Estimation of Genetic Linkage: An Outline

Genes carried on the same chromosome pair are said to be »linked«. For the most part this interferes with their independent assortment. The probability that two genes on the same chromosome part company during hereditary transmission is the recombination value (χ); in man it ranges from zero (corresponding to pleiotropy) to 0.5 (independent assortment). From data, χ niay be estimated by the method of maximum likelihood which though simple in principle may involve tedious calculations when applied to human pedigrees. A computer program has been devised to carry out the otherwise intractable calculations required to make efficient estimates from large human pedigrees. The principles of linkage estimation in man are presented as an introduction to the classic texts on the subject. Factors important in the estimation of linkage are discussed. More recent Bayesian elaborations of these methods are outlined.

Gene, die auf dem gleichen Chromosomenpaar liegen, werden als »gekoppelt« bezeichnet. Meistens beeinträchtigt dieser Umstand ihre unabhängige Aufspaltung. Die Wahrscheinlichkeit, daß zwei auf dem gleichen Chromosom gelegene Gene bei der Übertragung von einer Generation auf die andere zusammen weitergegeben werden, ist der Rekombinationswert (χ); beim Menschen reicht dieser von 0 (entsprechend der Pleiotropie) bis 0,5 (unabhängige Aufspaltung). Aus Beobachtungsdaten kann χ mit Hilfe des Maximum-Likelihood-Verfahrens geschätzt werden; diese Methode ist zwar im Prinzip einfach, kann aber bei Anwendung auf menschliche Stammbäume sehr mühevolle Berechnungen erfordern. Zur Durchführung der auf andere Weise kaum lösbaren Rechenaufgaben, die erforderlich sind, um auf Grund großer menschlicher Stammbäume zu effizienten Schätzwerten zu kommen, wurde ein Computer-Programm entwickelt.

Die Grundlagen der Koppelungs-Schätzung beim Menschen werden dargestellt als eine Einleitung in die klassischen Arbeiten über dieses Gebiet. Gesichtspunkte, die bei der Schätzung der Koppelung wichtig sind, werden erörtert. Die neueren Anwendungen des Bayesschen Theorems auf diese Methode werden dargestellt.

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