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In order to control linkage experiments, exact formulas and approximations are derived for the minimum distance between quantitative trait loci and the nearest marker locus. The locations of the loci are assumed to be uniformly distributed over the genome. The locations of the marker loci may be known or unknown. The number and length of the chromosomes are arbitrary and therefore the results are applicable for all kinds of species. Analogous formulas are derived for the maximum distance between the quantitative trait loci and the nearest marker loci. For the probability of linkage more simple expressions are derived. The accuracy of the approximations is checked by a simulation.

Summary The aim of the project was the identification of quantitative trait loci (QTL) for body weight and body fat content. Using selected (Du6, Du6P) and randomly mated (DuKs) mouse lines with differences in body weight and abdominal fat content up to 100%, the study was carried out in three steps: (1) Line specific alleles were detected for DNA fingerprint banding patterns and equally spaced microsatellite markers. (2) Linkage analysis was performed in informative families generated by crosses between the lines to prove if the line specific allele distribution at single loci is the result of the selection process. The Maximum Likelihood test statistic (MLS) provided evidence for a QTL effecting growth on chromosome 11 (MLS = 7.6). A QTL responsible for abdominal fat content may be suggested on chromosome 3 (MLS = 2.7). (3) Expression analysis of the putative candidate genes Gh and Ap2 in the chromosomal regions with effect on the trait differentiation revealed no differences between the lines. Differences in the tissue specific gene expression levels between the lines were detected for the Gpd and the Igfl-genes. Zusammenfassung Nachweis von QTL fur Korpermasse und Fettansatz in Mausen unter Verwendung von genetischen Markern Mit den Untersuchungen wurde das Ziel verfolgt, quantitative Merkmalsorte (QTL) fur den Merkmalskomplex Korpergewicht und Fettansatz zu identifizieren. Unter Verwendung von selektierten (Du6, Du6P) und zufallsgepaarten (DuKs) Mauslinien, die sich in der Korpermasse und im Fettansatz bis zu 100% unterschieden, wurde die Studie in drei Schritten durchgefuhrt: (1) Mittels DNA Fingerprinting und Microsatellitenmarkern wurden im gesamten Genom Loci mit linientypischer Allelverteilung identifiziert. (2) In Kopplungsanalysen innerhalb informativer Familien aus Kreuzungen zwischen den Linien wurde getestet, ob die linientypischen Allele auf die Selektion zuruckzufuhren sind. Auf dem Chromosom 11 wurde ein QTL fur Korpermasse (MLS = 7.6) und auf dem Chromosom 3 mit hoher Wahrscheinlichkeit ein QTL fur Fettansatz (MLS = 2.7) identifiziert. (3) Die Analyse des Gh- und Ap2 Genes als putative Kandidatengene in den identifizierten Chromosomenregionen mit Effekt auf die Merkmalsauspragung zeigte keine Unterschiede. Gewebespezifische Unterschiede in der Genexpression wurden zwischen den Linien im Gpd- und Igf1-Gen nachgewiesen.

Generalising the ANOVA method of estimating variance components in mixed linear models a simple procedure is presented to estimate skewness and kurtosis of the distributions of the random effects of the model. For the model II of a one-way classification this procedure is demonstrated explicitly.