Teoretyczne podstawy analizy mieszaniny DNA w multipleksowych systemach STR

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Teoretyczne podstawy analizy mieszaniny DNA w multipleksowych systemach STR"

Transkrypt

1 Joanna Dąbrowska, Żanetta Makowska, Magdalena Spólnicka, Emilia Szabłowska-Gnap Teoretyczne podstawy analizy mieszaniny DNA w multipleksowych systemach STR Wstęp Jeśli dasz jeden wynik mieszaniny 10 ekspertom, to otrzymasz 10 możliwych wniosków Peter Gill Zestawy do amplifikacji (namnażania) DNA wykorzystywane współcześnie w kryminalistycznych badaniach genetycznych charakteryzują się dużą czułością oraz odpornością na inhibitory reakcji PCR, co znacząco zwiększa szansę na uzyskanie profilu DNA nawet z tzw. trudnych śladów, jakimi niewątpliwie są ślady kontaktowe. W przypadku takich śladów często uzyskuje się wyniki w postaci mieszanych profili DNA, które mogą nie tylko stanowić spore wyzwanie dla eksperta, lecz także budzić wątpliwości u odbiorców opinii. Niezmiernie ważne staje się zatem opracowanie w języku polskim jednolitych zagadnień teoretycznych bazujących na światowych pu- blikacjach naukowych, które będą stanowiły podstawę do oceny profili DNA pochodzących od więcej niż jednej osoby. Niniejszy artykuł został przygotowany z myślą o osobach wykonujących badania DNA i traktujących je jako pomocne w analizowaniu wyników, ze szczególnym uwzględnieniem mieszanin DNA oraz opracowywania na ich podstawie wniosków, które wykorzystywane są później przez organy procesowe. Analizę mieszanin DNA należy przeprowadzać z wielką ostrożnością. Niezwykle istotne jest, aby ich analiza odbywała się niezależnie od wyników uzyskanych dla profili DNA oznaczonych z materiału porównawczego. Cały proces powinien być dokładnie zaplanowany i przeprowadzony według przemyślanego, logicznego schematu. Za przykład może służyć schemat zaproponowany przez Clytona in. (ryc. 1) [1]. W artykule przedstawiony będzie szczegółowy opis poszczególnych etapów analizy mieszanin DNA według schematu zamieszczonego na rycinie 1. Etapy w interpretacji mieszanin DNA KROK 1 Identyfikacja mieszaniny DNA i oznaczenie ujawnionych alleli KROK 2 Identyfikacja liczby osób, od których pochodzi DNA w mieszaninie KROK 3 Określenie proporcji (stopnia) zmieszania składników mieszaniny DNA KROK 4 Wyznaczenie dopuszczalnych kombinacji genotypów dla każdego locus KROK 5 Określenie proporcji (stopnia) zmieszania składników mieszaniny DNA Ryc. 1. Analiza mieszanin DNA według schematu opracowanego przez Claytona i in. Fig. 1. DNA mixture analysis according to Clayton et al. Źródło: (ryc. 1 10) autorzy 16 PROBLEMY KRYMINALISTYKI 280(2) 2013

2 Krok 1 Identyfikacja mieszaniny DNA i oznaczenie ujawnionych alleli W pierwszym etapie analizy wyniku należy stwierdzić obecność mieszaniny DNA w badanej próbce. W tym celu należy zwrócić szczególną uwagę na obecność w co najmniej jednym locus trzech lub więcej pików odpowiadających allelom (ryc. 2), pamiętając o możliwości występowania dodatkowych pików w postaci artefaktów (np. podprążków stutterów, N-pików lub podciągnięć koloru pull-upów), które charakteryzują się określonymi cechami ułatwiającymi ich rozpoznanie i odróżnienie od właściwych pików. Dodatkowo należy uwzględnić możliwość wystąpienia zjawiska wypadania alleli, tzw. drop-out. Osoba analizująca wyniki badań DNA powinna również umieć odróżnić rozmaite zjawiska genetyczne od mieszanin DNA, ponieważ dodatkowe piki zaobserwowane szczególnie w jednym locus mogą być wynikiem mutacji, np. translokacji, trisomii czy mutacji somatycznych [2]. Ponadto należy sprawdzić, czy długości oznaczonych alleli w stosunku do odpowiadających im alleli w drabinie mieszczą się w przedziale ± 0,5 pz. (pary zasad). Ewentualne przesunięcia prążków w stosunku do odpowiedniego prążka w drabinie powinny być stałe we wszystkich układach. W trakcie analizy wyników uwzględnia się również zbalansowanie pików dla każdego locus oddzielnie. Niezbalansowanie pików w układzie heterozygotycznym jest dopuszczalne na poziomie 40% (tzn. że stosunek pól powierzchni pików mniejszego do większego musi zawierać się w granicach od 0,6 do 1) (ryc. 3). W większości przypadków niezbalansowanie dwóch pików w obrębie jednego locus może wskazywać na obec- ność mieszaniny DNA. Należy jednak pamiętać, że amplifikacja preferencyjna jednego allela w stosunku do drugiego w danym locus może być również wynikiem zbyt małej ilości DNA (efekt stochastyczny) lub mutacji w obrębie miejsca wiązania startera reakcji PCR [1 4]. Krok 2 Identyfikacja liczby osób, od których pochodzi DNA w mieszaninie Maksymalna liczba alleli w danym locus dla mieszaniny od dwóch osób to 4. W związku z tym oznaczenie 5 lub 6 alleli w układzie wskazuje na obecność w badanej próbce DNA pochodzącego od trzech osób lub większej ich liczby, co w praktyce trudno jest jednoznacznie ustalić [1]. Ogólnie można założyć, że obecność w poszczególnych loci: 2, 3, 4 alleli to obecność DNA dwóch osób (ryc. 4) od 5 do 6 alleli to obecność DNA co najmniej trzech osób (ryc. 5) > 6 alleli to obecność DNA co najmniej czterech osób (ryc. 6) Krok 3 Określenie proporcji (stopnia) zmieszania składników mieszaniny DNA Krok ten przeprowadza się wyłącznie podczas analizy mieszanin DNA pochodzącego od dwóch osób. Do określenia relacji pomiędzy pikami reprezentującymi odpowiednie allele w danym układzie wykorzystuje się tzw. dane ilościowe, tj. wysokości pików lub pola ich powierzchni. W praktyce można wyznaczyć dwa parametry analizy Ryc. 2. Przykład występowania wielokrotnych alleli w locus Fig. 2. Example of occurence of multi alleles in locus Ryc. 3. Przykład zbalansowania alleli w układach heterozygotycznych (wpn wysokość piku niższego, wpw wysokość piku wyższego, PHR peak height ratio różnica w wysokościach pików) Fig. 3. Example of allelic balance in heterozygotic locus (wpn lower peak height, wpw upper peak height, PHR peak height ratio) PROBLEMY KRYMINALISTYKI 280(2)

