Genetical genomic analysis of complex phenotypes using the PhenoGen website.
Genetical genomic analysis of complex phenotypes using the PhenoGen website.
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DOI：
10.1007/s10519-010-9427-0
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发表时间：
2011-07
影响因子：
2.6
通讯作者：
Tabakoff, Boris
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bennett, Beth;Saba, Laura M.;Hornbaker, Cheryl K.;Kechris, Katerina J.;Hoffman, Paula;Tabakoff, Boris
我们的实验室已经开发了一个名为PhenoGen（http：//www.example.com）的在线交互式资源，该资源提供了一组20种常见近交系小鼠品系和三种重组近交系（RI）组（两种小鼠和一种大鼠）的脑和其他器官基因表达数据的档案。phenogen.ucdenver.edu DNA微阵列数据也可以上传到网站，在那里可以实现许多分析工具。存档数据的一个重要优点是每个阵列代表来自单个动物的数据，并且每个菌株被采样4-7次，提供个体转录水平的遗传方差（遗传力）的估计。这些面板还允许表达QTL的遗传作图。eQTL与表型QTL的重叠为候选基因的鉴定提供了一种有效的方法。这里简要介绍了这些方法，我们鼓励使用我们的网站进行科学发现，并作为定量遗传学的教学工具。
Our laboratory has developed an online interactive resource called PhenoGen (http://phenogen.ucdenver.edu) which provides an archive of brain and other organ gene expression data from a panel of 20 common inbred mouse strains, and three recombinant inbred (RI) panels (two mouse and one rat). DNA microarray data can also be uploaded to the site where numerous analytical tools can be implemented. An important advantage to the archived data is that each array represents data from a single animal and each strain was sampled 4–7 times, providing an estimate of genetic variance (heritability) of individual transcript levels. These panels also allow genetic mapping of expression QTLs. Overlap of eQTLs with phenotypic QTLs provides a powerful approach to candidate gene identification. These methods are briefly described here and we encourage the use of our site for both scientific discovery and as a teaching tool in quantitative genetics.
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影响因子：
3.4
作者：
Hoffman PL;Bennett B;Saba LM;Bhave SV;Carosone-Link PJ;Hornbaker CK;Kechris KJ;Williams RW;Tabakoff B
通讯作者：
Tabakoff B
影响因子：
2.5
作者：
Bergeson, SE;Helms, ML;Belknap, JK
通讯作者：
Belknap, JK
影响因子：
2.5
作者：
Williams, RW;Bennett, B;Johnson, TE
通讯作者：
Johnson, TE
影响因子：
30.8
作者：
Chesler, EJ;Lu, L;Williams, RW
通讯作者：
Williams, RW
影响因子：
2.5
作者：
Tabakoff, Boris;Saba, Laura;Hoffman, Paula L.
通讯作者：
Hoffman, Paula L.