Zadania do cz. II (z frekwencji i prawa Hardy ego-weinberga)

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Zadania do cz. II (z frekwencji i prawa Hardy ego-weinberga)"

Transkrypt

1 Zadania do cz. II (z frekwencji i prawa Hardy ego-weinberga) Autor: Grzegorz Góralski ggoralski.com

2 Zadanie 1 Populacja składa się z osobników: 200 o genotypie AA; 400 Aa; 400 aa. Oblicz: frekwencje allelu A i a I metoda: frekwencje genotypów frekwencje genotypów: N = =1000 PG = NG/N PAA = 200/1000=0,2; PAa = 400/1000=0,4; Paa =400/1000=0,4 pa = 0,2+0,5 0,4=0,4, pa = 0,4+0,5 0,4=0,6 Frekwencje alleli wynoszą: pa = 0,4; pa = 0,6 p = PHM + ½PHT

3 Zadanie 1 Populacja składa się z osobników: 200 o genotypie AA; 400 Aa; 400 aa. Oblicz: frekwencje allelu A i a II metoda: N = =1000 pa = ( )/(2 1000) = 0,4 pa = ( )/(2 1000) = 0,6 p = (2NHM + NHT)/2N Frekwencje alleli wynoszą: pa = 0,4; pa = 0,6

4 Zadanie 2 Populacja składa się z osobników: 100 o genotypie AA; 300 Aa; 100 aa. Oblicz: frekwencje allelu A i a I metoda: frekwencje genotypów frekwencje genotypów: N = =500 PG = NG/N PAA = 100/500=0,2; PAa = 300/500=0,6; Paa =100/500=0,2 pa = 0,2+0,5 0,6=0,5, pa = 0,2+0,5 0,6=0,5 Frekwencje alleli wynoszą: pa = 0,5; pa = 0,5 p = PHM + ½PHT

5 Zadanie 2 Populacja składa się z osobników: 100 o genotypie AA; 300 Aa; 100 aa. Oblicz: frekwencje allelu A i a II metoda: N = =500 pa = ( )/(2 500) = 0,5 pa = ( )/(2 500) = 0,5 p = (2NHM + NHT)/2N Frekwencje alleli wynoszą: pa = 0,5; pa = 0,5.

6 Zadanie 3 Populacja składa się z: 100 osobników o genotypie AA, 300 Aa i 100 aa. czy obserwowane zgodne są z przewidywanymi przez prawo Hardy'ego-Weinberga p = (2NHM + NHT)/2N N = =500 p = ( )/(2 500) = 0,5; q = ( )/(2 500) = 0,5 frekwencje genotypów zgodnych z prawem H-W: P AA = 0,5 2 = 0,25; P Aa = 2 0,5 0,5 = 0,5; P aa = 0,5 2 = 0,25 frekwencje genotypów (H-W) P AA=p 2 ; P Aa=2pq; P aa=q 2 (H-W) N G=N P G zgodnych z prawem H-W: N AA = 500 0,25= 125; N Aa = 500 0,5=250; N aa = 500 0,25= 125 Obserwowane nie są zgodne z prawem H-W.

7 Zadanie 4 Populacja składa się z: 400 osobników o genotypie AA, 400 Aa i 200 aa. czy obserwowane zgodne są z przewidywanymi przez prawo Hardy'ego-Weinberga p = (2NHM + NHT)/2N frekwencje genotypów (H-W) P AA=p 2 ; P Aa=2pq; P aa=q 2 (H-W) N = =1000 p = ( )/(2 1000) = 0,6; q = ( )/(2 1000) = 0,4 frekwencje genotypów zgodnych z prawem H-W: P AA = 0,6 2 = 0,36; P Aa = 2 0,6 0,4 = 0,48; P aa = 0,4 2 = 0,16 N G=N P G zgodnych z prawem H-W: N AA = ,36= 360; N Aa = ,48=480; N aa = ,16= 160 Obserwowane nie sa zgodne z przewidywanymi przez prawo Hardy ego-weinberga.

8 Zadanie 5 Populacja składa się z: 125 osobników o genotypie AA, 250 Aa i 125 aa. czy obserwowane frekwencje genotypów zgodne są z przewidywanymi przez prawo Hardy'ego-Weinberga frekwencje genotypów: N = =500 frekwencje genotypów PG=NG/N PAA = 125/500 = 0,25; PAa = 250/500 = 0,5; Paa = 125/500 = 0,25 p = 0,25+0,5 0,5 = 0,5; q = 0,25+0,5 0,5 = 0,5 frekwencje genotypów zgodnych z prawem H-W: P AA = 0,5 2 = 0,25; P Aa = 2 0,5 0,5 = 0,5; P aa = 0,5 2 = 0,25 p = PHM + 0,5PHT frekwencje genotypów (H-W) P AA=p 2 ; P Aa=2pq; P AA=q 2 Obserwowane frekwencje genotypów są zgodne z przewidywanymi przez prawo Hardy ego-weinberga.

9 Zadanie 6 Populacja składa się z: 150 osobników o genotypie AA, 300 Aa i 1050 aa. czy obserwowane frekwencje genotypów zgodne są z przewidywanymi przez prawo Hardy'ego-Weinberga frekwencje genotypów: N = =1500 frekwencje genotypów PG=NG/N PAA = 150/1500 = 0,1; PAa = 300/1500 = 0,2; Paa = 1050/1500 = 0,7 p = 0,1+0,5 0,2 = 0,2; q = 0,7+0,5 0,2 = 0,8 frekwencje genotypów zgodnych z prawem H-W: P AA = 0,2 2 = 0,04; P Aa = 2 0,2 0,8 = 0,32; P aa = 0,8 2 = 0,64 p = PHM + 0,5PHT frekwencje genotypów (H-W) P AA=p 2 ; P Aa=2pq; P AA=q 2 Obserwowane frekwencje genotypów nie są zgodne z przewidywanymi przez prawo Hardy ego-weinberga.

