BIOINFORMATYKA 8. Analiza asocjacyjna - teoria

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "BIOINFORMATYKA 8. Analiza asocjacyjna - teoria"

Transkrypt

1 IOINFORMTYK 1. Wykład wstępny 2. Struktury danych w adaniach ioinformatycznych 3. azy danych: projektowanie i struktura 4. azy danych: projektowanie i struktura 5. Powiązania pomiędzy genami: równ. Hardyego-Weinerga, wsp. rekominacji 6. naliza sprzężeń - teoria 7. naliza sprzężeń - przykłady programów 8. naliza asocjacyjna - teoria 9. naliza asocjacyjna przykłady programów 10.Symulacje komputerowe, jackknife, ootstrap 11.Monte Carlo Markov Models 12.Metody klasyfikacyjne 13.Wykład podsumowujący 14.Zastosowanie przykładowych programów do analizy danych 15.Zastosowanie przykładowych programów do analizy danych

2 WSTĘP 1. naliza asocjacyjna Zasady stosowania Różnice z analizą sprzężeń 2. Przykłady Metody wykorzystujące modele statystyczne Metody pomijające modele

3 NLIZ SOCJCYJN wstęp

4 ŹRÓDŁ ZURZENI RÓWNOWGI HW pokolenie 1 SPRZĘŻENIE SELEKCJ a a a pokolenie N a a a a a pokolenie 1 pokolenie N

5 POZORNE ZURZENIE RÓWNOWGI HW SUPOPULCJ SUPOPULCJ a a a PRÓ DNYCH a a a

6 NLIZ SOCJCYJN - definicja NLIZ SOCJCYJN 1. Statystyczna procedura poszukiwania genów 2. Poszukiwanie markerów powiązanych z genem głównym 3. Wykorzystująca zaurzenie równowagi HW pomiędzy (widzialnymi) markerami, a (niewidzialnym) genem głównym 4. Oliczone na podstawie korelacji pomiędzy zmiennością cechy, a zmiennością genotypów markerów

7 NLIZ SOCJCYJN - źródła informacji NLIZ SOCJCYJN wartości cechy genotypy markerów spokrewnienie

8 NLIZ SOCJCYJN - poszukiwanie genów POSZUKIWNIE MRKER O NJWYŻSZEJ KORELCJI ZE ZMIENNOŚCIĄ CECHY 1) 2) M1 M2 M3 M4 M5 M6... M7 0 cm 100 cm QTL M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 0 cm 100 cm QTL lokalizacja: 1 Marker lokalizacja: 2 Marker 7) M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 0 cm 100 cm QTL lokalizacja: 7 marker

9 NLIZ SOCJCYJN - NLIZ SPRZĘŻEŃ NLIZ SPRZĘŻEŃ Wykorzystuje informacje o spokrewnieniu NLIZ SOCJCYJN Nie wykorzystuje informacji o spokrewnieniu Detekcja rzeczywistego sprzężenia pomiędzy genem, a markerem Duża moc detekcji QTL nawet w pewnej odległości od markera Mała precyzja lokalizacji QTL Skan genomu Detekcja powiązania =korelacji pomiędzy genem, a markerem Mała moc detekcji QTL zlokalizowanego w pewnej odległości od markera Duża precyzja lokalizacji QTL Mapowanie precyzyjne lu skan genomu np. wykorzystanie mikromacierzy Copyright 2011, SNP Joanna Szyda

10 NLIZ SOCJCYJN cechy ciągłe

11 NLIZ SOCJCYJN - poszukiwanie genów POSZUKIWNIE MRKER O NJWYŻSZEJ KORELCJI ZE ZMIENNOŚCIĄ CECHY 1) y = + m 1 + e prawdopodoieństwo 2) y = + m 2 + e prawdopodoieństwo... 7) y = + m 7 + e prawdopodoieństwo ELEMENTY MODELU: y wartość cechy efekty wspólne dla wszystkich osoników e efekty niemierzalne (łąd) m i efekt markera " i "

12 NLIZ SPRZĘŻEŃ - poszukiwanie genów y = + m i + e Kod genotypu markera (11, 12, 22)

13 KODOWNIE GENOTYPÓW MRKERÓW - przykłady Niezależne od frekwencji alleli 11 1 Kao and Zeng, Zależne od frekwencji alleli 11 2p 2 Cockerham, p 2 - p p 1

14 TESTOWNIE - prawdopodoieństwa dla każdego markera ln ( prawdopod. ) 1) y = + m 1 + e prawdopodoieństwo 2) y = + m 2 + e prawdopodoieństwo... 7) y = + m 7 + e prawdopodoieństwo marker