3 Ryc. 4. Przykład mieszaniny DNA dwóch osób Fig. 4. Example of DNA mixture from two persons Ryc. 5. Przykład mieszaniny DNA co najmniej trzech osób Fig. 5. Example of DNA mixture from at least three persons 18 PROBLEMY KRYMINALISTYKI 280(2) 2013

4 Ryc. 6. Przykład mieszaniny DNA co najmniej czterech osób Fig. 6. Example of DNA mixture from at least four persons mieszanin DNA pod kątem określenia relacji pomiędzy pikami, tj. stopień zmieszania (M r ) lub proporcje zmieszania (M x ) poszczególnych składników: a) stopień zmieszania poszczególnych składników (M r mixing ratio) wyraża stosunek sumy pól powierzchni (wysokości) pików jednego składnika mieszaniny do sumy pól powierzchni (wysokości) pików drugiego składnika, b) proporcje zmieszania poszczególnych składników (M x mixing proportion) wyrażają sumę pól powierzchni (wysokości) pików mniejszego składnika mieszaniny w stosunku do sumy pól powierzchni (wysokości) wszystkich pików oznaczonych w danym układzie. Wartości M r i/lub M x wyznacza się dla każdej rozpatrywanej konfiguracji alleli w poszczególnych loci. Biorąc pod uwagę liczbę oznaczonych alleli w danym locus oraz uwzględniając możliwość nakładania się sygnału pochodzącego od dwóch niezależnych alleli o takiej samej wielkości, stosuje się odpowiednie wzory, które zestawiono w tabeli (tab. 1) [2]. Określanie wartości proporcji i stopnia zmieszania składników mieszaniny DNA Determination of proportion and level of DNA mixture components Tabela 1 Liczba alleli w układzie Składnik mniejszy Składnik większy M x M r 4 allele 1, 2 3, 4 1, 1 2, 3 3 allele 2, 3 1, 1 1, 2 1, 3 PROBLEMY KRYMINALISTYKI 280(2)

5 Liczba alleli w układzie Składnik mniejszy Składnik większy M x M r 1, 1 2, 2 2 allele 1, 2 2, 2 1, 1 1, 2 1, 2 1, 2 brak informacji brak informacji 1 allel 1, 1 1, 1 brak informacji brak informacji Źródło: (tab. 1 7) opracowanie własne Zależności pomiędzy proporcją zmieszania (M x ) a stopniem zmieszania (M r ) wyrażają poniższe wzory: typ B mieszanina, w której można wyraźnie odróżnić składnik większy i mniejszy (ryc. 8) Najbardziej wiarygodnymi wynikami odzwierciedlającymi proporcje zmieszania składników mieszaniny są te, które wyznacza się dla układów z oznaczonymi 4 allelami. Jeżeli jest to możliwe, należy wybrać te układy, w których piki mniejszego składnika mieszaniny nie znajdują się w pozycjach sttuterów większego składnika. Przy założeniu, że analizowana mieszanina DNA pochodzi od dwóch osób, w układzie z czterema allelami nie występuje zjawisko tzw. współdzielenia piku przez dwa niezależne allele o takiej samej wielkości, co może mieć miejsce w układach z oznaczonymi trzema lub dwoma allelami. W przypadku mieszanin DNA męskiego i żeńskiego do wyznaczenia proporcji składników mieszaniny wykorzystuje się układ amelogeniny, przy czym należy pamiętać o sprawdzeniu uzyskanych wyników dla amelogeniny z wynikami obliczonych proporcji dla innych loci [1, 2, 3]. W zależności od stopnia zmieszania DNA pochodzącego od dwóch osób mieszaniny można podzielić na następujące typy: typ A mieszanina zbalansowana, bez wyraźnie zdefiniowanego składnika większego i mniejszego (ryc. 7) Ryc. 8. Przykład mieszaniny DNA typu B Fig. 8. Example of DNA type B mixture typ C mieszanina o dużej dysproporcji pomiędzy tworzącymi ją składnikami; mniejszy składnik na niskim poziomie (ryc. 9) Ryc. 9. Przykład mieszaniny DNA typu C Fig. 9. Example of DNA type C mixture Ryc. 7. Przykład mieszaniny DNA typu A Fig. 7. Example of DNA type A mixture 20 PROBLEMY KRYMINALISTYKI 280(2) 2013