10 Zadanie 7 Populacja składa się (F0) z następujących liczb osobników o podanych genotypach : AA: 200, Aa: 200, aa: 100. i genotypów w tej populacji, i genotypów w następnym pokoleniu (F1), jeśli populacja spełnia założenia prawa Hardy ego-weinberga, przybliżoną liczebność osobników o podanych genotypach w pokoleniu F1, przyjmując, że populacja będzie miała taką samą liczebność jak w pokoleniu F0. frekwencje genotypów PG=NG/N p = PHM + 0,5PHT N G = P G * N frekwencje genotypów (H-W) P AA=p 2 ; P Aa=2pq; P AA=q 2

11 Zadanie 7 Populacja składa się (F0) z następujących liczb osobników o podanych genotypach : AA: 200, Aa: 200, aa: 100. i genotypów w tej populacji, i genotypów w następnym pokoleniu (F1), jeśli populacja spełnia założenia prawa Hardy ego-weinberga, przybliżoną liczebność osobników o podanych genotypach w pokoleniu F1, przyjmując, że populacja będzie miała taką samą liczebność jak w pokoleniu F0. frekwencje genotypów: N = =500 PAA = 200/500 = 0,4; PAa = 200/500 = 0,4; Paa = 100/500 = 0,2 p = 0,4+0,5 0,4 = 0,6; q = 0,2+0,5 0,4 = 0,4 frekwencje genotypów zgodnych z prawem H-W: P AA = 0,6 2 = 0,36; P Aa = 2 0,6 0,4 = 0,48; P aa = 0,4 2 = 0,16 zgodne z prawem H-W: N AA = 0,36 500=180; N Aa = 0,48 500=240; N aa = 0,16 500=80

Zadania maturalne z biologii - 7

Zadania maturalne z biologii - 7 Koło Biologiczne Liceum Ogólnokształcące nr II w Gliwicach 2015-2016 Zadania maturalne z biologii - 7 Zadania: Zad.1 (Jesika Stępień, Natalia Świetlak, Daniela Schwedka 3D) Przeczytaj tekst i na jego podstawie

Bardziej szczegółowo

Genetyka Populacji http://ggoralski.com

Genetyka Populacji http://ggoralski.com Genetyka Populacji http://ggoralski.com Frekwencje genotypów i alleli Frekwencja genotypów Frekwencje genotypów i alleli Zadania P AA = 250/500 = 0,5 P Aa = 100/500 = 0,2 P aa = 150/500 = 0,3 = 1 Frekwencje

Bardziej szczegółowo

ZARZĄDZANIE POPULACJAMI ZWIERZĄT

ZARZĄDZANIE POPULACJAMI ZWIERZĄT ZARZĄDZANIE POPULACJAMI ZWIERZĄT Ćwiczenia 1 mgr Magda Kaczmarek-Okrój magda_kaczmarek_okroj@sggw.pl 1 ZAGADNIENIA struktura genetyczna populacji obliczanie frekwencji genotypów obliczanie frekwencji alleli

Bardziej szczegółowo

GENETYKA POPULACJI. Ćwiczenia 1 Biologia I MGR /

GENETYKA POPULACJI. Ćwiczenia 1 Biologia I MGR / GENETYKA POPULACJI Ćwiczenia 1 Biologia I MGR 1 ZAGADNIENIA struktura genetyczna populacji obliczanie frekwencji genotypów obliczanie frekwencji alleli przewidywanie struktury następnego pokolenia przy

Bardziej szczegółowo

ZARZĄDZANIE POPULACJAMI ZWIERZĄT 1. RÓWNOWAGA GENETYCZNA POPULACJI. Prowadzący: dr Wioleta Drobik Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt

ZARZĄDZANIE POPULACJAMI ZWIERZĄT 1. RÓWNOWAGA GENETYCZNA POPULACJI. Prowadzący: dr Wioleta Drobik Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt ZARZĄDZANIE POPULACJAMI ZWIERZĄT 1. RÓWNOWAGA GENETYCZNA POPULACJI Fot. W. Wołkow Prowadzący: dr Wioleta Drobik Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt POPULACJA Zbiór organizmów żywych, które łączy

Bardziej szczegółowo

GENETYKA POPULACJI. Ćwiczenia 4 Biologia I MGR

GENETYKA POPULACJI. Ćwiczenia 4 Biologia I MGR GEETYKA POPULACJI Ćwiczenia 4 Biologia I MGR Ad. Ćwiczenia Liczba możliwych genotypów w locus wieloallelicznym Geny sprzężone z płcią Prawo Hardy ego-weinberga p +pq+q = p+q= m( m ) p P Q Q P p AA Aa wszystkich_

Bardziej szczegółowo

Bliskie Spotkanie z Biologią. Genetyka populacji

Bliskie Spotkanie z Biologią. Genetyka populacji Bliskie Spotkanie z Biologią Genetyka populacji Plan wykładu 1) Częstości alleli i genotypów w populacji 2) Prawo Hardy ego-weinberga 3) Dryf genetyczny 4) Efekt założyciela i efekt wąskiego gardła 5)

Bardziej szczegółowo

WSTĘP. Copyright 2011, Joanna Szyda

WSTĘP. Copyright 2011, Joanna Szyda BIOINFORMATYKA 1. Wykład wstępny 2. Struktury danych w badaniach bioinformatycznych 3. Bazy danych: projektowanie i struktura 4. Bazy danych: projektowanie i struktura 5. Równowaga Hardyego-Weinberga,

Bardziej szczegółowo

1. Symulacje komputerowe Idea symulacji Przykład. 2. Metody próbkowania Jackknife Bootstrap. 3. Łańcuchy Markova. 4. Próbkowanie Gibbsa

1. Symulacje komputerowe Idea symulacji Przykład. 2. Metody próbkowania Jackknife Bootstrap. 3. Łańcuchy Markova. 4. Próbkowanie Gibbsa BIOINFORMATYKA 1. Wykład wstępny 2. Bazy danych: projektowanie i struktura 3. Równowaga Hardyego-Weinberga, wsp. rekombinacji 4. Analiza asocjacyjna 5. Analiza asocjacyjna 6. Sekwencjonowanie nowej generacji

Bardziej szczegółowo

1 Podstawowe pojęcia z zakresu genetyki. 2 Podstawowy model dziedziczenia

1 Podstawowe pojęcia z zakresu genetyki. 2 Podstawowy model dziedziczenia Rachunek Prawdopodobieństwa MAP8 Wydział Matematyki, Matematyka Stosowana Projekt - zastosowania rachunku prawdopodobieństwa w genetyce Opracowanie: Antonina Urbaniak Podstawowe pojęcia z zakresu genetyki

