A high-resolution association mapping panel for the dissection of complex traits in mice

数量性状位点 生物 关联映射 基于家系的QTL定位 遗传学 基因定位 计算生物学 人口 表型 近交系 遗传连锁 联动装置(软件) 包含复合区间映射 遗传关联 基因 进化生物学 基因型 单核苷酸多态性 染色体 人口学 社会学
作者
Brian J. Bennett,Charles R. Farber,Luz D. Orozco,Hyun Min Kang,Anatole Ghazalpour,Nathan O. Siemers,Michael Neubauer,Isaac Neuhaus,Roumyana Yordanova,Bo Guan,Amy Truong,Wen-Pin Yang,Aiqing He,Paul S. Kayne,Peter S. Gargalovic,Todd G. Kirchgessner,Calvin Pan,Lawrence W. Castellani,Emrah Kostem,Nicholas A. Furlotte
出处
期刊:Genome Research [Cold Spring Harbor Laboratory]
卷期号:20 (2): 281-290 被引量:320
标识
DOI:10.1101/gr.099234.109
摘要

Systems genetics relies on common genetic variants to elucidate biologic networks contributing to complex disease-related phenotypes. Mice are ideal model organisms for such approaches, but linkage analysis has been only modestly successful due to low mapping resolution. Association analysis in mice has the potential of much better resolution, but it is confounded by population structure and inadequate power to map traits that explain less than 10% of the variance, typical of mouse quantitative trait loci (QTL). We report a novel strategy for association mapping that combines classic inbred strains for mapping resolution and recombinant inbred strains for mapping power. Using a mixed model algorithm to correct for population structure, we validate the approach by mapping over 2500 cis -expression QTL with a resolution an order of magnitude narrower than traditional QTL analysis. We also report the fine mapping of metabolic traits such as plasma lipids. This resource, termed the Hybrid Mouse Diversity Panel, makes possible the integration of multiple data sets and should prove useful for systems-based approaches to complex traits and studies of gene-by-environment interactions.
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