15 TESTOWNIE - hipotezy i test HIPOTEZY H 0 : marker "i" nieskorelowany z QTL m i = 0 rak asocjacji H 1 : marker "i" skorelowany z QTL m i 0 występuje asocjacja MODELE STTYSTYCZNE MODEL 0 : MODEL 1 : y = + e y = + m i + e TEST LRT (likelihood ratio test) LRT = -2 [ lnpr ( MODEL 0 ) - lnpr ( MODEL 1 ) ] ~ c 2 M1-M0 Copyright 2012, Joanna Szyda

16 TESTOWNIE - wnioskowanie najardziej prawdopodona lokalizacja genu: marker 5 LRT = założone maksymalne prawdopodoieństwo łędu a MX = 0.01 prawdopodoieństwo łędu dla LRT=25.46 wynosi a T = a MX > a T H 1 na dziedziczenie cechy ma wpływ gen główny LRT gen jest w LD z markerem lokalizacja genu

17 NLIZ SOCJCYJN - przykład, skan genomu GWS GenomeWise ssociation Study

18 NLIZ SOCJCYJN - przykład z literatury

19 NLIZ SOCJCYJN cechy 0/1

20 TRNSMISSION DISEQUILIRIUM TEST - sprzężenie + asocjacja allel przekazany allel nieprzekazany x x rodzice + chore dziecko allel przekazany allel nieprzekazany x n 12 2 n 21 x

21 TRNSMISSION DISEQUILIRIUM TEST allel przekazany allel nieprzekazany x n 12 2 n 21 x TDT 2 n n ~ c1 12 n21 n rak założeń nt modelu dziedziczenia cechy

22 TRNSMISSION DISEQUILIRIUM TEST - przykład

23 TRNSMISSION DISEQUILIRIUM TEST - przykład H 0 równowaga miedzy markerem a genem H 1 zaurzenie równowagi miedzy markerem a genem H 0 : n 12 =n 21 H 1 : n 12 n 21 allel przekazany allel nieprzekazany x x TDT = 8.71 dla markera D6S2889 na chromosomie 6 a max = 0.01 a T = H 1 Segregacja genotypów markera D6S2889 jest skorelowana z ojawami łysienia plackowatego Copyright 2013 Joanna Szyda

24 COCHRN-RMITGE TEST Genotyp chory N 11chore N 12chore N 22chore zdrowy N 11zdrowe N 12zdrowe N 22zdrowe rak założeń nt modelu dziedziczenia cechy Copyright 2013, Joanna Szyda

25 zasady stosowania M1 M2 M3 M4 M5 M6 QTL M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M7 QTL NLIZ SOCJCYJN y = + m i + e

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

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

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

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

Mapowanie genów cz owieka. podstawy

Mapowanie genów cz owieka. podstawy Mapowanie genów czowieka podstawy Sprzężenie Geny leżące na różnych chromosomach spełniają II prawo Mendla Dla 2 genów: 4 równoliczne klasy gamet W. S Klug, M.R Cummings Concepts of Genetics 8 th edition,

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BIOINFORMATYKI 11 BAZA DANYCH HAPMAP

PODSTAWY BIOINFORMATYKI 11 BAZA DANYCH HAPMAP PODSTAWY BIOINFORMATYKI 11 BAZA DANYCH HAPMAP WSTĘP 1. SNP 2. haplotyp 3. równowaga sprzężeń 4. zawartość bazy HapMap 5. przykłady zastosowań Copyright 2013, Joanna Szyda HAPMAP BAZA DANYCH HAPMAP - haplotypy

Bardziej szczegółowo

Badania asocjacyjne w skali genomu (GWAS)

Badania asocjacyjne w skali genomu (GWAS) Badania asocjacyjne w skali genomu (GWAS) Wstęp do GWAS Część 1 - Kontrola jakości Bioinformatyczna analiza danych Wykład 2 Dr Wioleta Drobik-Czwarno Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt Badania

Bardziej szczegółowo

Podstawy genetyki człowieka. Cechy wieloczynnikowe

Podstawy genetyki człowieka. Cechy wieloczynnikowe Podstawy genetyki człowieka Cechy wieloczynnikowe Dziedziczenie Mendlowskie - jeden gen = jedna cecha np. allele jednego genu decydują o barwie kwiatów groszku Bardziej złożone - interakcje kilku genów

Bardziej szczegółowo

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII 1. Wykład wstępny 2. Populacje i próby danych 3. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 4. Planowanie eksperymentów biologicznych 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne

Bardziej szczegółowo

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII 1. Wykład wstępny 2. Populacje i próby danych 3. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 4. Planowanie eksperymentów biologicznych 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne

Bardziej szczegółowo

Oprogramowanie dla GWAS

Oprogramowanie dla GWAS 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

Analiza sprzężeń u człowieka. Podstawy

Analiza sprzężeń u człowieka. Podstawy Analiza sprzężeń u człowieka Podstawy Geny i chromosomy Allele genów zlokalizowanych na różnych chromosomach segregują niezależnie (II prawo Mendla) Dla 2 genów: 4 równoliczne klasy gamet W. S Klug, M.R

