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用 LOD 得分做两点连锁分析：LOD(θ) = log10[θ^r(1−θ)^(N−r) / 0.5^N]，r 为重组减数分裂数，N 为信息减数分裂总数。最大似然估计 θ̂ = r/N，可求最大 LOD（Zmax），也可在固定 θ 处求值，并给出 θ = 0.05–0.45 的 LOD 曲线表。经典判定阈值（Morton 1955）：Z ≥ 3 显著支持连锁（1000:1），Z ≤ −2 显著排除连锁，介于两者为不确定。来源：Morton 1955、Ott 1999、Griffiths、StatPearls。仅供教学用途。
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案例
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工具使用指南
连锁分析 LOD 得分计算器根据重组体数和非重组体数进行两点连锁分析，可估计最大似然重组率 θ̂、计算最大 LOD（Zmax）或固定 θ 下的 LOD，并生成 θ = 0.05–0.45 的 LOD 曲线表，仅供遗传学教学使用。
背景
学生观察到 20 次信息减数分裂中有 2 个重组体和 18 个非重组体，希望估计标记间的重组率并判断连锁证据。
问题
需要计算最大似然重组率和最大 LOD，并根据经典阈值解释结果。
如何使用
选择“最大 LOD（估计 θ）”，输入重组体数 2、非重组体数 18，并将小数位数设为 4。
thetaMode：max；recombinantCount：2；nonRecombinantCount：18；decimalPlaces：4结果
θ̂ = 0.10，Zmax = 3.197。由于 Zmax ≥ 3，结果显示有显著证据支持连锁，约对应 10 cM 的图距。
背景
教师使用 20 次减数分裂中 10 个重组体和 10 个非重组体的例子，说明自由重组数据在较低 θ 值下可能不支持连锁。
问题
需要计算 θ = 0.1 时的 LOD，并展示负 LOD 如何表示反对该重组率下的连锁。
如何使用
选择“在固定 θ 处求 LOD”，输入重组体数 10、非重组体数 10、θ = 0.1，并设置 4 位小数。
thetaMode：fixed；recombinantCount：10；nonRecombinantCount：10；theta：0.1；decimalPlaces：4结果
LOD(0.1) = −4.437。由于该值低于 −2，结果显示在 θ = 0.1，即 10 cM 处，有显著证据排除连锁；θ̂ = 0.5 与自由重组一致。
LOD 是连锁模型与无连锁模型的对数优势比，用于衡量数据对遗传连锁的支持程度。
θ̂ 等于重组体数除以信息减数分裂总数，即 θ̂ = r/N。
当需要评估某个指定重组率，例如 θ = 0.1，即 10% 重组率下的连锁证据时使用。
经典判定中，Z ≥ 3 表示显著支持连锁，Z ≤ −2 表示显著排除该 θ 下的连锁，其他结果通常视为不确定。
不适合直接作临床结论。工具依据两点连锁公式计算，结果仅供教学用途。