Inferring Gene Ancestry: Estimating Gene Descent

Segregation indicators provide a fundamental description of the outcomes of Mendelian segregation. This description facilitates algorithms for computation of probabilities of gene identity patterns among individuals in a specified genealogical structure. Such gene identity patterns determine in turn the pattern of observable trait similarities among relatives. Conversely, patterns of gene identity are the parameters of genealogical relationship that can be estimated from trait data on individuals. Where data on large numbers of individuals or at large numbers of genetic loci are to be analyzed, Markov chain Monte Carlo realizations of underlying Mendelian segregation indicators can be used to provide Monte Carlo estimates of likelihoods for gene ancestry or of genetic model parameters. Genealogical information in genetic data is bounded by the information in patterns of genomic identity by descent. A different form of Monte Carlo likelihood can be used to assess this information. Les indicateurs de ségrégation nous fonurnissent une description fondamentale des résultats de la ségrégation mendelienne. Cette description facilitte les algorithms pour le calcul des probabilités de structures d'identité des gènes parmis les individus d'une structure gébéalogique spécifique. Ces strucctures d'identité des gènes déterminent â leur tour les structures de similarité des traits obvservables parmis des gens de même famille. Inversement, les structures d'identité ds gènes sont les paramètres des relations généalogiques estimables á partir de donnés de traits d'individus. Dans les cas oùles donnés á analyser proviennent d'un grand nombre d'individus ou d'un grand nombre de loci génétiqus, des réaliations Monte carlo de chaîne de makov des indicateurs des indicateurs de ségrégation mendelienne sous‐jacents peuvent être utilisés pour foumir ds estimé Monte carlo de vraisemblance est limitée par l'information dans les satructures d'identité génomique origine. une autre forme de vraisemblance Monte carlo peut être utilisée pour évaluer cette information.