Bardziej szczegółowo

Analiza sprzężeń u człowieka. Podstawy

Analiza sprzężeń u człowieka. Podstawy Analiza sprzężeń u człowieka Podstawy Badanie relacji genotyp-fenotyp u człowieka Analiza sprzężeń - poszukiwanie rejonów chromosomu położonych blisko genu determinującego daną cechę Analiza asocjacji

Bardziej szczegółowo

Analiza sprzężeń u człowieka. Podstawy

Analiza sprzężeń u człowieka. Podstawy Analiza sprzężeń u człowieka Podstawy Geny i chromosomy Allele genów zlokalizowanych na różnych chromosomach segregują niezależnie (II prawo Mendla) Dla 2 genów: 4 równoliczne klasy gamet W. S Klug, M.R

Bardziej szczegółowo

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII 1. Wykład wstępny 2. Populacje i próby danych 3. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 4. Planowanie eksperymentów biologicznych 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne

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

PODSTAWY BIOINFORMATYKI 12 MIKROMACIERZE

PODSTAWY BIOINFORMATYKI 12 MIKROMACIERZE PODSTAWY BIOINFORMATYKI 12 MIKROMACIERZE WSTĘP 1. Mikromacierze ekspresyjne tworzenie macierzy przykłady zastosowań 2. Mikromacierze SNP tworzenie macierzy przykłady zastosowań MIKROMACIERZE EKSPRESYJNE

Bardziej szczegółowo

Analiza sprzężeń u człowieka. Podstawy

Analiza sprzężeń u człowieka. Podstawy Analiza sprzężeń u człowieka Podstawy Badanie relacji genotyp-fenotyp u człowieka Analiza sprzężeń - poszukiwanie rejonów chromosomu położonych blisko genu determinującego daną cechę Analiza asocjacji

Bardziej szczegółowo

Mapowanie genów cz owieka i badania asocjacji. podstawy

Mapowanie genów cz owieka i badania asocjacji. podstawy Mapowanie genów czowieka i badania asocjacji podstawy Sprzężenie Geny leżące na różnych chromosomach spełniają II prawo Mendla Dla 2 genów: 4 równoliczne klasy gamet W. S Klug, M.R Cummings Concepts of

Bardziej szczegółowo

Opis wykonanych badań naukowych oraz uzyskanych wyników

Opis wykonanych badań naukowych oraz uzyskanych wyników Opis wykonanych badań naukowych oraz uzyskanych wyników 1. Analiza danych (krok 2 = uwzględnienie epistazy w modelu): detekcja QTL przy wykorzystaniu modeli dwuwymiarowych z uwzględnieniem różnych modeli

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1 STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1 Wykład wstępny Teoria prawdopodobieństwa Magda Mielczarek wykłady, ćwiczenia Copyright 2017, J. Szyda & M. Mielczarek STATYSTYKA MATEMATYCZNA? ASHG 2011 Writing Workshop;

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny 2. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 3. Zmienne losowe 4. Populacje i próby danych 5. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 6. Test t 7. Test

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez statystycznych

Bardziej szczegółowo

Ekologia molekularna. wykład 14. Genetyka ilościowa

Ekologia molekularna. wykład 14. Genetyka ilościowa Ekologia molekularna wykład 14 Genetyka ilościowa Dziedziczenie mendlowskie wykład 14/2 Cechy wieloczynnikowe (ilościowe) wzrost masa ciała kolor skóry kolor oczu itp wykład 14/3 Rodzaje cech ilościowych

Bardziej szczegółowo

Postępy w realizacji polskiego programu selekcji genomowej buhajów MASinBULL Joanna Szyda

Postępy w realizacji polskiego programu selekcji genomowej buhajów MASinBULL Joanna Szyda Postępy w realizacji polskiego programu selekcji genomowej buhajów MASinBULL Joanna Szyda Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu Katedra Genetyki, Pracownia Biostatystyki 1. MASinBULL 2. Metody oceny genomowej

Bardziej szczegółowo

Badania asocjacyjne w skali genomu (GWAS)

Badania asocjacyjne w skali genomu (GWAS) Badania asocjacyjne w skali genomu (GWAS) Część 2 LD, PCA Bioinżynieria, I mgr Bioinformatyczna analiza danych Wykład 3 Dr Wioleta Drobik-Czwarno Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt Analiza głównych

Bardziej szczegółowo

WSTĘP Oprogramowanie dla GWAS

WSTĘP Oprogramowanie dla GWAS ANALIZA DANYCH 1. Wykład wstępny 2. Charakterystyka danych 3. Analiza wstępna genomiczna charakterystyka cech 4. Prezentacje grup roboczych analiza wstępna 5. Prezentacje grup roboczych analiza wstępna

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA STTYSTYK MTMTYCZN 1. Wykład wstępny 2. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 3. Zmienne losowe 4. opulacje i próby danych 5. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 6. Test t 7. Test 2 8.