Bardziej szczegółowo

2. CZYNNIKI ZABURZAJĄCE RÓWNOWAGĘ GENETYCZNĄ

2. CZYNNIKI ZABURZAJĄCE RÓWNOWAGĘ GENETYCZNĄ ZARZĄDZANIE POPULACJAMI ZWIERZĄT 2. CZYNNIKI ZABURZAJĄCE RÓWNOWAGĘ GENETYCZNĄ POPULACJI Fot. W. Wołkow Prowadzący: dr Wioleta Drobik Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt MIGRACJE Zmiana frekwencji

Bardziej szczegółowo

Ę Ę Ę Ó Ę Ę Ó Ź ć Ł Ś Ó Ó Ł Ł Ż ć ć Ż Ą Ż ć Ę Ę ź ć ź Ą Ę Ż ć Ł Ę ć Ż Ę Ę ć ć Ż Ż Ę Ż Ż ć Ó Ę Ę ć Ę ć Ę Ę Ż Ż Ż Ż ź Ż Ę Ę ź Ę ź Ę Ż ć ć Ą Ę Ę ć Ę ć ć Ź Ą Ę ć Ę Ą Ę Ę Ę ć ć ć ć Ć Ą Ą ć Ę ć Ż ć Ę ć ć ć Ą

Bardziej szczegółowo

ż ż ć ż Ż ż ż ć Ł ń ń ź ć ń Ś ż Ł ć ż Ź ż ń ż Ż Ś ć ź ż ć Ś ń ń ź ż ź ń Ś ń Ś ż ń ń ż ć ż ż Ą ć ń ń ń ć ż ć Ś ż Ć ć ż Ś Ś ć Ż ż Ś ć Ż Ż Ż Ą ń ń ć ń Ż ć ń ż Ż ń ż Ś ń Ś Ś ć Ż Ż Ć Ó Ż Ść ż Ż ż ż ń Ż Ż ć

Bardziej szczegółowo

ń ń ź ź ć ń ń Ą Ź ń Ą ĄĄ Ą ń ź Ł Ł ń ć Ó Ą Ą ń ń ć ń ć ź ć ć Ó ć Ó ć Ś ć Ó ń ć ć ć ź ć Ą Ó Ź Ź Ź Ą ź Ó Ą ń ń Ź Ó Ź Ń ć Ń ć ź ń ń ń ń ń ń Ń ń Ź ń Ź Ź Ź ń ń ń Ą Ź Ó ĄĄ ń Ą ń ń Ó Ń Ó Ó ń Ą Ó ź ń ź Ą Ó Ą ź

Bardziej szczegółowo

Ą Ą Ś Ż Ą ć Ź ć Ó Ś Ż Ź Ó ć Ś Ż ć Ś Ź Ó ć Ż Ż Ź Ż Ó Ź Ó Ż Ż Ż Ż Ż Ś Ź Ś ć ć ć Ź ć ć Ó Ó Ó Ś Ą ć ć Ź Ż Ż Ż Ż ź Ż ź Ó Ś Ą Ź Ż Ż ć Ź Ó Ż Ó Ś Ą Ś Ś Ź Ż Ś Ż Ż Ź Ó ć Ś Ś Ść Ś Ż Ź Ó Ś Ó Ź Ó Ż Ź Ó Ś Ś Ż Ź Ż Ś

Bardziej szczegółowo

Ę Ł ć Ą ż Ł Ł Ą Ó ż Ł Ś Ę Ś Ó Ł Ń Ą Ą Ł Ą ĄĄ ż ć Ś Ź ć ć Ł ć ć ć Ś Ó Ś Ś ć ć ć ć Ó ć ć ć Ś ż Ł Ą ż Ś ż Ł ć ć Ó ć ć Ą ć Ś ć ż ć ć Ś ć Ł Ń ć ć Ę ć ć ć Ó ć ć ć ć ć ć ź ć ć Ó ć ć ć ć ć ż ć ć ć ć Ł ć ć ć ć

Bardziej szczegółowo

Ą Ł Ą Ą ś ś ż Ż ś ś ś ść ś ś Ą ś Ż ś ć ż ś ś ż ś ż Ć Ł Ż ż Ź ć ĄĄ Ż Ą Ż Ą Ź Ż Ł Ł Ę ś ś ś ż Ą ś Ą ś Ą Ż Ą Ż Ą Ć Ż Ż ś Ż Ą Ć Ł Ł Ę ś ż Ż ć ś ś ś ś Ż Ć ż ż ś ś ż ś ś Ż Ż ś ś ś ś ś Ż ż Ż ś ś Ż Ę ż ś ż Ź Ę

Bardziej szczegółowo

Ż ź ź ź ź ź ć ć Ą Ą ć Ą ź ź ć Ż Ś ź ć ć Ę ć ź ź ć ź Ą ĄĄ Ń Ą Ń ć ć ć ć Ę ć Ń ć ć ć ć Ą ć ć ć ć ć Ń Ń ć ć ź ź ć Ę Ę ć Ą ć ć ć ć ć Ń Ę ć ć ć ć ć ć ć ć ć ź ć ź Ą ć ć ć Ń ć ć ć ć ź ć ć ć Ń Ń ć ź ź ć ź ź ć

Bardziej szczegółowo

Ę Ę Ę Ę Ę Ź Ą Ę Ą Ę Ą Ą Ę ć Ś ć Ę Ą ź Ą Ź ć Ę Ź Ę ć Ą Ę Ś Ę Ę Ź Ą Ę ć ź Ą Ź Ę ź Ę Ą Ś Ł Ą Ź Ę Ę Ę Ę ć Ę Ą Ę Ę Ą Ś Ą Ę ź ć Ę Ę Ę ź Ź ź Ą Ź Ę Ź ź Ź ć ć Ę Ę Ę Ą Ą Ą Ę ć Ę Ę ć Ę Ę Ą Ę Ą Ę Ę Ę Ą Ę Ś ć Ą ć ć

