数量性状基因定位研究中若干常见问题的分析与
因此，若LA是L0的10倍，则LOD=1；如果LA是L0的100倍，则LOD=2；如果LA是L0的1000倍，则LOD=3。根据LOD值和LRT值的定义，不难得到它们之间有如下关系：
1.2 检测QTL的可信度和LOD临界值之间的关系是什么？
与其他假设检验一样，QTL作图中的检验也可产生四种结果（图1）。当一个位点上没有QTL，通过测验却错误地判断有QTL存在，称这种现象为假阳性；当一个位点上有QTL，通过测验判断有QTL存在，称这种现象为真阳性；当一个位点上有QTL，通过测验却错误地判断没有QTL存在，称这种现象为假阴性；当一个位点上没有QTL，通过测验判断没有QTL存在，称这种现象为真阴性。假阳性和假阴性是统计测验中的两类错误，犯第一类错误（或假阳性）的概率（α）等于H0为真时被拒绝的概率，即，
α=P{拒绝H0|H0为真}=P{假阳性}/[P{假阳性}+P{真阴性}]。
犯第二类错误（或假阴性）的概率（β）等于H0为假时未被拒绝的概率，即，
β =P{未拒绝H0|H0为假}=P{假阴性}/[P{假阴性}+P{真阳性}]。
对于特定的检验方法而言，在一定的试验精确度下，降低α则会提高β，降低β则会提高α，同时降低α和β的途径是提高试验精确度和增加样本量。犯第一类错误的概率α一般在检验前设定，对一定的检验方法，给定α后β也是确定的。但是除t-测验外，大多数统计假设检验给定α下的β难以用代数解析式表示出来。
表1前5列给出LOD值1.0~5.0时对应的LRT值以及三种自由度下一次检验中犯第一类错误概率，犯第一类错误概率α有时也叫做显著性概率；后4列给出显著性概率0.1~0.0001时对应的LOD临界值。以自由度2为例，LOD=1.30对应的显著性概率为0.05，如果只做一次假设检验，采用这样的LOD临界值就能保证假阳性的概率不超过0.05，即鉴定出的QTL是假阳性的概率低于0.05，或者说鉴定出的QTL为真的概率超过0.95。基于区间测验的QTL作图，一般在基因组内所有染色体上按一定步长逐点检验QTL的存在，而这些检验又不是完全独立的，因此也很难确定一次检验的显著性水平所对应的全局α。例如，如果每次检验均采用临界值LOD=3，当自由度为2时每个扫描位置对应的α近似为0.001，QTL作图需要知道的是全基因组检验后的。由于QTL作图的复杂性，如涉及到多次非独立假设检验，不同物种有不同大小的基因组，不同作图群体有不同的标记数，零假设下似然比检验统计量服从什么样的渐近分布尚无定论，因此难以准确确定LOD临界值对应的一次检验和全局，但一些非参数统计方法已用于给定全局后LOD临界值的确定[11-12]。一般认为采用2~3的LOD临界值可以把全局控制在0.05以内，在显性QTL和互作QTL作图中，似然比统计量有较大的自由度，还可适当考虑采用较高的临界值，如3~4。但通过理论或模拟，进一步明确QTL作图中似然比检验统计量的渐近分布还是必要的，笔者推测渐近分布可能与染色体条数、每条染色体长度、标记密度和QTL遗传效应类型等因素有关。
与所有假设检验一样，采用较高的LOD临界值会更好地控制假QTL的发生，同时遗传效应较小的真QTL却不易被检测出来。如何平衡两类错误的概率，这不仅仅是统计学问题，还要考虑到具体的研究目标。如果QTL作图只是初步确定基因在染色体上的位置，然后根据作图结果构建其他次级群体对检测到的QTL进行精细定位、甚至图位克隆，然后开展转基因工作，这类研究几乎不容许假QTL的发生。此时要适当提高检验QTL时的LOD临界值，保证后续研究中QTL的可靠性。另一方面，如果研究目标是把QTL作图结果用于标记辅助选择聚合育种，这时只有尽可能多地检测出控制育种目标性状的QTL，才能保证对所有控制育种性状的基因进行选择，因此有必要适当降低检验QTL时的LOD临界值，使得遗传效应较小的QTL也有机会被检测出来。此时即使有一些假QTL的存在，也不至于造成很大的损失。
图1 QTL定位中假设检验的两类错误。阴影部分表示检验统计量LOD值的分布，LOD0表示临界值
表1 3种自由度下不同LOD值对应的犯第一类错误概率()和不同下对应的LOD临界值
1.3 如何评价不同的QTL作图方法？
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