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 2. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. opulacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5.

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 3. Zmienne losowe 4. Populacje i próby danych 5. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 6. Test t 7. Test

Bardziej szczegółowo

Spokrewnienie prawdopodobieństwo, że dwa losowe geny od dwóch osobników są genami IBD. IBD = identical by descent, geny identycznego pochodzenia

Spokrewnienie prawdopodobieństwo, że dwa losowe geny od dwóch osobników są genami IBD. IBD = identical by descent, geny identycznego pochodzenia prawdopodobieństwo, że dwa losowe geny od dwóch osobników są genami ID. Relationship Relatedness Kinship Fraternity ID = identical by descent, geny identycznego pochodzenia jest miarą względną. Przyjmuje

Bardziej szczegółowo

SYSTEMY INFORMATYCZNE WSPOMAGAJĄCE HODOWLĘ MAGDALENA FRĄSZCZAK

SYSTEMY INFORMATYCZNE WSPOMAGAJĄCE HODOWLĘ MAGDALENA FRĄSZCZAK SYSTEMY INFORMATYCZNE WSPOMAGAJĄCE HODOWLĘ Prowadzący: JOANNA SZYDA MAGDALENA FRĄSZCZAK WSTĘP 1. Systemy informatyczne w hodowli -??? 2. Katedra Genetyki 3. Pracownia biostatystyki - wykorzystanie narzędzi

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA MATEMATYCZA 1. Wykład wstępny. Zmienne losowe i teoria prawdopodobieństwa 3. Populacje i próby danych 4. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 5. ajczęściej wykorzystywane testy statystyczne

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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 2. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5.

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 2. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5.

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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 3. Zmienne losowe 4. Populacje i próby danych 5. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 6. Test t 7. Test

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

Człowiek mendlowski? Genetyka człowieka w XX i XXI w.

Człowiek mendlowski? Genetyka człowieka w XX i XXI w. Człowiek mendlowski? Genetyka człowieka w XX i XXI w. Informacje Kontakt: Paweł Golik Instytut Genetyki i Biotechnologii, Pawińskiego 5A pgolik@igib.uw.edu.pl Informacje, materiały: http://www.igib.uw.edu.pl/

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny 2. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 3. Zmienne losowe 4. Populacje i próby danych 5. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 6. Test t 7. Test

Bardziej szczegółowo

1. KEGG 2. GO. 3. Klastry

1. KEGG 2. GO. 3. Klastry ANALIZA DANYCH 1. Wykład wstępny 2. Charakterystyka danych 3. Analiza wstępna genomiczna charakterystyka cech 4. Prezentacje grup roboczych analiza wstępna 5. Prezentacje grup roboczych analiza wstępna

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny 2. Zmienne losowe i teoria prawdopodobieństwa 3. Populacje i próby danych 4. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny 2. Zmienne losowe i teoria prawdopodobieństwa 3. Populacje i próby danych 4. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne

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

Zarządzanie populacjami zwierząt. Parametry genetyczne cech

Zarządzanie populacjami zwierząt. Parametry genetyczne cech Zarządzanie populacjami zwierząt Parametry genetyczne cech Teoria ścieżki zależność przyczynowo-skutkowa X p 01 Z Y p 02 p 01 2 + p 02 2 = 1 współczynniki ścieżek miary związku między przyczyną a skutkiem

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BIOINFORMATYKI 6 BAZA DANYCH NCBI - II

PODSTAWY BIOINFORMATYKI 6 BAZA DANYCH NCBI - II PODSTAWY BIOINFORMATYKI 6 BAZA DANYCH NCBI - II BAZA DANYCH NCBI 1. NCBI 2. Dane gromadzone przez NCBI 3. Przegląd baz danych NCBI: Publikacje naukowe Projekty analizy genomów OMIM: fenotypy człowieka

Bardziej szczegółowo

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII METODY STATYSTYCZE W BIOLOGII 1. Wykład wstępny. Populacje i próby danych 3. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 4. Planowanie eksperymentów biologicznych 5. ajczęściej wykorzystywane testy statystyczne

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY GENETYKI. Prowadzący wykład: prof. dr hab. Jarosław Burczyk

PODSTAWY GENETYKI. Prowadzący wykład: prof. dr hab. Jarosław Burczyk PODSTAWY GENETYKI Prawa Mendla (jako punkt wyjścia) Epistaza (interakcje między genami) Sprzężenia genetyczne i mapowanie genów Sprzężenie z płcią Analiza rodowodów Prowadzący wykład: prof. dr hab. Jarosław