Bardziej szczegółowo

Ł Ą Ś Ą Ą ź ć ź Ł Ą ć ć ć ć ź Ś ć ć ć Ą Ł ć ź ć ć ć ć Ł ć ć ć ć ć Ł Ą ć Ś Ś Ż ć ź Ą ź ź ź ć ź ć ć ć ć ź ź ć ź ź ź Ś ź ź ć ć ć ć Ś ć ź ź ć ć Ą ź ź ź ź ź ć ć ć ć Ś ć ć ć Ś ć Ż Ł Ś Ł Ł Ł Ł Ż Ł Ś Ś ź ć Ą

Bardziej szczegółowo

Ę Ą Ó Ż Ą Ą ĄĄĘ ż ż Ź ż Ż Ą Ś Ż ż Ż Ą ż ż Ś ż Ó ż Ś ż ż ĄĄ Ż ż ż Ź Ó ż ż Ż Ś Ż ż Ż Ż ż Ó ć Ó Ś ż Ś Ś Ż Ź ż ć Ść Ó Ó Ż ż ż Ż Ż ć Ś Ś Ó Ś Ż ź Ż ż Ź Ę Ż Ż Ó Ę Ż Ś ż ż ż ż ż ć ż Ó Ó ż ż ż Ś Ź ż Ś Ą Ó Ść Ż

Bardziej szczegółowo

1 Genetykapopulacyjna

1 Genetykapopulacyjna 1 Genetykapopulacyjna Genetyka populacyjna zajmuje się badaniem częstości występowania poszczególnych alleli oraz genotypów w populacji. Bada także zmiany tych częstości spowodowane doborem naturalnym

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN MAGISTERSKI, 18 września 2013 Biomatematyka

EGZAMIN MAGISTERSKI, 18 września 2013 Biomatematyka Biomatematyka Liczebność populacji pewnego gatunku jest modelowana przez równanie różnicowe w którym N k stałymi. rn 2 n N n+1 =, A+Nn 2 oznacza liczebność populacji w k tej generacji, a r i A są dodatnimi

Bardziej szczegółowo

Anna Szewczyk. Wydział Geodezji Górniczej i InŜynierii środowiska AGH

Anna Szewczyk. Wydział Geodezji Górniczej i InŜynierii środowiska AGH Anna Szewczyk Wydział Geodezji Górniczej i InŜynierii środowiska AGH Zastosowania biblioteki Genetics programu R The genetics Package Tytuł: Populacja genetyczna Wersja:1.2.0 Data utworzenia: 2005-11-09

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN MAGISTERSKI, Biomatematyka

EGZAMIN MAGISTERSKI, Biomatematyka Biomatematyka 90...... Zadanie 1. (8 punktów) Załóżmy, że w diploidalnej populacji, dla której zachodzi prawo Hardy ego- Weinberga dla loci o dwóch allelach A i a proporcja osobników o genotypie AA wynosi

Bardziej szczegółowo

1. Analiza asocjacyjna. Cechy ciągłe. Cechy binarne. Analiza sprzężeń. Runs of homozygosity. Signatures of selection

1. Analiza asocjacyjna. Cechy ciągłe. Cechy binarne. Analiza sprzężeń. Runs of homozygosity. Signatures of selection BIOINFORMATYKA 1. Wykład wstępny 2. Bazy danych: projektowanie i struktura 3. Równowaga Hardyego-Weinberga, wsp. rekombinacji 4. Analiza asocjacyjna 5. Analiza asocjacyjna 6. Sekwencjonowanie nowej generacji

Bardziej szczegółowo

Ekologia molekularna. wykład 3

Ekologia molekularna. wykład 3 Ekologia molekularna wykład 3 Dziedziczenie mendlowskie Grzegorz Mendel 1822-1884 Darwin + Mendel = Ronald Fisher 1890-1962 wykład 3/2 Prawo Hardy'ego-Weinberga A A gamety możliwe genotypy potomstwa genotyp

Bardziej szczegółowo

Genetyka populacyjna. Populacja

Genetyka populacyjna. Populacja Genetyka populacyjna Populacja 1 Populacja Populacja jest to zbiór osobników jednego gatunku żyjących na danym terytorium w danym czasie. Genetykę populacyjną interesuje tzw. populacja panmiktyczna (mendlowska),

Bardziej szczegółowo

Ę Ć Ę Ó Ą ź Ó Ń Ń Ć Ó Ó Ł Ź Ł Ą Ł ć Ł ć Ź Ź ź Ń Ń Ź ć ć Ó Ą ź ć ć Ż ć ć Ź ć Ą ź Ł Ł Ę ć ć Ł Ś ć Ź ć Ł ć ć ć Ż Ó Ś Ł ć ź ć Ć ć ź ć Ź Ź Ł ć ć ć ź ź Ż Ą ź Ł ć ć ć Ó Ś Ć Ń ć Ń ć ć ź ć ć ć ć Ą Ł Ń ć Ł ć Ę Ą

Bardziej szczegółowo

Ć ń ń Ę Ó ń Ę ć ć ź Ę ć Ź ć ń ń ń ń ć ń ń ń Ę ć Ą Ę Ź ć ć ń Ą ź Ó ź ń Ę ć ć ń Ó Ą Ą ź ź Ę Ć Ę ć Ó ź Ą ć ć Ę ź ć Ź ć Ę ć Ź Ź ć ć ć ć Ł Ę ć Ć Ę Ź ć Ż Ę ń Ź Ę ć ń ć ń Ź Ź ń Ę ń ć Ó Ó Ź ć ń Ź ń Ż ć ź ź Ą Ć

Bardziej szczegółowo

Ł Ł Ń Ń Ś Ń Ń ź Ń Ą Ż Ł Ę Ł Ś Ą Ą Ś Ł Ń Ś Ą Ń ć Ą Ą Ą Ą Ł Ś Ę Ś Ń Ż Ż Ś Ć Ź ć Ę Ś Ą Ź Ś Ś Ś Ś Ż Ś Ź Ą Ż Ć Ą Ś Ź Ż Ź Ź Ź Ś Ą ć Ś Ść Ś Ść Ż Ź Ź ć Ź Ź Ź Ż Ż Ź Ś Ś Ż Ż ć Ź Ż Ż ć Ś Ś Ą Ź ć Ś ć ć Ś Ś ć Ż Ż Ą