6 typ D większość pików mieszaniny ma wysokość poniżej 150 RFU (relative fluorescence units) (ryc. 10) [5], gdzie φ 1 wyraża pole powierzchni (wysokości) mniejszego piku φ 2 wyraża pole powierzchni (wysokości) większego piku. Jeżeli w rozpatrywanej konfiguracji jeden z pików jest wspólny dla dwóch niezależnych alleli, to wtedy zbalansowanie heterozygot oblicza się według wzoru:, Ryc. 10. Przykład mieszaniny DNA typu D Fig. 10. Example of DNA type D mixture Krok 4 Wyznaczenie dopuszczalnych kombinacji genotypów dla każdego locus Na tym etapie analizy mieszaniny DNA wyniki uzyskane z badań próbki porównawczej nie mogą mieć wpływu na interpretację. Na wstępie dla analizowanej mieszaniny DNA zakłada się dopuszczalność wszystkich możliwych kombinacji alleli oznaczonych dla poszczególnych loci, które wyznacza się niezależnie dla każdego układu. Wyznaczając kombinacje alleli, jako punkt odniesienia można wykorzystać model Evetta. Jest to metoda jakościowa, która nie uwzględnia aspektów ilościowych profilu (tj. wartości pól powierzchni lub wysokości pików). Zgodnie z przywołanym modelem dla czterech alleli w locus istnieją trzy możliwe kombinacje par alleli. Dla locus z oznaczonymi trzema allelami można wyznaczyć sześć kombinacji par alleli, natomiast w przypadku ujawnienia dwóch alleli w locus możliwe są cztery kombinacje genotypów (tab. 2). W locus z oznaczonym jednym allelem jedyną możliwością jest to, że obie osoby w danym układzie będą miały identyczne allele (układ homozygotyczny) [1]. Wiele kombinacji genotypów wyznaczonych z wykorzystaniem danych jakościowych można wykluczyć na podstawie dwóch parametrów uwzględniających dane ilościowe stanowiące niejako filtry, na podstawie których dokonuje się selekcji i rozstrzyga, czy rozpatrywana kombinacja genotypów jest dopuszczalna, czy też można ją wykluczyć z dalszej analizy. Pierwszym parametrem jest stopień zbalansowania heterozygot (Hb) w rozpatrywanych konfiguracjach alleli. W sytuacji gdy wyklucza się możliwość nakładania się sygnałów dwóch alleli, zbalansowanie heterozygoty (Hb) wyraża się stosunkiem pola powierzchni (wysokości) mniejszego piku na elektroforegramie do pola powierzchni (wysokości) większego piku: gdzie φ s wyraża pole powierzchni (wysokość) wspólnego piku reprezentującego dwa niezależne allele o takiej samej wielkości φ 1 i φ 2 stanowią pola powierzchni (wysokości) pików alleli nienależących do pary. Drugim parametrem stosowanym przy ocenie dopuszczalności danych kombinacji genotypów w analizowanym locus jest stopień zmieszania (M r ) lub proporcje zmieszania (M x ) poszczególnych składników. Parametry te zostały omówione w części opisującej krok 3 schematu analizy mieszanin DNA zaproponowanego przez Clytona i in. Wyznaczone niezależnie dla każdego locus wszystkie dopuszczalne kombinacje genotypów wykorzystywane są następnie w kolejnym etapie interpretacji mieszanin do analizy porównawczej z profilem DNA próbki referencyjnej, a także do analizy statystycznej [2]. Tabela 2 Możliwe kombinacje genotypów dla mieszaniny DNA z ujawnionymi 2, 3 lub 4 allelami w locus Possible genotype combinations for DNA mixtures with detected 2, 3 or 4 alleles in locus Dla 4 alleli a, b, c, d Dla 3 alleli a, b, c Dla 2 alleli a, b a,b c,d a,a b,c a,a a,b a,c b,d b,b a,c a,b a,b a,d b,c c,c a,b a,a b,b c,d a,b a,b a,c a,b b,b b,d a,c b,c a,c a,b a,a b,c a,d a,b b,c b,b a,a b,c a,a b,b a,b a,c b,b a,b c,c a,c a,b a,c b,c b,c a,b Klucz: kombinacje odwrócone zostały oznaczone czcionką koloru czerwonego. PROBLEMY KRYMINALISTYKI 280(2)

