Geri Dön

Quantitative trait loci (QTL) detection using the accelerated failure time cure model

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 523350
  2. Yazar: DEVRİM BİLGİLİ
  3. Danışmanlar: Prof. NADER EBRAHIMI
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Northern Illionis University
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 95

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

Many important problems in evolutionary biology begin with observations of phenotypic variation. For example, variation in survival time is partly due to genetic di erences among individuals and partly due to environmental factors. Developing statistical methodologies relating the unknown genotype of QTL (Quantitative Trait Loci) to the survival time of an individual is important in identifying the disease causing genes. In some genetic studies with survival end points the population under study consists of susceptible and nonsusceptible individuals. All susceptible subjects would eventually experience the event in the absence of censoring, while nonsusceptible subjects are not at risk of developing such events and can be regarded as \cured." In this thesis we will discuss a procedure to detect the QTL locations for survival data using Accelerated Failure Time Cure Model. This thesis is organized as follows. In Chapter 1, we give a brief review of the literature and introduce several terminologies. In Chapter 2, we concentrate on detection of QTL using parametric Accelerated Failure Time Cure Model. For that we propose two methods, namely EM-algorithm and imputation methods to estimate the unknown parameters. In Chapter 3, we work on identifying the QTL using nonparametric Accelerated Failure Time Cure model. In Chapters 4 and 5, we study the asymptotic behavior of LOD scores and compare them with empirical LOD scores obtained by permuting the phenotypes of survival times of the data. Finally in Chapter 6, we describe several problems that we plan to work in the future.

Benzer Tezler

  1. Molecular marker assisted analysis of grain yield and related traits in barley

    Başlık çevirisi yok

    NEJDET KANDEMİR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    BotanikWashington State University

    Toprak Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ANDRIS KLEINHOFS

  2. Identification of QTL for grain quality traits in durum wheat (Triticum turgidum var. durum L.) mapping population derived from kunduru x Cham1

    Kunduru x Cham1 melezinden oluşturulan makarnalık buğday haritalama populasyonunda dane kalitesi ile ilgili kantitatif özellik lokuslarının tanımlanması

    AHMAD ALSALEH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    BiyoteknolojiÇukurova Üniversitesi

    Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ÖZKAN

  3. QTL mapping of some important agronomic characteristics in wheat (Triticum aestivum L.)

    Buğdayda (Triticum aestivum L.) bazı önemli tarımsal karakterlerin QTL haritalanması

    FAHEEM SHEHZAD BALOCH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    ZiraatÇukurova Üniversitesi

    Tarla Bitkileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RÜŞTÜ HATİPOĞLU

  4. Zeytinin (Olea europaea L.) yağındaki yağ asitlerinin bileşimini etkileyen gen veya gen bölgelerinin SNP moleküler işaretleyiciler kullanılarak haritalanması

    Mapping of gene or genes effecting oil composition in olive using snp molecular markers

    ALİ CAN KAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    BiyoteknolojiBursa Uludağ Üniversitesi

    Bitki Islahı Genetiği ve Biyoteknolojisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MERYEM İPEK