Bardziej szczegółowo

Ą Ą ć Ż ć ć ź ć ć ć ć ć ć ć ć ć Ą ć ć Ą ć ć Ó Ź ć Ą ć ć ć ć ć Ą ć ć Ą Ź ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć Ą ć Ą Ż ć Ź ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć Ż ć ć Ż ć ć ć ć ć Ą ź ć Ę ć ć ć ć Ź ć ć ź ć ć ć

Bardziej szczegółowo

Ą Ą Ą ń ż Ę Ż ż ń ż ć ż ż ć Ń Ż ż ż Ź Ą ń Ż Ę Ń ż Ą ń ż ć Ź ć ć ż ć ż ć ż Ż ż ż ż ć ż ń ż ć ń ż ż ż ć ć ń ń ż ć ż ćż ż ż ń ż ń ż ż Ę ż Ę Ą ż ż Ęć ż ż Ę ż ć ć ć ż ń ź ń ń Ź ż Ę Ę ń Ź Ź ć Ż ć ź ż ż ż ź Ę

Bardziej szczegółowo

Ę Ę Ń ć Ź ć Ź Ń Ę Ó Ź Ę Ź Ń Ń ć Ź ź Ą Ź ć Ę Ą Ę Ź Ź Ź Ę Ź Ą Ź Ź Ą Ó Ó Ź Ą ć Ń Ą ć ć ć Ż Ą Ą Ż Ą Ą Ą ć Ź Ź Ę Ą Ą Ę Ź Ń ź Ś ź Ż Ż Ż Ą ć Ś Ą ć Ą Ż Ń Ż Ą Ź Ź ć Ń Ś Ń Ź Ź Ą Ź Ż Ą ź ć ć Ę Ź Ź Ź ź Ę ź Ę Ń Ź Ę

Bardziej szczegółowo

Ł Ł Ś Ł Ń Ń Ł Ę ć ć Ż ć Ż Ę ć ć ć Ę Ę ć Ż ź Ż ć Ż Ą Ę Ę Ż Ę ź Ś ć ć Ę ź Ą ć Ł Ę Ę ź Ż ć ć Ę Ę Ż Ż ć Ż Ę ć Ę Ę ć ź Ą ć ć ć Ę ć ć ź ć ć ź ć Ś Ż ć ć Ż ć Ż ć Ż ć ź Ż Ż Ę Ę ź Ę ć Ż Ż Ę Ż Ę Ż Ą ć ć ć Ż ź Ż ć

Bardziej szczegółowo

ć ź ć ź ć ć Ź ć ć ć ć ź ć ć ź ć ć Ź Ł ć ć ć Ż ć Ż ć ć Ź ź Ć Ą Ź Ż Ż Ź Ż Ć Ł Ł Ź Ź ź Ą ź Ą Ć Ź Ł Ź ć Ź ćź Ź Ź Ą Ź ć Ź ć Ł ć Ł ć ć Ł ć Ą ć ć ć ź ź ć ć ć ć ź ć ć ć ź ć ć ć ć ć ć ć ć Ł Ź ć ź ć Ą ć ć Ą Ć

Bardziej szczegółowo

GENETYKA POPULACJI. Ćwiczenia 3 Biologia I MGR

GENETYKA POPULACJI. Ćwiczenia 3 Biologia I MGR GENETYKA POPULACJI Ćwiczenia 3 Biologia I MGR Heterozygotyczność Rozpatrując różnorodność genetyczną w populacjach o układzie hierarchicznym zauważamy, że najwyższy poziom heterozygotyczności zawsze występuje

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez statystycznych.

Testowanie hipotez statystycznych. Bioinformatyka Wykład 9 Wrocław, 5 grudnia 2011 Temat. Test zgodności χ 2 Pearsona. Statystyka χ 2 Pearsona Rozpatrzmy ciąg niezależnych zmiennych losowych X 1,..., X n o jednakowym dyskretnym rozkładzie

Bardziej szczegółowo

BIOINFORMATYKA. Copyright 2011, Joanna Szyda

BIOINFORMATYKA. Copyright 2011, Joanna Szyda BIOINFORMATYKA 1. Wykład wstępny 2. Struktury danych w badaniach bioinformatycznych 3. Bazy danych: projektowanie i struktura 4. Bazy danych: projektowanie i struktura 5. Powiązania pomiędzy genami: równ.

Bardziej szczegółowo

ZARZĄDZANIE POPULACJAMI ZWIERZĄT DRYF GENETYCZNY EFEKTYWNA WIELKOŚĆ POPULACJI PRZYROST INBREDU

ZARZĄDZANIE POPULACJAMI ZWIERZĄT DRYF GENETYCZNY EFEKTYWNA WIELKOŚĆ POPULACJI PRZYROST INBREDU ZARZĄDZANIE POPULACJAMI ZWIERZĄT DRYF GENETYCZNY EFEKTYWNA WIELKOŚĆ POPULACJI PRZYROST INBREDU DRYF GENETYCZNY ) Każdy żywy organizm wytwarza więcej gamet, niż zdolne jest przetrwać (Darwin). 2) Przypadek

Bardziej szczegółowo

Podstawy genetyki populacji. Genetyka mendlowska i ewolucja

Podstawy genetyki populacji. Genetyka mendlowska i ewolucja Podstawy genetyki populacji Genetyka mendlowska i ewolucja Syntetyczna teoria ewolucji } Pierwsza synteza: połączenie teorii ewolucji Darwina z genetyką mendlowską na poziomie populacji } W naturalnych

Bardziej szczegółowo

Składniki jądrowego genomu człowieka

Składniki jądrowego genomu człowieka Składniki jądrowego genomu człowieka Genom człowieka 3 000 Mpz (3x10 9, 100 cm) Geny i sekwencje związane z genami (900 Mpz, 30% g. jądrowego) DNA pozagenowy (2100 Mpz, 70%) DNA kodujący (90 Mpz ~ ok.

