Bu model Genelleştirilmiş Doğrusal Model (GLM) ve bireysel QTL etkilerin eklenebilir olması varsayımına dayanmaktadır. Değişken boyutlu Bayesian modellerin genel çerçevesine ait olan bu model, tersine çevrilebilir sıçrama Markov zinciri Monte Carlo (RJMCMC) algoritması kullanılarak analiz edilen kromozomda, QTL'lerin konumları ve onların genotipik etkileri tahmininin yanı sıra, söz konusu QTL'lerin sayısının sonsal dağılımının elde edilmesine de imkan sağlamaktadır. Bayesian GLM karışımı içeren bu metot, geriye melezleme dizaynı için geliştirilmiştir. Modelin istatistiksel özellikleri simüle edilen veriler ile test edilmiştir. Bu çalışmada, sayılarak elde edilen özelliklerin çoklu QTL haritalanması için Bayesian istatistiğinin yararlı olduğu gösterilmiştir.Geriye melezlenmiş farelerde bir batında doğan yavru sayısı verileri geliştirilen Bayesian GLM modeli ile analiz edilmiştir. Sonuçlar GLM programı ile karşılaştırıldığında, elde edilen sonuçların en çok olabilirlik temeline dayanan GLM programı sonuçları ile örtüştüğü gözlenmiştir.ANAHTAR KELİMELER : Bir batında doğan yavru sayısı, QTL, Bayesian, GLM

Abstract:
The purpose of this study is to present an approach for quantitative trait loci (QTLs) mapping in inbred line crosses from count data (litter size data in mice) when the phenotypic distribution is assumed to be Poisson. It is based on Bayesian modeling and inference, treating the number of QTLs as an unobserved random variable. Our modeling approach is based on Generalized Linear Model (GLM) and the assumption that individual QTL effects are additive. The method belong to the general framework of variable dimensional Bayesian models, applying Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo (RJMCMC) algorithms to obtain the posterior distribution of the number of influential QTLs as well as estimating their location in the analyzed chromosome and the corresponding genotipic effects. This method, involving a mixture of Bayesian GLM has been developed for backcross designs. Statistical properties of this method were also examined with simulated data. In this study, we show that Bayesian statistics are particularly useful for mapping multiple QTL for complex count traits.The backcross mice data (litter size) were analyzed via the developed Bayesian GLM method. When obtained results were compared with a GLM program, these results were consistent with the results of the GLM program based on maximum likelihoods.Key Words: Litter size, QTL, Bayesian, GLM