7 Krok 5 Porównanie otrzymanego wyniku z profilem DNA próbki referencyjnej Chcąc uniknąć stronniczości niezwykle istotne jest dopilnowanie, by opisane powyżej kroki przeprowadzane były niezależnie od wyników uzyskanych dla próbek referencyjnych. Dopiero na tym etapie dopuszcza się porównanie wyników. O ile opiniowanie w przypadku pojedynczego profilu DNA raczej nie przysparza problemów ekspertowi, o tyle analiza porównawcza mieszanin DNA jest bardziej skomplikowana. W przypadku gdy w analizowanej mieszaninie DNA pochodzącego od dwóch osób obecne są wszystkie allele charakterystyczne dla profilu DNA próbki referencyjnej i pasują do wyznaczonych na podstawie analizy ilościowej dopuszczalnych kombinacji genotypów, istnieje prawdopodobieństwo, że jednym ze składników analizowanej mieszaniny jest DNA oznaczone z próbki porównawczej. Odwrotna sytuacja ma miejsce, gdy w badanych układach analizowanej mieszaniny DNA brakuje alleli charakterystycznych dla profilu DNA próbki referencyjnej. Wówczas należy rozważyć wykluczenie obecności DNA osoby stanowiącej źródło materiału referencyjnego. Opiniowanie wykluczające obecność DNA oznaczonego z próbki porównawczej w analizowanej mieszaninie ma miejsce również wtedy, gdy w badanej próbce obecne są wszystkie allele charakterystyczne dla profilu DNA próbki referencyjnej, ale nie pasują one do żadnej z wyznaczonych dopuszczalnych kombinacji genotypów [3]. Ze względu na to, że sposób wyrażania mocy dowodowej wyników uzyskanych w ramach opinii genetycznej może budzić wiele kontrowersji, uzyskane wyniki oraz wnioskowanie na ich podstawie powinno być wsparte odpowiednio dobranymi metodami statystycznymi. Metody statystyczne wykorzystywane w analizie wyników profilowania Do analizy statystycznej wykorzystywane są różne metody opierające się na częstości występowania alleli w danej populacji, których zastosowanie uzależnione jest od złożoności otrzymanego wyniku badań. Prawdopodobieństwo przypadkowej zgodności Prawdopodobieństwo przypadkowej zgodności jest stosowane w odniesieniu do pojedynczych profili DNA. Na wstępie analizy w metodzie tej przyjmuje się hipotezę oznaczaną jako hipotezę zerową (H 0 ) odnoszącą się do pochodzenia DNA w badanym śladzie. Hipoteza zerowa zakłada, że DNA otrzymane z materiału dowodowego nie pochodzi od osoby podejrzanej, pomimo zgodności wszystkich alleli w zakresie badanych układów, a może pochodzić od innej przypadkowej osoby z populacji, niespokrewnionej z osobą podejrzaną. Formalnie prawdopodobieństwo przypadkowej zgodności zapisuje się wzorem: Pr(E/H 0 ), co należy rozumieć jako prawdopodobieństwo dowodu (E) przy założeniu hipotezy zerowej (H 0 ). Podczas analizy wszystkie badane układy są rozpatrywane niezależnie. Dla loci, w których oznaczono dwa allele (konfiguracja heterozygoty), częstość występowania danej konfiguracji alleli, np. A i B, oblicza się, stosując wzór: Pr(E/H 0 )= 2p A p B, gdzie p A i p B oznaczają częstości występowania alleli A i B w populacji. Dla locus z ujawnionym pojedynczym allelem, np. C, częstość jego występowania w konfiguracji homozygoty oblicza się według wzoru: Pr(E/H 0 )= (p C ) 2, gdzie p C oznacza częstość występowania allela C w populacji. Wynik końcowy, stanowiący iloczyn wartości uzyskanych dla poszczególnych loci, wyraża, jakie jest prawdopodobieństwo, że przypadkowa osoba z danej populacji, poza osobą podejrzaną i z nią niespokrewnioną, mogłaby mieć taki sam profil DNA. Wartość prawdopodobieństwa przypadkowej zgodności określa jednocześnie, z jaką częstością w populacji występuje profil DNA otrzymany z badanej próbki. Im mniejsza jest wartość prawdopodobieństwa przypadkowej zgodności, tym bardziej prawdopodobne jest, że DNA z badanego śladu pochodzi od osoby podejrzanej. Przykładowo, gdy wartość prawdopodobieństwa przypadkowej zgodności wynosi np. 0, oznacza to, że w przybliżeniu jedna osoba na milion niespokrewnionych osób w danej populacji może mieć DNA o profilu zgodnym z profilem DNA uzyskanym z badanego śladu [2]. W przypadku analizy statystycznej opierającej się na prawdopodobieństwie przypadkowej zgodności istnieje możliwość uwzględnienia współczynnika pochodzenia F st (coancestry coefficient), który definiowany jest dla całej populacji. Współczynnik ten określa, jakie jest prawdopodobieństwo, że dwa allele wzięte losowo od dwóch różnych osób, również losowo wybranych z populacji, są identyczne z pochodzenia. Współczynnik ten w zależności od rodzaju populacji, dla której jest określany, wynosi odpowiednio: Fst = 0,01 dla populacji typowych, Fst = 0,03 dla małych odosobnionych populacji lub populacji trudno poddających się asymilacji. 22 PROBLEMY KRYMINALISTYKI 280(2) 2013

