2.1. Quantitative trait loci influe

2.1. Quantitative trait loci influencing blood pressure
The principal strategy in the rat for the search of genes involved in the development of hypertension has been the identification of QTLs responsible for blood pressure regulation by genome-wide scanning [15] and [21]. The difficulties in identifying QTLs include epistasis, and a limited statistical power due to the number of hypotheses being tested. Moreover, any single QTL is responsible for only a fraction of the phenotypic variation and thus the phenotype–genotype correlation is low. Improvements in genomic resources and statistical analysis have led to the identification of a large number of QTLs. However, despite the numerous complex traits that have been analysed by genome-wide linkage studies, few of the underlying genes have been identified [22].

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2.1 ลักษณะเชิงปริมาณตำแหน่งที่มีอิทธิพลต่อความดันโลหิต
กลยุทธ์หลักในหนูสำหรับการค้นหาของยีนที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาของความดันโลหิตสูงได้รับบัตรประจำตัวของ QTLs รับผิดชอบในการควบคุมความดันโลหิตโดยการสแกนจีโนมทั้ง [15] และ [21] ความยากลำบากในการระบุ QTLs รวม epistasis และอำนาจทางสถิติที่ จำกัด เนื่องจากจำนวนของสมมติฐานที่ถูกทดสอบ นอกจากนี้ใด ๆ QTL เดียวเป็นผู้รับผิดชอบเพียงเศษเสี้ยวของการเปลี่ยนแปลงฟีโนไทป์และทำให้ความสัมพันธ์ฟีโนไทป์-จีโนไทป์อยู่ในระดับต่ำ การปรับปรุงทรัพยากรพันธุกรรมและการวิเคราะห์ทางสถิติได้นำไปสู่การระบุเป็นจำนวนมาก QTLs อย่างไรก็ตามแม้จะมีลักษณะที่ซับซ้อนมากมายที่ได้รับการวิเคราะห์โดยการศึกษาการเชื่อมโยงจีโนมทั้งไม่กี่ของยีนพื้นฐานได้รับการระบุ [22]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2.1 . เชิงปริมาณของลักษณะที่มีอิทธิพลต่อความดันโลหิต
หลักกลยุทธ์ในหนูเพื่อค้นหายีนที่เกี่ยวข้องในการพัฒนาความดันโลหิตสูงได้รับการกำหนดตำแหน่งที่รับผิดชอบในการควบคุมความดันโลหิต โดย genome-wide สแกน [ 15 ] และ [ 21 ] ความยากลำบากในการระบุตำแหน่ง epistasis รวม ,และอำนาจทางสถิติ จํากัด เนื่องจากจำนวนของสมมติฐานที่ทดสอบ นอกจากนี้ ความใด ๆเดียว มีหน้าที่รับผิดชอบเฉพาะส่วนของการเปลี่ยนแปลงฟีโนไทป์และดังนั้นจึงมีความสัมพันธ์กับการ–ต่ำ การปรับปรุงทรัพยากรพันธุกรรมและการวิเคราะห์ทางสถิติได้นำไปสู่การกำหนดจำนวนตำแหน่ง . อย่างไรก็ตามแม้จะมีหลายลักษณะที่ซับซ้อนได้ วิเคราะห์ข้อมูลโดย genome-wide เชื่อมโยงการศึกษา , ไม่กี่ พื้นฐาน ยีนได้รับการระบุ [ 22 ]