Bardziej szczegółowo

PAKIETY STATYSTYCZNE JOANNA SZYDA TOMASZ SUCHOCKI

PAKIETY STATYSTYCZNE JOANNA SZYDA TOMASZ SUCHOCKI PAKIETY STATYSTYCZNE JOANNA SZYDA TOMASZ SUCHOCKI WSTĘP 1. Katedra Genetyki 2. Pracownia biostatystyki - projekt 3. Charakterystyka przedmiotu 4. Kontakt 5. Literatura Copyright 2017 Joanna Szyda KATEDRA

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

Genetyka człowieka II. Cechy wieloczynnikowe, polimorfizmy i asocjacje

Genetyka człowieka II. Cechy wieloczynnikowe, polimorfizmy i asocjacje Genetyka człowieka II Cechy wieloczynnikowe, polimorfizmy i asocjacje Dziedziczenie Mendlowskie - jeden gen = jedna cecha np. allele jednego genu decydują o barwie kwiatów groszku Bardziej złożone - interakcje

Bardziej szczegółowo

Mapowanie genów człowieka i badania asocjacji. podstawy

Mapowanie genów człowieka i badania asocjacji. podstawy Mapowanie genów człowieka i badania asocjacji podstawy Sprzężenie } Geny leżące na różnych chromosomach spełniają II prawo Mendla Dla 2 genów: 4 równoliczne klasy gamet W. S Klug, M.R Cummings Concepts

Bardziej szczegółowo

Dziedziczenie poligenowe

Dziedziczenie poligenowe Dziedziczenie poligenowe Dziedziczenie cech ilościowych Dziedziczenie wieloczynnikowe Na wartość cechy wpływa Komponenta genetyczna - wspólne oddziaływanie wielu (najczęściej jest to liczba nieznana) genów,

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna Test χ 2. Wrocław, 18.03.2016r

Statystyka matematyczna Test χ 2. Wrocław, 18.03.2016r Statystyka matematyczna Test χ 2 Wrocław, 18.03.2016r Zakres stosowalności Testowanie zgodności Testowanie niezależności Test McNemara Test ilorazu szans Copyright 2014, Joanna Szyda ZAKRES STOSOWALNOŚCI

Bardziej szczegółowo

PAKIETY STATYSTYCZNE

PAKIETY STATYSTYCZNE . Wykład wstępny PAKIETY STATYSTYCZNE 2. SAS, wprowadzenie - środowisko Windows, Linux 3. SAS, elementy analizy danych edycja danych 4. SAS, elementy analizy danych regresja liniowa, regresja nieliniowa

Bardziej szczegółowo

ANALIZA DANYCH POCHODZĄCYCH Z SEKWENCJONOWANIA NASTĘPNEJ GENERACJI

ANALIZA DANYCH POCHODZĄCYCH Z SEKWENCJONOWANIA NASTĘPNEJ GENERACJI ANALIZA DANYCH POCHODZĄCYCH Z SEKWENCJONOWANIA NASTĘPNEJ GENERACJI JOANNA SZYDA MAGDALENA FRĄSZCZAK MAGDA MIELCZAREK WSTĘP 1. Katedra Genetyki 2. Pracownia biostatystyki 3. Projekty NGS 4. Charakterystyka

Bardziej szczegółowo

Podstawy genetyki populacji SYLABUS A. Informacje ogólne

Podstawy genetyki populacji SYLABUS A. Informacje ogólne Podstawy genetyki populacji A. Informacje ogólne Elementy sylabusu Nazwa jednostki prowadzącej kierunek Nazwa kierunku studiów Poziom kształcenia Profil studiów Forma studiów Kod Rodzaj Rok studiów /semestr

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

PAKIETY STATYSTYCZNE

PAKIETY STATYSTYCZNE 1. Wykład wstępny PAKIETY STATYSTYCZNE 2. SAS, wprowadzenie - środowisko Windows, Linux 3. SAS, elementy analizy danych edycja danych 4. SAS, elementy analizy danych regresja liniowa, regresja nieliniowa

Bardziej szczegółowo

ANALIZA DANYCH POCHODZĄCYCH Z SEKWENCJONOWANIA NASTĘPNEJ GENERACJI

ANALIZA DANYCH POCHODZĄCYCH Z SEKWENCJONOWANIA NASTĘPNEJ GENERACJI ANALIZA DANYCH POCHODZĄCYCH Z SEKWENCJONOWANIA NASTĘPNEJ GENERACJI Joanna Szyda Magdalena Frąszczak Magda Mielczarek WSTĘP 1. Katedra Genetyki 2. Pracownia biostatystyki 3. Projekty NGS 4. Charakterystyka