8 Prawdopodobieństwo włączenia (P i inclusion) i wykluczenia (P ex exclusion) Zgodnie z zaleceniami International Society of Forensic Genetics (ISFG) prawdopodobieństwo wykluczenia i prawdopodobieństwo włączenia w analizie wyników uzyskanych dla mieszanin DNA od dwóch osób lub większej ich liczby powinno się stosować w przypadkach, w których wyklucza się możliwość wystąpienia zjawiska wypadania alleli. Metody te są powszechnie stosowane, zwłaszcza w przypadku mieszanin DNA pochodzącego od dwóch osób, w których możliwe jest wyraźne rozróżnienie składnika większego i mniejszego. Jeżeli wszystkie allele charakterystyczne dla DNA oznaczonego z materiału porównawczego są obecne wśród pików profilu analizowanej mieszaniny DNA, nie można wykluczyć obecności DNA tej osoby w otrzymanej mieszaninie i możliwe jest warunkowe opiniowanie, którego siła uzależniona jest od wartości prawdopodobieństwa włączenia/wykluczenia [2, 3, 6]. Prawdopodobieństwo włączenia (P i ) przyjmuje założenie, że możliwe są wszystkie kombinacje geneotypów w danym locus, które nie mogą być wykluczone z mieszaniny DNA. Każdy z układów rozpatrywany jest niezależnie. Prawdopodobieństwo włączenia (P i ) oblicza się na podstawie wzoru: Pi = (p A + p B + p C p n )2, gdzie p p, p częstości alleli A, B, C A, B C p częstość ostatniego allela w locus. n Analogicznie jak w przypadku prawdopodobieństwa przypadkowej zgodności wynik końcowy stanowi iloczyn wartości wyznaczonych dla każdego locus niezależnie. Prawdopodobieństwo wykluczenia (P ex ) określa, z jakim prawdopodobieństwem przypadkowa osoba z populacji może być wykluczona jako źródło DNA w badanym śladzie. Podobnie, jak w przypadku prawdopodobieństwa przypadkowej zgodności, każdy układ alleli rozpatrywany jest niezależnie. Dla konfiguracji heterozygoty (np. A i B) locus z ujawnionymi dwoma allelami wartość prawdopodobieństwa wykluczenia oblicza się na podstawie wzoru: P ex = 1 2p A p B, zaś dla konfiguracji homozygoty (np. C) locus z ujawnionym jednym allelem prawdopodobieństwo wykluczenia wynosi: P ex = 1 (p C ) 2 Wynik końcowy, będący iloczynem wartości otrzymanych dla poszczególnych loci, określa, jakie jest prawdopodobieństwo potwierdzenia hipotezy zerowej, że przypadkowa osoba z populacji będzie mogła być wykluczona jako źródło DNA w badanym śladzie. Im wyższa jest wartość prawdopodobieństwa wykluczenia, tym bardziej prawdopodobna jest słuszność przyjętego na wstępie założenia (H 0 ). W porównaniu z wynikiem prawdopodobieństwa przypadkowej zgodności wynik prawdopodobieństwa wykluczenia jest trudniej interpretować pod względem siły dowodowej analizowanego wyniku. Prawdopodobieństwo włączenia i prawdopodobieństwo wykluczenia są metodami komplementarnymi i podlegają następującym zależnościom [4]: P ex = 1 P i P ex (1 n) = 1 [P i1 x P i2 x x P in ] Iloraz wiarygodności LR (likelihood ratio) Zgodnie z rekomendacją opracowaną przez ISFG preferowanym sposobem interpretacji mieszanin DNA jest iloczyn prawdopodobieństwa warunkowego najczęściej dwóch hipotez, który służy do wyrażania siły dowodu profilu DNA otrzymanego ze śladu. Jedną z nich jest hipoteza oskarżyciela (oznaczana jako H p ), która zakłada, że badany ślad biologiczny pozostawiony został na miejscu zdarzenia przez osobę podejrzaną, co wynika ze zgodności profili DNA uzyskanego z materiału dowodowego i porównawczego. Drugą hipotezą jest hipoteza obrońcy (oznaczana jako H d ), która zakłada, że DNA w śladzie pochodzi od przypadkowej osoby z populacji, niespokrewnionej z osobą podejrzaną, o profilu wykazującym zgodność z profilem DNA uzyskanym z materiału dowodowego. Szansa, że to osoba podejrzana zostawiła na miejscu zdarzenia ślad biologiczny (tzw. szansa a posteriori) stanowi iloczyn szans przemawiających za przyjęciem takiej hipotezy przed wykonaniem badań biologicznych (szanse a priori) i wartości LR: szanse a posteriori = LR x szanse a priori Wartość LR wyraża stosunek prawdopodobieństwa dowodu z badań DNA przy założeniu dwóch hipotez (oskarżyciela i obrońcy), co zapisuje się w postaci wzoru [2]: gdzie: E dowód z badań DNA H p hipoteza oskarżyciela H d hipoteza obrońcy W przypadku mieszanin DNA pochodzącego od dwóch osób rozpatrywane hipotezy można sklasyfikować w trzy zasadnicze grupy [2]: H p mieszanina zawiera DNA ofiary (podejrzanego) i podejrzanego (ofiary) PROBLEMY KRYMINALISTYKI 280(2)

9 H d mieszanina zawiera DNA ofiary (podejrzanego) i nieznanej osoby H p mieszanina zawiera DNA ofiary 1 (podejrzanego 1) i ofiary 2 (podejrzanego 2) H d mieszanina zawiera DNA pochodzące od dwóch nieznanych, niespokrewnionych osób H p mieszanina zawiera DNA ofiary (podejrzanego) i nieznanej, niespokrewnionej osoby H d mieszanina zawiera DNA pochodzący od dwóch nieznanych, niespokrewnionych osób. W zależności od rozpatrywanej grupy hipotez co do pochodzenia DNA w mieszaninie oraz od liczby alleli oznaczonych w danym locus w obliczeniach wartości LR stosuje się odpowiednie wzory przedstawione w tabelach poniżej (tab. 3, 4 i 5) [2]. Obliczanie wartości LR dla mieszaniny DNA pochodzącego od dwóch osób, do której stosuje się hipotezy z grupy I Calculation of LR for DNA mixture originating from two persons, where group I hypothesis is applicable Tabela 3 Analizowana mieszanina oznaczone allele Genotyp DNA ofiary Genotyp DNA osoby podejrzanej LR, A 4 A 3, A 4 ; A 2 ; A 3, A 2, ; ; A 2, ; A 2,,, Obliczanie wartości LR dla mieszaniny DNA pochodzącego od dwóch osób, do której stosuje się hipotezy z grupy II Calculation of LR for DNA mixture originating from two persons, where group II hypothesis is applicable Tabela 4 Analizowana mieszanina oznaczone allele Genotyp DNA podejrzanego 1 Genotyp DNA podejrzanego 2 LR, A 4 Każda kombinacja genotypów składająca się z alleli oznaczonych w badanych układach 24 PROBLEMY KRYMINALISTYKI 280(2) 2013

