用于探测数量特征基因位点的复杂区间方法的一些统计性质

论文摘要

数量特征的基因位点探测在医学研究,植物和动物繁殖中起着十分重要的作用。传统的探测方法是基于单一基因位点的模型。然而,大部分的数量特征都是受到多个基因的影响。为了增加准确性,一种新的方法——复杂区间探测被提出。但是,有关这种新方法的一些统计问题仍然没有被解决。我们这篇文章的目的就是来研究这些问题。在文章中,我们仅对回交杂种群体给出结果。但是,值得注意的是,所有的结果都可以扩展到杂交群体。 由于复杂区间模型是一个混合模型,因此从可识别性角度来看,这种模型是不规则的。在这篇文章中,我们通过重新定义的参数系统来给出分布的可识别性。同时,我们研究了基因位点的影响和位置的极大似然估计的相合性。在解决了可识别性后,以后的工作中我们希望找到似然比检验统计量在原假设下的极限分布。

论文目录

• Abstract
• Contents
• §1. Introduction
• §1.1 Introduction to QTL mapping
• §1.2 Introduction to statistical model
• §1.3 Introduction to this thesis
• §2. Background for composite interval mapping
• §2.1 Backcross and intercross
• §2.2 Composite interval model
• §2.3 Some properties
• §3. The MLEs of QTLs effects and locations
• §3.1 Identifiability of the mixture model
• §3.2 The consistency of the MLEs of the parameters
• §3.3 The consistency of the MLEs of θ
• §4. Further research
• Bibliography
• Acknowledge