Bardziej szczegółowo

Biologia medyczna, materiały dla studentów

Biologia medyczna, materiały dla studentów Jaka tam ewolucja. Zanim trafię na jednego myślącego, muszę stoczyć bitwę zdziewięcioma orangutanami Carlos Ruis Zafon Wierzbownica drobnokwiatowa Fitosterole, garbniki, flawonoidy Właściwości przeciwzapalne,

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 TEST T

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 TEST T STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 TEST T WSTĘP Test t 1. Zakres stosowalności 2. Dla pojedynczej próby 3. Dla 2 niezależnych prób 4. Dla 2 sparowanych prób ZAKRES STOSOWALNOŚCI TESTU T 1. Test parametryczny

Bardziej szczegółowo

Wykład 14 Test chi-kwadrat zgodności

Wykład 14 Test chi-kwadrat zgodności Wykład 14 Test chi-kwadrat zgodności Obserwacje klasyfikujemy do jakościowych klas Zliczamy liczbę obserwacji w każdej klasie Jeżeli są tylko dwie klasy, to liczba obserwacji w pierszej klasie ma rozkład

Bardziej szczegółowo

BioTe21, Pracownia Kryminalistyki i Badań Ojcostwa.

BioTe21, Pracownia Kryminalistyki i Badań Ojcostwa. Bio Kraków, dnia... EKSPERTYZA Z BADAŃ GENETYCZNYCH POKREWIEŃSTWA Nr ekspertyzy:... Badania wykonano w: Bio, Ojcostwa. Na zlecenie:... Typ wybranego testu: TIG3-16 Zlecenie z dnia:... Data otrzymania mat.

Bardziej szczegółowo

Zmienność populacji człowieka. Polimorfizmy i asocjacje

Zmienność populacji człowieka. Polimorfizmy i asocjacje Zmienność populacji człowieka Polimorfizmy i asocjacje Prezentacja } http://wiki.biol.uw.edu.pl/ 2 MONOGENOWE CZYNNIKI GENETYCZNE DZIEDZICZENIE MENDLOWSKIE NIEPEŁNA PENETRACJA GENU DZIEDZICZENIE WIELOCZYNNIKOWE

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

Badanie predyspozycji do łysienia androgenowego u kobiet (AGA)

Badanie predyspozycji do łysienia androgenowego u kobiet (AGA) Badanie predyspozycji do łysienia androgenowego u kobiet (AGA) RAPORT GENETYCZNY Wyniki testu dla Pacjent Testowy Pacjent Pacjent Testowy ID pacjenta 0999900004112 Imię i nazwisko pacjenta Pacjent Testowy

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

PRZYGODY DGV. historia programu selekcji genomowej w Polsce. Joanna Szyda, Andrzej Żarnecki

PRZYGODY DGV. historia programu selekcji genomowej w Polsce. Joanna Szyda, Andrzej Żarnecki PRZYGODY DGV historia programu selekcji genomowej w Polsce Joanna Szyda, Andrzej Żarnecki Co to DGV? DGV Direct Genomic Value bezpośrednia genomowa wartość hodowlana suma addytywnych efektów markerów SNP

Bardziej szczegółowo

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyczna teoria korelacji i regresji (1) Jest to dział statystyki zajmujący

Bardziej szczegółowo

Sekwencjonowanie nowej generacji i rozwój programów selekcyjnych w akwakulturze ryb łososiowatych

Sekwencjonowanie nowej generacji i rozwój programów selekcyjnych w akwakulturze ryb łososiowatych Sekwencjonowanie nowej generacji i rozwój programów selekcyjnych w akwakulturze ryb łososiowatych Konrad Ocalewicz Zakład Biologii i Ekologii Morza, Instytut Oceanografii, Wydział Oceanografii i Geografii,

Bardziej szczegółowo

Tomasz Suchocki Kacper Żukowski, Magda Mielczarek, Joanna Szyda

Tomasz Suchocki Kacper Żukowski, Magda Mielczarek, Joanna Szyda Tomasz Suchocki Kacper Żukowski, Magda Mielczarek, Joanna Szyda Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu, Pracownia Biostatystyki Instytut Zootechniki Państwowy Instytut Badawczy 2 > 76 000 osobników w bazie

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BIOINFORMATYKI

PODSTAWY BIOINFORMATYKI PODSTAWY BIOINFORMATYKI Prowadzący: JOANNA SZYDA ADRIAN DROśDś WSTĘP 1. Katedra Genetyki badania bioinformatyczne 2. Tematyka przedmiotu 3. Charakterystyka wykładów 4. Charakterystyka ćwiczeń 5. Informacje

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMY GENETYCZNE (wykład + ćwiczenia)

ALGORYTMY GENETYCZNE (wykład + ćwiczenia) ALGORYTMY GENETYCZNE (wykład + ćwiczenia) Prof. dr hab. Krzysztof Dems Treści programowe: 1. Metody rozwiązywania problemów matematycznych i informatycznych.. Elementarny algorytm genetyczny: definicja