Bardziej szczegółowo

PORÓWNYWANIE POPULACJI POD WZGLĘDEM STRUKTURY

PORÓWNYWANIE POPULACJI POD WZGLĘDEM STRUKTURY PORÓWNYWANIE POPULACJI POD WZGLĘDEM STRUKTURY obliczanie dystansu dzielącego grupy (subpopulacje) wyrażonego za pomocą indeksu F Wrighta (fixation index) w modelu jednego locus 1 Ćwiczenia III Mgr Kaczmarek-Okrój

Bardziej szczegółowo

GENETYCZNE PODSTAWY ZMIENNOŚCI ORGANIZMÓW ZASADY DZIEDZICZENIA CECH PODSTAWY GENETYKI POPULACYJNEJ

GENETYCZNE PODSTAWY ZMIENNOŚCI ORGANIZMÓW ZASADY DZIEDZICZENIA CECH PODSTAWY GENETYKI POPULACYJNEJ GENETYCZNE PODSTAWY ZMIENNOŚCI ORGANIZMÓW ZASADY DZIEDZICZENIA CECH PODSTAWY GENETYKI POPULACYJNEJ ZMIENNOŚĆ - występowanie dziedzicznych i niedziedzicznych różnic między osobnikami należącymi do tej samej

Bardziej szczegółowo

Mech c aniz i my m y e w e o w lu l cj c i. i Powstawanie gatunku.

Mech c aniz i my m y e w e o w lu l cj c i. i Powstawanie gatunku. Mechanizmy ewolucji. Powstawanie gatunku. 1. Gatunek jako pula genowa prawo Hardyego Weinberga. 2. Dobór naturalny. 3. Dryf genetyczny (efekt założyciela, efekt wąskiego gardła). 4. Mechanizmy specjacji.

Bardziej szczegółowo

Modelowanie ewolucji. Dobór i dryf genetyczny

Modelowanie ewolucji. Dobór i dryf genetyczny Modelowanie ewolucji Dobór i dryf genetyczny Syntetyczna teoria ewolucji Pierwsza synteza: połączenie teorii ewolucji Darwina z genetyką mendlowską na poziomie populacji W naturalnych populacjach występują

Bardziej szczegółowo

GENETYKA POPULACJI. Fot. W. Wołkow

GENETYKA POPULACJI. Fot. W. Wołkow GENETYKA POPULACJI Fot. W. Wołkow GENETYKA POPULACJI Nauka która respektując zasady dziedziczenia z zakresu genetyki klasycznej bada mechanizmy dziedziczenia w odniesieniu do populacji Struktura genetyczna:

Bardziej szczegółowo

Zadania do cz. I. ggoralski.com. Autor: Grzegorz Góralski. środa, 9 listopada 11

Zadania do cz. I. ggoralski.com. Autor: Grzegorz Góralski. środa, 9 listopada 11 Zadania do cz. I Autor: Grzegorz Góralski ggoralski.com Zadanie 1 Rozpatrujemy dwa geny u zwierzęcia. Allel A jest dominujący i koduje brązową barwę oczu, allel recesywny a determinuje barwę czerwoną.

Bardziej szczegółowo

Podstawy genetyki populacji. Genetyka mendlowska i ewolucja

Podstawy genetyki populacji. Genetyka mendlowska i ewolucja Podstawy genetyki populacji Genetyka mendlowska i ewolucja Informacja ujęcie matematyczne Entropia miara niepewności dotyczącej stanu zmiennej losowej N H(X) = p log p i i i=1 Podstawa logarytmu definiuje

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN DYPLOMOWY, część II, Biomatematyka

EGZAMIN DYPLOMOWY, część II, Biomatematyka Biomatematyka Niech X n oznacza proporcję pozycji w nici DNA, które po n replikacjach są obsadzone takimi samymi nukleotydami, jak w chwili początkowej, tak więc X 0 = 1. Zakładamy, że w każdej replikacji

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobeństwo, test χ 2

Prawdopodobeństwo, test χ 2 Prawdopodobeństwo, test χ 2 Autor: Grzegorz Góralski ggoralski.com Co to jest prawdopodobieństwo? Prawdopodobieństwo = Liczba interesujących nas zdarzeń Liczba wszystkich zdarzeń Jakie jest prawdopodobieństwo

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN MAGISTERSKI, 25.06.2009 Biomatematyka

EGZAMIN MAGISTERSKI, 25.06.2009 Biomatematyka Biomatematyka 80...... Zadanie 1. (8 punktów) Rozpatrzmy prawo Hardy ego Weinberga dla loci związanej z chromosomem X o dwóch allelach A 1 i A 2. Załóżmy, że początkowa częstość allelu A 2 u kobiet jest

Bardziej szczegółowo

Genetyka populacyjna. Populacja

Genetyka populacyjna. Populacja Genetyka populacyjna Populacja 1 Populacja Populacja jest to zbiór osobników jednego gatunku żyjących na danym terytorium w danym czasie. Genetykę populacyjną interesuje tzw. populacja panmiktyczna (mendlowska),

Bardziej szczegółowo

Elementy teorii informacji w ewolucji

Elementy teorii informacji w ewolucji Elementy teorii informacji w ewolucji Teoria informacji Zmienna losowa X obiekt mogący przyjąć skończoną liczbę stanów x1,,xn, z określonymi prawdopodobieństwami p1,,pn Przykład x1; p1=0,5 x2; p2=0,5 Informacja

Bardziej szczegółowo

Zmienność. środa, 23 listopada 11

Zmienność.  środa, 23 listopada 11 Zmienność http://ggoralski.com Zmienność Zmienność - rodzaje Zmienność obserwuje się zarówno między poszczególnymi osobnikami jak i między populacjami. Różnice te mogą mieć jednak różne podłoże. Mogą one

Bardziej szczegółowo

Dryf genetyczny i jego wpływ na rozkłady próbek z populacji - modele matematyczne. Adam Bobrowski, IM PAN Katowice

Dryf genetyczny i jego wpływ na rozkłady próbek z populacji - modele matematyczne. Adam Bobrowski, IM PAN Katowice Dryf genetyczny i jego wpływ na rozkłady próbek z populacji - modele matematyczne Adam Bobrowski, IM PAN Katowice 1 Tematyka cyklu referatów Dryf genetyczny Matematyczne modele równowagi między mutacja

Bardziej szczegółowo

Genetyka ekologiczna i populacyjna W8

Genetyka ekologiczna i populacyjna W8 Genetyka ekologiczna i populacyjna W8 Genetyka populacji: Treść wykładów Zmienność genetyczna i środowiskowa Mutacje i rekombinacje Kojarzenie krewniacze Częstość genów i genotypów w populacji i prawdopodobieństwo

Bardziej szczegółowo

a) Zapisz genotyp tego mężczyzny... oraz zaznacz poniżej (A, B, C lub D), jaki procent gamet tego mężczyzny będzie miało genotyp ax b.

a) Zapisz genotyp tego mężczyzny... oraz zaznacz poniżej (A, B, C lub D), jaki procent gamet tego mężczyzny będzie miało genotyp ax b. W tomie 2 zbioru zadań z biologii z powodu nieprawidłowego wprowadzenia komendy przenoszenia spójników i przyimków do następnej linii wystąpiła zamiana samotnych dużych liter (A, I, W, U) na małe litery.