10 Obliczanie wartości LR dla mieszaniny DNA pochodzącego od dwóch osób, do której stosuje się hipotezy z grupy III Calculation of LR for DNA mixture originating from two persons, where group III hypothesis is applicable Tabela 5 Analizowana mieszanina oznaczone allele Genotyp DNA znanego podejrzanego LR, A 4,,,, Wartość LR oblicza się dla każdego locus niezależnie na podstawie częstości konfiguracji alleli w danym locus, a wynik końcowy stanowi iloczyn wartości uzyskanych dla poszczególnych układów. Obliczoną wartość LR dla analizowanego profilu DNA należy zinterpretować pod względem siły dowodu i wyrazić ją słownie. Zestawienie zależności pomiędzy numeryczną wartością LR a słownym wyrażeniem siły dowodowej otrzymanego wyniku zamieszczone zostało w tabeli (tab. 6) opracowanej przez Forensic Science Service (FSS) [2]. Jeżeli wartość LR = 1 oznacza to, że wynik z badań DNA jest nierozstrzygający, gdyż szanse przemawiające za hipotezą oskarżyciela, po uwzględnieniu wyniku z badań DNA (szanse a posteriori), nie zmieniają się w stosunku do szans potwierdzających słuszność twierdzenia oskarżyciela przed wykonaniem badań DNA (szans a priori). W przypadku gdy wartość LR > 1, szanse, że hipoteza oskarżyciela jest słuszna, są wzmocnione przez dowód z badań DNA. Natomiast jeśli wartość LR < 1, analizowany wynik genotypowania DNA przemawia za hipotezą obrońcy, osłabiając tym samym stanowisko oskar życiela. Wyżej opisane metody statystyczne wykorzystywane razem bądź niezależnie wspomagają analizę wyników z badań DNA, a ich wybór uzależniony jest od otrzymanego wyniku genotypowania DNA (tab. 7). Tabela 6 Zależności pomiędzy numeryczną wartością LR a słownym wyrażeniem siły dowodowej wyniku Relationship between LR numerical value and evidential strength of results Wartość LR Siła dowodu D. supermocny D. bardzo mocny D. mocny 1000 D. umiarkowanie mocny 100 D. umiarkowany 10 D. ograniczony 1 D. nierozstrzygający 0,1 D. ograniczony 0,01 D. umiarkowany 0,001 D. umiarkowanie mocny 0,0001 D. mocny 0,00001 D. bardzo mocny 0, D. super mocny Wspierana hipoteza Hp Hd PROBLEMY KRYMINALISTYKI 280(2)

11 Tabela 7 Zestawienie wykorzystania metod statystycznych w zależności od otrzymanego wyniku genotypowania DNA Collation of use of statistical methods depending on the result of DNA genotyping Metody statystyczne Prawdopodobieństwo przypadkowej zgodności Prawdopodobieństwo włączenia/ wykluczenia Profil DNA jednej osoby X Mieszanina DNA dwóch osób LR X X X X Mieszanina DNA trzech osób lub większej ich liczby Uwzględniając omówione w niniejszym opracowaniu zagadnienia związane z analizą wyników uzyskanych z badań genetycznych, poniżej przedstawiono w skrócie przykładowy sposób postępowania podczas analizy mieszanin DNA pochodzącego od dwóch osób lub większej ich liczby. Przykładowy sposób postępowania podczas analizy mieszanin DNA pochodzącego od dwóch osób X Na wstępie analizy mieszanin DNA pochodzącego od dwóch osób wykorzystuje się dane jakościowe pozwalające na wyznaczenie wszystkich możliwych kombinacji alleli w locus. Następnie kombinacje te są weryfikowane na podstawie danych ilościowych (tj. pola powierzchni lub wysokości pików) przez ocenę dwóch parametrów, tj. stopnia zbalansowania heterozygot oraz stopnia/proporcji zmieszania składników mieszaniny DNA. Analiza oparta na wyżej wymienionych parametrach jest możliwa tylko w przypadku mieszanin z wyraźnie wyodrębnionymi poszczególnymi składnikami mieszaniny typu B i C. Zaakceptowane dopuszczalne kombinacje genotypów są wykorzystywane do dalszej analizy porównawczej z profilem DNA oznaczonym dla próbki referencyjnej, jak również do analizy statystycznej. Sytuacja komplikuje się, gdy mamy do czynienia z mieszaninami DNA typu A (bez wyodrębnionego składnika mniejszego i większego), ponieważ w takich przypadkach nie ma możliwości selekcji wyznaczonych kombinacji genotypów. W związku z powyższym w analizie wykorzystywane są wszystkie możliwe kombinacje. W przypadku mieszanin DNA pochodzącego od dwóch osób możliwe jest wykorzystanie wszystkich wyżej opisanych metod statystycznych, a rodzaj zastosowanej metody zależy od typu, do jakiego dana mieszanina została zakwalifikowana. Przykładowy sposób postępowania podczas analizy mieszanin DNA pochodzącego od więcej niż dwóch osób Interpretacja wyników genotypowania mieszanin DNA pochodzącego od więcej niż dwóch osób wymaga zawsze indywidualnego podejścia i jest uzależniona od stopnia złożoności oraz jakości uzyskanego wyniku, a także od pochodzenia śladu. W interpretacji tego typu wyników badań DNA pomija się etap analizy z wykorzystaniem danych ilościowych. W analizie statystycznej wykorzystuje się prawdopodobieństwo włączenia lub prawdopodobieństwo wykluczenia. Zaletą metody prawdopodobieństwa włączenia lub wykluczenia DNA przypadkowej osoby z populacji zastosowanej w analizie mieszanin DNA jest to, że nie wymaga ona ustalenia faktycznej liczby osób, od których pochodzi DNA w badanej próbce. Zastosowanie ilorazu wiarygodności (LR) w analizie mieszanin DNA pochodzącego od więcej niż dwóch osób jest utrudnione, gdyż wymaga ustalenia faktycznej liczby osób, od których pochodzi DNA w badanej próbce, co w przypadku takich mieszanin jest często niemożliwe. Utrudnione jest również rozpatrywanie hipotez co do pochodzenia DNA w śladzie. W przypadku interpretacji mieszanin DNA pochodzącego od więcej niż dwóch osób, w zależności od wyniku analizy statystycznej, tj. wartości prawdopodobieństwa włączenia (wykluczenia), możliwe jest warunkowe opiniowanie stwierdzające, że w otrzymanej mieszaninie obecne są cechy DNA osoby, od której pobrano materiał porównawczy i mogą one od niej pochodzić lub że nie można wykluczyć obecności DNA tej osoby w dowodowej mieszaninie DNA. Z praktyki wynika, że większość mieszanin DNA pochodzącego od więcej niż dwóch osób, ze względu na trudności w ich interpretacji, nie kwalifikuje się do przeprowadzenia analizy porównawczej. BIBLIOGRAFIA 1. T.M. Clayton, J.P. Whitaker, R. Sparkes, P. Gill: Analysis and interpretation of mixed forensic stains using DNA STR profiling, Forensic Science International, J. Buckleton, C.M. Triggs, S.J. Walsh: Forensic DNA Evidence Interpretation, CRC Press, London, PROBLEMY KRYMINALISTYKI 280(2) 2013