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów Wrocław, 18.03.2016r Plan wykładu: 1. Testowanie hipotez 2. Etapy testowania hipotez 3. Błędy 4. Testowanie wielokrotne 5. Estymacja parametrów

Bardziej szczegółowo

Dziedziczenie cech sprzężonych, crossing-over i mapy chromosomów

Dziedziczenie cech sprzężonych, crossing-over i mapy chromosomów Dziedziczenie cech sprzężonych, crossing-over i mapy chromosomów Zadanie 1. Komórka zawiera 3 pary chromosomów, mieszczących 5 par genów. Pary genów A, a i B, b sprzężone są w układzie cis. Pary C, c i

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 12. Diagnostyka molekularna. Poszukiwanie SNPs Odczytywanie danych z sekwencjonowania. Prof. dr hab. Roman Zieliński

Ćwiczenie 12. Diagnostyka molekularna. Poszukiwanie SNPs Odczytywanie danych z sekwencjonowania. Prof. dr hab. Roman Zieliński Ćwiczenie 12 Diagnostyka molekularna. Poszukiwanie SNPs Odczytywanie danych z sekwencjonowania Prof. dr hab. Roman Zieliński 1. Diagnostyka molekularna 1.1. Pytania i zagadnienia 1.1.1. Jak definiujemy

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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 3. Populacje i próby danych

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 3. Populacje i próby danych STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 3 Populacje i próby danych POPULACJA I PRÓBA DANYCH POPULACJA population Obserwacje dla wszystkich osobników danego gatunku / rasy PRÓBA DANYCH sample Obserwacje dotyczące

Bardziej szczegółowo

Dziedziczenie wieloczynnikowe. Problem przewidywalności

Dziedziczenie wieloczynnikowe. Problem przewidywalności Dziedziczenie wieloczynnikowe Problem przewidywalności Cechy wieloczynnikowe a mendlowskie Mendlowskie Wieloczynnikowe Proste dziedziczenie, allele pojedynczych genów, wysoka penetracja Złożone dziedziczenie:

Bardziej szczegółowo

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version http://www.fineprint.com

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version http://www.fineprint.com Analiza korelacji i regresji KORELACJA zależność liniowa Obserwujemy parę cech ilościowych (X,Y). Doświadczenie jest tak pomyślane, aby obserwowane pary cech X i Y (tzn i ta para x i i y i dla różnych

Bardziej szczegółowo

CECHY ILOŚCIOWE PARAMETRY GENETYCZNE

CECHY ILOŚCIOWE PARAMETRY GENETYCZNE CECHY ILOŚCIOWE PARAMETRY GENETYCZNE Zarządzanie populacjami zwierząt, ćwiczenia V Dr Wioleta Drobik Rodzaje cech Jakościowe o prostym dziedziczeniu uwarunkowane zwykle przez kilka genów Słaba podatność

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 3/4. Prawa Mendla: zadania, analiza rodowodów Sprzężenia i odległość genetyczna. Kariotypy i chromosomopatie. Prof. dr hab.

Ćwiczenie 3/4. Prawa Mendla: zadania, analiza rodowodów Sprzężenia i odległość genetyczna. Kariotypy i chromosomopatie. Prof. dr hab. Ćwiczenie 3/4 Prawa Mendla: zadania, analiza rodowodów Sprzężenia i odległość genetyczna. Kariotypy i chromosomopatie Prof. dr hab. Roman Zieliński 1 Prawa Mendla 1.1. Pytania i zagadnienia 1.1.1. Przypomnij

Bardziej szczegółowo

21. Poszukiwanie markerów molekularnych genów przywracania płodności pyłku u żyta ( Secale cereale

21. Poszukiwanie markerów molekularnych genów przywracania płodności pyłku u żyta ( Secale cereale Lp. w zał. do Rozporządzenia MRiRW: 21. Tytuł zadania: Poszukiwanie markerów molekularnych genów przywracania płodności pyłku u żyta (Secale cereale L.) z CMS-Pampa. Kierownik zadania: dr hab. P. Bednarek

Bardziej szczegółowo

PAKIETY STATYSTYCZNE

PAKIETY STATYSTYCZNE 1. Wykład wstępny PAKIETY STATYSTYCZNE 2. SAS, wprowadzenie - środowisko Windows, Linux 3. SAS, elementy analizy danych edycja danych 4. SAS, elementy analizy danych regresja liniowa, regresja nieliniowa

Bardziej szczegółowo

ĆWICZENIE 11 ANALIZA KORELACJI I REGRESJI

ĆWICZENIE 11 ANALIZA KORELACJI I REGRESJI ĆWICZENIE 11 ANALIZA KORELACJI I REGRESJI Korelacja 1. Współczynnik korelacji 2. Współczynnik korelacji liniowej definicja 3. Estymacja współczynnika korelacji 4. Testy istotności współczynnika korelacji