Bardziej szczegółowo

ż Ą Ź Ą Ż ź ż ć Ą ż ź ć ź Ś ż ź ć ż ĄĄ ż ż ź ż ć ć Ę ć ż ć Ś ć ć ź ż ż ć ż ć Ę ć Ę Ę ż ż Ę ć Ś ż ć ż ć ż Ą ź ż źć ż ż ż ż ź ź ż ć ć ż ć ż ć ć ż Ę ć ź ć ć ż ć ć ż ć ć ć ć ż Źć ź ż ć ć Ę Ą Ę ć ź Ę Ę ż Ę

Bardziej szczegółowo

Ł ś Ą ść ś ś ć Ń Ę Ś Ę ś ś ś ż ż Ż ś Ś ż ś Ą Ń ś Ę ś ś ż ś Ń Ź ś Ż ś ż ś ść Ź ż ś Ą ś ż Ś ś ś ś Ź ż ż Ę ż ść ś ż Ń ć ż ż ść ś ż Ź Ź ż Ź ś ź ś ś ż ź ż ś ć ż Ź ś ż Ę ś Ś ż ś ż ż ść Ą ć Ź ż ż ć ś ś ż ż ż

Bardziej szczegółowo

Ź Ć Ą ć Ą ż Ć Ł Ł Ł Ą ć Ź ż ń ć ń ż ż ż ż Ź Ź Ą ż Ć ż ż ż ż ż Ą Ą Ć Ź ż ć ż ż Ą Ź Ą ż ż ć ż Ć Ą Ą ż Ą ź ż Ą ż Ź ż Ą ż ż ż ć Ąć ć Ą ć ż Ć Ą Ź Ą ż ż Ą ż Ą Ą ĄĄ Ą ż ż Ą Ć ż Ą ż ż ż ć Ą Ą Ł ż Ć ć ĄĄ Ą ć Ą

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN DYPLOMOWY, część II, Biomatematyka

EGZAMIN DYPLOMOWY, część II, Biomatematyka Biomatematyka Badamy wpływ dwóch czynników mutagennych na DNA. W tym celu podczas każdej replikacji nić DNA poddawana jest na przemian działaniu pierwszego i drugiego czynnika wywołującego mutacje. Wiemy,

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie populacjami zwierząt. Efektywna wielkość populacji Wykład 3

Zarządzanie populacjami zwierząt. Efektywna wielkość populacji Wykład 3 Zarządzanie populacjami zwierząt Efektywna wielkość populacji Wykład 3 DRYF GENETYCZNY Przypadkowe zmiany częstości alleli szczególnie ważne w małych populacjach DRYF GENETYCZNY Wybieramy z dużej populacji

Bardziej szczegółowo

Dobór naturalny i dryf

Dobór naturalny i dryf Dobór naturalny i dryf Efekty działania doboru Adaptacje Dostosowania do środowiska Egzaptacje Cechy, ktorych obecna funkcja jest inna niż pierwotna Np. pióra ptaków (kiedyś do zatrzymywania ciepła, obecnie

Bardziej szczegółowo

3. (8 punktów) EGZAMIN MAGISTERSKI, Biomatematyka

3. (8 punktów) EGZAMIN MAGISTERSKI, Biomatematyka EGZAMIN MAGISTERSKI, 26.06.2017 Biomatematyka 1. (8 punktów) Rozwój wielko±ci pewnej populacji jest opisany równaniem: dn dt = rn(t) (1 + an(t), b gdzie N(t) jest wielko±ci populacji w chwili t, natomiast

Bardziej szczegółowo

Teoria ewolucji. Dobór płciowy i krewniaczy. Altruizm. Adaptacjonizm i jego granice.

Teoria ewolucji. Dobór płciowy i krewniaczy. Altruizm. Adaptacjonizm i jego granice. Teoria ewolucji Dobór płciowy i krewniaczy. Altruizm. Adaptacjonizm i jego granice. Szczególne rodzaje doboru } Dobór płciowy } Dobór krewniaczy } Dobór grupowy? 2 Dobór i złożone zachowania } Nie istnieje

Bardziej szczegółowo

Ź Ź Ó Ł Ś Ź Ń Ż Ę Ę ź Ę Ź ĘĄ ż ź Ę Ź Ż ź Ź Ł ź Ę Ż ż Ż Ą ź ż Ż Ż ż Ź ż ć ć ć Ż ż ż Ź ż ż Ź Ź Ż ć ć Ą Ż ć Ż Ń Ó ż ć ż Ż ż Ż Ź Ż ż ż Ę ż Ź Ź Ź Ź Ź ĄĄ ź Ż Ź Ź Ź Ż Ź Ź ź Ż Ź ź ź ź Ś Ź Ę ĘĄ ż Ż Ę ż ć Ś ĄĄ Ę

Bardziej szczegółowo

Ekologia ogólna. wykład 4. Metody molekularne Genetyka populacji

Ekologia ogólna. wykład 4. Metody molekularne Genetyka populacji Ekologia ogólna wykład 4 Metody molekularne Genetyka populacji Kalosze vs. fartuchy wykład 4/2 Techniki molekularne DNA mitochondrialne / chloroplastowe Konserwowane ewolucyjne, wiele kopii w komórce Wykorzystanie

Bardziej szczegółowo

ź ą ą ź ć ź ą ć ź ź ń ą ą ń ą ą ą Żą Żą ć ź ą ą ą ą ą ą ć ć ź ą ąą ą ą ą ąą ą ą ć ą ć ź ć ć ć ą ć ć ą ć ć ć ć ą ć ą ą ć ć ć ą ć ź ć ć ź ć ą ć ą ą ć ć Ę Ł Ż ć ą ą ć ć ą ć ć ć ą ą ń Ż ą ą ą ą ą ć ć ą ć ą