12 3. P. Gill, C.H. Brenner, J.S. Buckleton, A. Carracedo, M. Krawczak, W.R. Mayr, N. Morling, M. Prinz, P.M. Schneider, B.S. Weir: DNA commission of the International Society of Forensic Genetics: Recommendations on the interpretation of mixtures, Forensic Science International, J.M. Butler: Forensic DNA Typing, Elsevier Academic Press, second edition, P.M. Schneider, R. Fimmers, W. Keil, G.Molsberger, D. Patzelt. W. Pflug, T. Rothämel, H. Schmitter, H. Schneider, B. Brinkmann: Allgemeine Empfehlungen der Spurenkommission zur Bewertung von DNA-Mischspuren. 6. N. Rudin, K. Inman: Forensic DNA Analysis, CRC Press, second edition, Streszczenie Analiza śladów biologicznych zawierających DNA od dwóch osób lub większej ich liczby jest jednym z najtrudniejszych wyzwań stojących przed ekspertami z zakresu kryminalistycznych badań genetycznych. Tego rodzaju ślady wymagają od eksperta wykonującego badania, poza doskonałym warsztatem badawczym, także umiejętności poprawnej analizy wyników przeprowadzonej zgodnie z ogólnie przyjętymi na świecie zasadami. Ponadto ekspert, analizując wyniki badań DNA, powinien wykazać się poprawnym zastosowaniem metod analizy statystycznej otrzymanego wyniku oraz zachowaniem szczególnej ostrożności przy formułowaniu wniosków. Artykuł powstał z myślą o opracowaniu jednolitych podstaw teoretycznych w języku polskim bazujących na światowych publikacjach naukowych będących pomocnym narzędziem w analizie wyników badań DNA, ze szczególnym uwzględnieniem mieszanin DNA. Słowa kluczowe: mieszanina DNA, stopień zmieszania, proporcje zmieszania, balans heterozygotyczny, prawdopodobieństwo przypadkowej zgodności, iloraz wiarygodności, prawdopodobieństwo wykluczenia, prawdopodobieństwo włączenia. Summary The analysis of DNA biological traces originating from more than two persons belongs to one of the most challenging tasks of forensic DNA experts. DNA mixtures require not only excellent research background of the expert but also their ability to provide the most pertinent analysis of findings, conducted in line with generally approved principles. On top of this, the forensic expert, when analyzing DNA results, should be able to utilize proper statistical methods whilst taking particular care in formulating the results. The paper has been elaborated with the view of developing uniform theoretical basis for examiners in Poland, and which are based on worldwide scientific publications helpful in interpreting DNA analytical findings with a particular emphasis on DNA mixtures. Keywords: DNA mixture, mixture level, mixture proportion, heterozygotic balance, random match probability, likelihood ratio, probability of exclusion, probability of inclusion. PROBLEMY KRYMINALISTYKI 280(2)

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

Najczęstsze zjawiska występujące podczas analizy profili DNA w multipleksowych systemach STR

Najczęstsze zjawiska występujące podczas analizy profili DNA w multipleksowych systemach STR Joanna Dąbrowska, Żanetta Makowska, Magdalena Spólnicka, Emilia Szabłowska-Gnap Najczęstsze zjawiska występujące podczas analizy profili DNA w multipleksowych systemach STR Wstęp Metody badań stosowane

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

SPRAWOZDANIE Z BADAŃ DNA W KIERUNKU USTALENIA POKREWIEŃSTWA BIOLOGICZNEGO DO CELÓW PRYWATNYCH

SPRAWOZDANIE Z BADAŃ DNA W KIERUNKU USTALENIA POKREWIEŃSTWA BIOLOGICZNEGO DO CELÓW PRYWATNYCH SPRAWOZDANIE Z BADAŃ DNA W KIERUNKU USTALENIA POKREWIEŃSTWA BIOLOGICZNEGO DO CELÓW PRYWATNYCH RAPORT TESTU DNA W KIERUNKU USTALENIA POKREWIEŃSTWA BIOLOGICZNEGO Data wydania wyniku: 15-01-2016 WYNIK TESTU

