Project measure / variable:   Harrill2   urine_CREA_trt

ID, description, units MPD:44132   urine_CREA_trt   creatinine (urine CREA)   [mg/mL]  DB289  
DB289 study
Data set, strains Harrill2   inbred   31 strains     sex: f     age: 6-8wks
Procedure urinalysis
Ontology mappings

  •   Or, add this measure to your collection.
       
  •     no folder
  •     put it in new folder  

  STRAIN COMPARISON PLOT
Dimensions Width:   px    Height:   px
Download Plot   
Visualization Options

Harrill2 - creatinine (urine CREA) DB289



  MEASURE SUMMARY
Measure Summary Female
Number of strains tested31 strains
Mean of the strain means0.166   mg/mL
Median of the strain means0.144   mg/mL
SD of the strain means± 0.0882
Coefficient of variation (CV)0.531
Min–max range of strain means0.0300   –   0.400   mg/mL
Mean sample size per strain4.7   mice


  ANOVA, Q-Q NORMALITY ASSESSMENT
ANOVA summary      
FactorDFSum of squaresMean sum of squaresF valuep value (Pr>F)
strain 30 1.0475 0.0349 6.4072 < 0.0001
Residuals 112 0.6103 0.0054


Q-Q normality assessment based on residuals

  


  STRAIN MEANS (UNADJUSTED)
  
Select table page:
Strain Sex Mean SD N mice SEM CV Min, Max Z score
129S1/SvImJ f 0.284 0.0945   5 0.0423 0.333 0.2, 0.39 1.34
A/J f 0.128 0.0295   5 0.0132 0.23 0.08, 0.16 -0.43
AKR/J f 0.192 0.0517   5 0.0231 0.269 0.12, 0.25 0.29
BALB/cByJ f 0.274 0.0802   5 0.0359 0.293 0.15, 0.35 1.22
BTBR T+ Itpr3tf/J f 0.308 0.0795   5 0.0356 0.258 0.17, 0.37 1.61
BUB/BnJ f 0.27 0.0474   5 0.0212 0.176 0.21, 0.34 1.18
C3H/HeJ f 0.082 0.0303   5 0.0136 0.37 0.04, 0.12 -0.95
C57BL/6J f 0.116 0.074   5 0.0331 0.638 0.02, 0.2 -0.57
C57BLKS/J f 0.323 0.0153   3 0.00882 0.0472 0.31, 0.34 1.78
C57BR/cdJ f 0.148 0.033   4 0.0165 0.224 0.1, 0.17 -0.21
C58/J f 0.03 0.01   3 0.00577 0.333 0.02, 0.04 -1.54
CBA/J f 0.172 0.108   4 0.0539 0.625 0.09, 0.33 0.07
CE/J f 0.14 0.105   5 0.0471 0.753 0.05, 0.31 -0.3
DBA/2J f 0.132 0.0327   5 0.0146 0.248 0.09, 0.18 -0.39
FVB/NJ f 0.178 0.0896   5 0.04 0.503 0.06, 0.29 0.13
KK/HlJ f 0.102 0.0512   5 0.0229 0.502 0.06, 0.19 -0.73
LG/J f 0.158 0.0409   5 0.0183 0.259 0.11, 0.22 -0.09
LP/J f 0.11 0.0141   2   0.01 0.129 0.1, 0.12 -0.64
MA/MyJ f 0.202 0.12   5 0.0535 0.592 0.07, 0.39 0.41
MRL/MpJ f 0.132 0.0497   5 0.0222 0.377 0.08, 0.19 -0.39
NOD/ShiLtJ f 0.144 0.0581   5 0.026 0.404 0.09, 0.21 -0.25
NON/ShiLtJ f 0.148 0.054   5 0.0242 0.365 0.07, 0.21 -0.21
NOR/LtJ f 0.112 0.0396   5 0.0177 0.354 0.06, 0.15 -0.61
NZW/LacJ f 0.075 0.00577   4 0.00289 0.077 0.07, 0.08 -1.03
PL/J f 0.054 0.0439   5 0.0196 0.814 0.02, 0.13 -1.27
PWK/PhJ f 0.116 0.0336   5 0.015 0.29 0.06, 0.15 -0.57
RIIIS/J f 0.4 0.145   5 0.0649 0.363 0.25, 0.64 2.65
SEA/GnJ f 0.072 0.0327   5 0.0146 0.454 0.02, 0.1 -1.07
SJL/J f 0.074 0.0764   5 0.0341 1.03 0.01, 0.2 -1.05
SM/J f 0.222 0.147   5 0.0655 0.66 0.02, 0.37 0.63
SWR/J f 0.253 0.121   3 0.0698 0.478 0.16, 0.39 0.98


  LEAST SQUARES MEANS (MODEL-ADJUSTED)
Strain Sex Mean SEM UpperCL LowerCL
129S1/SvImJ f 0.284 0.033 0.3494 0.2186
A/J f 0.128 0.033 0.1934 0.0626
AKR/J f 0.192 0.033 0.2574 0.1266
BALB/cByJ f 0.274 0.033 0.3394 0.2086
BTBR T+ Itpr3tf/J f 0.308 0.033 0.3734 0.2426
BUB/BnJ f 0.27 0.033 0.3354 0.2046
C3H/HeJ f 0.082 0.033 0.1474 0.0166
C57BL/6J f 0.116 0.033 0.1814 0.0506
C57BLKS/J f 0.3233 0.0426 0.4078 0.2389
C57BR/cdJ f 0.1475 0.0369 0.2206 0.0744
C58/J f 0.03 0.0426 0.1144 0.0
CBA/J f 0.1725 0.0369 0.2456 0.0994
CE/J f 0.14 0.033 0.2054 0.0746
DBA/2J f 0.132 0.033 0.1974 0.0666
FVB/NJ f 0.178 0.033 0.2434 0.1126
KK/HlJ f 0.102 0.033 0.1674 0.0366
LG/J f 0.158 0.033 0.2234 0.0926
LP/J f 0.11 0.0522 0.2134 0.0066
MA/MyJ f 0.202 0.033 0.2674 0.1366
MRL/MpJ f 0.132 0.033 0.1974 0.0666
NOD/ShiLtJ f 0.144 0.033 0.2094 0.0786
NON/ShiLtJ f 0.148 0.033 0.2134 0.0826
NOR/LtJ f 0.112 0.033 0.1774 0.0466
NZW/LacJ f 0.075 0.0369 0.1481 0.0019
PL/J f 0.054 0.033 0.1194 0.0
PWK/PhJ f 0.116 0.033 0.1814 0.0506
RIIIS/J f 0.4 0.033 0.4654 0.3346
SEA/GnJ f 0.072 0.033 0.1374 0.0066
SJL/J f 0.074 0.033 0.1394 0.0086
SM/J f 0.222 0.033 0.2874 0.1566
SWR/J f 0.2533 0.0426 0.3378 0.1689




  GWAS USING LINEAR MIXED MODELS