Bardziej szczegółowo

Ą Ą Ą Ą Ą Ą Ą Ą Ł Ó Ę Ń Ą Ą Ę Ł Ę Ś Ś Ś Ś Ł Ą Ż Ś Ź Ł Ó Ł Ą Ł Ę Ł Ą Ą Ą Ą Ą Ą Ą ĄĄ Ą Ś Ć Ą Ę Ę Ć Ł Ł Ś Ź Ź Ó ĆŚ Ż Ł Ś Ś Ź Ź Ó Ę Ę Ę Ó Ś Ź Ą Ę Ą Ś Ę Ł Ś Ł Ś Ś Ń Ś Ę Ę Ż Ż Ó Ś Ą Ć Ą Ź Ń Ś Ś Ś Ć Ł Ś

Bardziej szczegółowo

Genetyka populacji. Efektywna wielkość populacji

Genetyka populacji. Efektywna wielkość populacji Genetyka populacji Efektywna wielkość populacji DRYF GENETYCZNY Przypadkowe zmiany częstości alleli szczególnie ważne w małych populacjach 2015-10-22 2 DRYF GENETYCZNY Wybieramy z dużej populacji o p=q=0,5

Bardziej szczegółowo

ź Ł Ą ź ż ź ż ż ć ż ć ź ć Ą ć Ź ć Ą ż Ś Ą ż ź ń ź Ź ż Ą ż ć ć ż ń ż Ś ż ż ż ć ń ż ż Ź ń Ś ć ć ź Ą ż ć ń ż ż ż Ź ń ć Ę ż ż ń Ź ż ż ć ż ć ć ż ń Ś ć Ć ć ń ć ć ż ć ń ż Ś ż Ó ń Ś Ś Óż Ą Ą Ą ń ż Ń Ń Ł ż Ś Ą

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN DYPLOMOWY, część II, Biomatematyka

EGZAMIN DYPLOMOWY, część II, Biomatematyka Biomatematyka Niech a będzie recesywnym płciowo skojarzonym genem i załóżmy, że proces selekcji uniemożliwia kojarzenie się osobników płci męskiej o genotypie aa. Przyjmijmy, że genotypy AA, Aa i aa występują

Bardziej szczegółowo

ś Ę ś Ę ź ś Ó ś ś Ś ć ś ź Ź ść ć ś Ż ś ś Ż Ż Ż ś Ż ź ś ś ć Ż ś ś Ż ś ś ś ś Ó ś Ż ź ś ź ś ć ź ś ś ś ć ć Ń ś ś ś ź ś ś ś ś Ń ś Ż ś ś ś Ź Ó ć Ę ś ś ś Ń Ż Ś Ż ś ś ź ź ć Ó Ó ś ś ź Ś ć Ż Ń ś ź Ą ś ś Ż ć ć ść

Bardziej szczegółowo

Ą ń ż ź ż ż ż ź ź Ą ń ź ź Ć Ł ń Ą Ą ż Ę Ę ń ź ź ź ź ż ż ź ź ż ź ź ź ź ż ź ż ź ż ź ń ź ż ń ź ż Ó ń ń ń ż ż Ą ź ż ż Ę ż ż ż ż Ć ż ż Ą Ą ż ź ż ź ź ń Ę ń Ą ż ż ń ź ź ź Ę ż Ś ż Ć ń Ę ż Ę Ę Ę Ę Ś ź Ę ź ĄĄ Ę

Bardziej szczegółowo

Ó ć ć Ł ć ć Ó ć ć ć ć ć Ć ć ź ć ć ć ź ć ć Ó Ó ć Ó Ó Ą Ó Ź Ó Ł Ó Ó Ó Ź Ó Ó ć Ć ć Ó Ł ć ć ć Ć ć ć Ó Ó ć ć Ó Ć ć ć Ą ć Ó Ć Ó ć ć Ć Ć Ó Ź ć Ó Ą ć ć ć ź ć Ś ć ź Ć ć ć Ć Ź ĄĄ Ą Ó Ć ć Ć Ć Ć ć Ć Ć Ć Ą ĄĄ ź Ą Ś

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do genetyki medycznej i sądowej

Wprowadzenie do genetyki medycznej i sądowej Genetyka medyczno-sądowa Wprowadzenie do genetyki medycznej i sądowej Kierownik Pracowni Genetyki Medycznej i Sądowej Ustalanie tożsamości zwłok Identyfikacja sprawców przestępstw Identyfikacja śladów

Bardziej szczegółowo

Podstawy teorii ewolucji. Informacja i ewolucja

Podstawy teorii ewolucji. Informacja i ewolucja Podstawy teorii ewolucji Informacja i ewolucja Podręczniki 2 Dla zainteresowanych http://wps.prenhall.com/esm_freeman_evol_4/ 3 Informacje Kontakt: Paweł Golik Instytut Genetyki i Biotechnologii, Pawińskiego

Bardziej szczegółowo

Wykład 1 BIOMATEMATYKA DR WIOLETA DROBIK

Wykład 1 BIOMATEMATYKA DR WIOLETA DROBIK Wykład 1 BIOMATEMATYKA DR WIOLETA DROBIK SPRAWY ORGANIZACYJNE Konsultacje: czwartek 12-14, pokój 33 Email: wioleta.drobik@gmail.com, wioleta_drobik@sggw.pl Wykład 30 h (10 x 3 h w tygodniu) Ćwiczenia 15

Bardziej szczegółowo

ć Ó ć Ź ć ć ć ć ć ć Ś Ą ć ź Ź ć Ź Ź ć ć ć Ą Ź ĄĄ ć ź ć ć ć ć ć ć Ą ź Ó ć ć ć ć ć ć ć Ą ć ź ć ć ć Ś Ą ź ć Ó ć ć ć Ł ć ć Ą ć ć Ą Ó ć ć ć ć ź ć ć ć ć ć ć Ść ć ć Ó ć Ę ć ć ÓĄ Ś ć ć ć Ą ć ć Ź ź Ś ć Ź ć ć ć

Bardziej szczegółowo