【摘 要】
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目前，复杂疾病的基因定位方法基本上每次只考虑一个标记或者一个基因（单倍型方法）。这些方法忽视了多座位的功能遗传整体比单个座位对性状变化产生更大的影响。本文提出了一种新的统计方法定位影响性状变化的有交互效应的基因，该统计方法把定位有交互效应的基因看成一个模型选择问题。首先提出一个新的目标函数“划分交叉核实”一Partition Cross-Validation（PCV）对比不同组标记，然后在提出的目
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目前，复杂疾病的基因定位方法基本上每次只考虑一个标记或者一个基因（单倍型方法）。这些方法忽视了多座位的功能遗传整体比单个座位对性状变化产生更大的影响。本文提出了一种新的统计方法定位影响性状变化的有交互效应的基因，该统计方法把定位有交互效应的基因看成一个模型选择问题。首先提出一个新的目标函数“划分交叉核实”一Partition Cross-Validation（PCV）对比不同组标记，然后在提出的目标函数的基础上提出了“标记筛选”—Marker Shaving（MS）方法，在候选标记内定位有交互效应的基因。模拟试验的结果表明，本文所提出的定位有交互效应基因的统计方法之功效合理。
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