Project measure / variable:   Harrill2   both_kidney_ctrl


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

Harrill2 - kidney (both) weight control



  MEASURE SUMMARY
Measure Summary Female
Number of strains tested34 strains
Mean of the strain means0.262   g
Median of the strain means0.249   g
SD of the strain means± 0.0509
Coefficient of variation (CV)0.195
Min–max range of strain means0.204   –   0.468   g
Mean sample size per strain4.9   mice


  ANOVA, Q-Q NORMALITY ASSESSMENT
ANOVA summary      
FactorDFSum of squaresMean sum of squaresF valuep value (Pr>F)
strain 33 0.4249 0.0129 26.1793 < 0.0001
Residuals 133 0.0654 0.0005


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 0.234 0.00894   5 0.004 0.0382 0.23, 0.25 -0.54
A/J f 0.232 0.0192   5 0.0086 0.0829 0.21, 0.26 -0.58
AKR/J f 0.288 0.0179   5 0.008 0.0621 0.27, 0.31 0.52
BALB/cByJ f 0.254 0.0167   5 0.00748 0.0659 0.24, 0.28 -0.15
BTBR T+ Itpr3tf/J f 0.376 0.023   5 0.0103 0.0612 0.36, 0.41 2.25
BUB/BnJ f 0.276 0.0167   5 0.00748 0.0606 0.25, 0.29 0.28
C3H/HeJ f 0.272 0.0432   5 0.0193 0.159 0.22, 0.33 0.2
C57BL/6J f 0.228 0.0164   5 0.00735 0.0721 0.21, 0.25 -0.66
C57BLKS/J f 0.244 0.0167   5 0.00748 0.0686 0.23, 0.27 -0.34
C57BR/cdJ f 0.248 0.0217   5 0.0097 0.0874 0.22, 0.27 -0.27
C58/J f 0.234 0.00548   5 0.00245 0.0234 0.23, 0.24 -0.54
CBA/J f 0.24 0.01   5 0.00447 0.0417 0.23, 0.25 -0.42
CE/J f 0.232 0.013   5 0.00583 0.0562 0.22, 0.25 -0.58
DBA/2J f 0.254 0.0167   5 0.00748 0.0659 0.24, 0.28 -0.15
FVB/NJ f 0.268 0.013   5 0.00583 0.0487 0.26, 0.29 0.13
I/LnJ f 0.262 0.0228   5 0.0102 0.087 0.24, 0.29 0.01
KK/HlJ f 0.27 0.02   5 0.00894 0.0741 0.25, 0.29 0.17
LG/J f 0.318 0.0239   5 0.0107 0.0751 0.29, 0.35 1.11
LP/J f 0.22 0.0235   5 0.0105 0.107 0.19, 0.24 -0.82
MA/MyJ f 0.22 0.0141   5 0.00632 0.0643 0.21, 0.24 -0.82
MRL/MpJ f 0.468 0.00447   5 0.002 0.00956 0.46, 0.47 4.05
NOD/ShiLtJ f 0.232 0.0148   5 0.00663 0.0639 0.21, 0.25 -0.58
NON/ShiLtJ f 0.256 0.023   5 0.0103 0.0899 0.22, 0.28 -0.11
NOR/LtJ f 0.25 0.0141   5 0.00632 0.0566 0.23, 0.27 -0.23
NZW/LacJ f 0.31 0.0141   5 0.00632 0.0456 0.29, 0.32 0.95
P/J f 0.295 0.0443   4 0.0222 0.15 0.24, 0.34 0.66
PL/J f 0.204 0.0219   5 0.0098 0.107 0.19, 0.24 -1.13
PWK/PhJ f 0.232 0.0148   5 0.00663 0.0639 0.21, 0.25 -0.58
RIIIS/J f 0.208 0.0164   5 0.00735 0.079 0.19, 0.23 -1.05
SEA/GnJ f 0.24 0.0122   5 0.00548 0.051 0.23, 0.26 -0.42
SJL/J f 0.28 0.0216   4 0.0108 0.0772 0.25, 0.3 0.36
SM/J f 0.226 0.0152   5 0.00678 0.0671 0.21, 0.24 -0.7
SWR/J f 0.3 0.0616   5 0.0276 0.205 0.23, 0.37 0.75
WSB/EiJ f 0.222 0.025   4 0.0125 0.112 0.19, 0.25 -0.78


  LEAST SQUARES MEANS (MODEL-ADJUSTED)
Strain Sex Mean SEM UpperCL LowerCL
129S1/SvImJ f 0.234 0.0099 0.2536 0.2144
A/J f 0.232 0.0099 0.2516 0.2124
AKR/J f 0.288 0.0099 0.3076 0.2684
BALB/cByJ f 0.254 0.0099 0.2736 0.2344
BTBR T+ Itpr3tf/J f 0.376 0.0099 0.3956 0.3564
BUB/BnJ f 0.276 0.0099 0.2956 0.2564
C3H/HeJ f 0.272 0.0099 0.2916 0.2524
C57BL/6J f 0.228 0.0099 0.2476 0.2084
C57BLKS/J f 0.244 0.0099 0.2636 0.2244
C57BR/cdJ f 0.248 0.0099 0.2676 0.2284
C58/J f 0.234 0.0099 0.2536 0.2144
CBA/J f 0.24 0.0099 0.2596 0.2204
CE/J f 0.232 0.0099 0.2516 0.2124
DBA/2J f 0.254 0.0099 0.2736 0.2344
FVB/NJ f 0.268 0.0099 0.2876 0.2484
I/LnJ f 0.262 0.0099 0.2816 0.2424
KK/HlJ f 0.27 0.0099 0.2896 0.2504
LG/J f 0.318 0.0099 0.3376 0.2984
LP/J f 0.22 0.0099 0.2396 0.2004
MA/MyJ f 0.22 0.0099 0.2396 0.2004
MRL/MpJ f 0.468 0.0099 0.4876 0.4484
NOD/ShiLtJ f 0.232 0.0099 0.2516 0.2124
NON/ShiLtJ f 0.256 0.0099 0.2756 0.2364
NOR/LtJ f 0.25 0.0099 0.2696 0.2304
NZW/LacJ f 0.31 0.0099 0.3296 0.2904
P/J f 0.295 0.0111 0.3169 0.2731
PL/J f 0.204 0.0099 0.2236 0.1844
PWK/PhJ f 0.232 0.0099 0.2516 0.2124
RIIIS/J f 0.208 0.0099 0.2276 0.1884
SEA/GnJ f 0.24 0.0099 0.2596 0.2204
SJL/J f 0.28 0.0111 0.3019 0.2581
SM/J f 0.226 0.0099 0.2456 0.2064
SWR/J f 0.3 0.0099 0.3196 0.2804
WSB/EiJ f 0.2225 0.0111 0.2444 0.2006




  GWAS USING LINEAR MIXED MODELS