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

Idea. θ = θ 0, Hipoteza statystyczna Obszary krytyczne Błąd pierwszego i drugiego rodzaju p-wartość

Idea. θ = θ 0, Hipoteza statystyczna Obszary krytyczne Błąd pierwszego i drugiego rodzaju p-wartość Idea Niech θ oznacza parametr modelu statystycznego. Dotychczasowe rozważania dotyczyły metod estymacji tego parametru. Teraz zamiast szacować nieznaną wartość parametru będziemy weryfikowali hipotezę

Bardziej szczegółowo

Dr hab.n.med. Renata Jacewicz

Dr hab.n.med. Renata Jacewicz GENOM CZŁOWIEKA >99,999% 0,0005% 65% Dr hab.n.med. Renata Jacewicz Kierownik Pracowni Genetyki Medycznej i Sądowej 3% 32% 2013 Pracownia Genetyki Medycznej i Sądowej ZMS Dojrzałe erytrocyty, trzony włosów

Bardziej szczegółowo

Mikroekonometria 6. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński

Mikroekonometria 6. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński Mikroekonometria 6 Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński Metody symulacyjne Monte Carlo Metoda Monte-Carlo Wykorzystanie mocy obliczeniowej komputerów, aby poznać charakterystyki zmiennych losowych poprzez

Bardziej szczegółowo

weryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja)

weryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja) PODSTAWY STATYSTYKI. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5. Testy parametryczne (na

Bardziej szczegółowo

Pytania i odpowiedzi

Pytania i odpowiedzi Pytania i odpowiedzi Czy kontrola jakości płytek w programach analizy danych jest dostosowywana do przeprowadzanego badania, czy też przyjmuje się jednakową jej wartość dla różnych analiz? We wstępnym

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 5 ANALIZA FILOGENETYCZNA

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 5 ANALIZA FILOGENETYCZNA PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 5 ANALIZA FILOGENETYCZNA ANALIZA FILOGENETYCZNA 1. Wstęp - filogenetyka 2. Struktura drzewa filogenetycznego 3. Metody konstrukcji drzewa 4. Etapy konstrukcji drzewa filogenetycznego

Bardziej szczegółowo

Genetyka człowieka II. Cechy wieloczynnikowe, polimorfizmy i asocjacje

Genetyka człowieka II. Cechy wieloczynnikowe, polimorfizmy i asocjacje Genetyka człowieka II Cechy wieloczynnikowe, polimorfizmy i asocjacje MONOGENOWE CZYNNIKI GENETYCZNE DZIEDZICZENIE MENDLOWSKIE NIEPEŁNA PENETRACJA GENU DZIEDZICZENIE WIELOCZYNNIKOWE Z DOMINACJĄ POJEDYNCZEGO

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie nowych technologii genotypowania w nowoczesnej hodowli i bankach genów

Zastosowanie nowych technologii genotypowania w nowoczesnej hodowli i bankach genów Zastosowanie nowych technologii genotypowania w nowoczesnej hodowli i bankach genów Jerzy H. Czembor, Bogusław Łapiński, Aleksandra Pietrusińska, Urszula Piechota Krajowe Centrum Roślinnych Zasobów Genowych

Bardziej szczegółowo

ĆWICZENIE 11 NIEPARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

ĆWICZENIE 11 NIEPARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI ĆWICZENIE 11 NIEPARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI ANALIZA KORELACJI Korelacja 1. Współczynnik korelacji 2. Współczynnik korelacji liniowej definicja 3. Estymacja współczynnika korelacji 4. Testy istotności

Bardziej szczegółowo

Wykładnicze grafy przypadkowe: teoria i przykłady zastosowań do analizy rzeczywistych sieci złożonych

Wykładnicze grafy przypadkowe: teoria i przykłady zastosowań do analizy rzeczywistych sieci złożonych Gdańsk, Warsztaty pt. Układy Złożone (8 10 maja 2014) Agata Fronczak Zakład Fizyki Układów Złożonych Wydział Fizyki Politechniki Warszawskiej Wykładnicze grafy przypadkowe: teoria i przykłady zastosowań

Bardziej szczegółowo

Z1/1. ANALIZA BELEK ZADANIE 1

Z1/1. ANALIZA BELEK ZADANIE 1 05/06 Z1/1. NLIZ LK ZNI 1 1 Z1/1. NLIZ LK ZNI 1 Z1/1.1 Zadanie 1 Udowodnić geometryczną niezmienność belki złożonej na rysunku Z1/1.1 a następnie wyznaczyć reakcje podporowe oraz wykresy siły poprzecznej

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