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On statistical inference for selective genotyping
Charles-Elie Rabier 1, 2
(10/01/2012)

In Quantitative Trait Locus detection, selective genotyping is a way to reduce costs due to genotyping : only individuals with extreme phenotypes are genotyped. We focus here on statistical inference for selective genotyping. We study, in a very large framework, the performances of different tests suitable for selective genotyping. We proof that we have to genotype symetrically, that is to say the same percentage of large and small phenotypes whatever the proportions of the two genotypes in the population. Besides, we proof that the non extreme phenotypes (ie. the phenotypes for which genotypes are missing) don't bring any information for statistical inference. Same results are obtained in the case of a selective genotyping with two phenotypes correlated.
1 :  Laboratoire de Statistiques et Probabilités (LSProba)
CNRS : UMR5583 – Université Paul Sabatier [UPS] - Toulouse III – Institut National des Sciences Appliquées (INSA) - Toulouse
2 :  Station d'Amélioration Génétique des Animaux (SAGA)
Institut national de la recherche agronomique (INRA) : UR0631
Mathématiques/Statistiques

Statistiques/Théorie
Hypothesis testing – Asymptotic properties of tests – Asymptotic Relative Efficiency – Selective genotyping – Quantitative Trait Locus detection
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