GLMM_MQM_广义线性混合模型多数量性状基因座定位数据

数据集概述

本数据集围绕广义线性混合模型（GLMM）在多数量性状基因座（QTL）定位中的应用展开，包含处理缺失基因型的两种方法（期望法、过分散法）的模拟研究结果，以及小麦雌性育性性状的QTL定位分析数据与程序文件，支持离散表型的多基因遗传机制研究。

文件详解

• 文件名称：Data and Programs HDY-11-OR0427R.zip
• 文件格式：ZIP
• 字段映射介绍：压缩包包含GLMM框架下多QTL定位的相关数据与程序，具体内容需解压后查看，推测涵盖模拟实验数据、小麦育性性状基因型/表型数据、GLMM分析程序脚本等。

适用场景

• 数量遗传学研究: 用于分析离散表型背后的多基因遗传机制，定位控制性状的数量性状基因座。
• 缺失基因型处理方法评估: 比较期望法与过分散法在GLMM框架下的QTL效应估计精度与效率。
• 作物遗传育种: 基于小麦雌性育性性状的QTL定位结果，指导作物育性相关的分子标记辅助选择。
• 统计遗传学模型验证: 验证广义线性混合模型在样本量小于QTL数量场景下的适用性。