LOD 评分表示什么
正 LOD 支持所选 θ 下的连锁模型，负 LOD 支持不连锁模型。LOD 是对数尺度，LOD=3 约等于 1000:1 的连锁优势。
LOD 评分计算器
在指定重组率 θ 下估算遗传连锁的优势对数，并与常见 LOD 阈值进行比较。
LOD 评分公式
LOD(θ) = log10(L(θ 下连锁) / L(不连锁))LOD 评分比较数据在指定重组率 θ 的连锁模型下出现的似然，与不连锁模型下出现的似然。此计算器使用非重组和重组观察数进行简化估算。
| Symbol | Variable | Description |
|---|---|---|
| θ | 重组率 | 两个位点之间发生重组的概率，0 表示紧密连锁，0.5 接近不连锁。 |
| LOD | 优势对数 | 连锁模型相对不连锁模型的十进制对数优势。 |
| 10^LOD | 优势比 | 所选 θ 下连锁模型相对不连锁模型的倍数。 |
如何使用 LOD 评分计算器
- 1
输入观察数
输入数据中的非重组和重组观察数量。
- 2
选择 θ
θ 取值在 0 到 0.5 之间，越小表示连锁越紧密。
- 3
比较阈值
查看 LOD、优势比和 +3/-2 常见阈值解释。
为什么 θ 很重要
同一组数据在不同 θ 下会得到不同 LOD。真实连锁作图通常会扫描多个 θ，并报告最大 LOD 及对应 θ。
适用范围
该工具适合教学和快速核算。完整家系连锁分析可能需要外显率模型、相位、性别特异重组和专门软件。