Bardziej szczegółowo

Walidacja metod wykrywania, identyfikacji i ilościowego oznaczania GMO. Magdalena Żurawska-Zajfert Laboratorium Kontroli GMO IHAR-PIB

Walidacja metod wykrywania, identyfikacji i ilościowego oznaczania GMO. Magdalena Żurawska-Zajfert Laboratorium Kontroli GMO IHAR-PIB Walidacja metod wykrywania, identyfikacji i ilościowego oznaczania GMO Magdalena Żurawska-Zajfert Laboratorium Kontroli GMO IHAR-PIB Walidacja Walidacja jest potwierdzeniem przez zbadanie i przedstawienie

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

SPRAWOZDANIE Z BADAŃ DNA W KIERUNKU USTALENIA POKREWIEŃSTWA BIOLOGICZNEGO DO CELÓW PRYWATNYCH

SPRAWOZDANIE Z BADAŃ DNA W KIERUNKU USTALENIA POKREWIEŃSTWA BIOLOGICZNEGO DO CELÓW PRYWATNYCH SPRAWOZDANIE Z BADAŃ DNA W KIERUNKU USTALENIA POKREWIEŃSTWA BIOLOGICZNEGO DO CELÓW PRYWATNYCH ul. Bocheńskiego 38 a, 40-859 Katowice REGON: 243413225, NIP: 6342822748, KRS: 0000485925 tel. + 48 796 644

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

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

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

Statystyka matematyczna dla leśników

Statystyka matematyczna dla leśników Statystyka matematyczna dla leśników Wydział Leśny Kierunek leśnictwo Studia Stacjonarne I Stopnia Rok akademicki 03/04 Wykład 5 Testy statystyczne Ogólne zasady testowania hipotez statystycznych, rodzaje

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

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

Instytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa. Diagnostyka i niezawodność robotów

Instytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa. Diagnostyka i niezawodność robotów Instytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa Diagnostyka i niezawodność robotów Laboratorium nr 4 Modelowanie niezawodności prostych struktur sprzętowych Prowadzący: mgr inż. Marcel Luzar Cel

Bardziej szczegółowo

BADANIA ZRÓŻNICOWANIA RYZYKA WYPADKÓW PRZY PRACY NA PRZYKŁADZIE ANALIZY STATYSTYKI WYPADKÓW DLA BRANŻY GÓRNICTWA I POLSKI

BADANIA ZRÓŻNICOWANIA RYZYKA WYPADKÓW PRZY PRACY NA PRZYKŁADZIE ANALIZY STATYSTYKI WYPADKÓW DLA BRANŻY GÓRNICTWA I POLSKI 14 BADANIA ZRÓŻNICOWANIA RYZYKA WYPADKÓW PRZY PRACY NA PRZYKŁADZIE ANALIZY STATYSTYKI WYPADKÓW DLA BRANŻY GÓRNICTWA I POLSKI 14.1 WSTĘP Ogólne wymagania prawne dotyczące przy pracy określają m.in. przepisy

Bardziej szczegółowo

SPRAWOZDANIE Z BADAŃ DNA W KIERUNKU USTALENIA POKREWIEŃSTWA BIOLOGICZNEGO DO CELÓW PRYWATNYCH

SPRAWOZDANIE Z BADAŃ DNA W KIERUNKU USTALENIA POKREWIEŃSTWA BIOLOGICZNEGO DO CELÓW PRYWATNYCH SPRAWOZDANIE Z BADAŃ DNA W KIERUNKU USTALENIA POKREWIEŃSTWA BIOLOGICZNEGO DO CELÓW PRYWATNYCH testdna Laboratorium Sp. z o.o. ul. Bocheńskiego 38A, 40859 Katowice tel. (32) 445 34 26, kom. 570 070 478

Bardziej szczegółowo

SPRAWOZDANIE Z BADAŃ DNA W KIERUNKU USTALENIA POKREWIEŃSTWA BIOLOGICZNEGO DO CELÓW PRYWATNYCH

SPRAWOZDANIE Z BADAŃ DNA W KIERUNKU USTALENIA POKREWIEŃSTWA BIOLOGICZNEGO DO CELÓW PRYWATNYCH SPRAWOZDANIE Z BADAŃ DNA W KIERUNKU USTALENIA POKREWIEŃSTWA BIOLOGICZNEGO DO CELÓW PRYWATNYCH ul. Bocheńskiego 38 a, 40-859 Katowice REGON: 243413225, NIP: 6342822748, tel. + 48 796 644 115 e-mail: premiumlex@testdna.pl,

Bardziej szczegółowo

Badania DNA. Sprawozdanie z badań DNA w kierunku ustalenia pokrewieństwa biologicznego

Badania DNA. Sprawozdanie z badań DNA w kierunku ustalenia pokrewieństwa biologicznego Badania DNA Sprawozdanie z badań DNA w kierunku ustalenia pokrewieństwa biologicznego Gwarancja pewności: ü laboratorium badawcze akredytowane przez PCA ü certyfikaty: ISFG, Gednap, Rzetelna Firma ü 200

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do genetyki sądowej. Materiały biologiczne. Materiały biologiczne: prawidłowe zabezpieczanie śladów

Wprowadzenie do genetyki sądowej. Materiały biologiczne. Materiały biologiczne: prawidłowe zabezpieczanie śladów Wprowadzenie do genetyki sądowej 2013 Pracownia Genetyki Sądowej Katedra i Zakład Medycyny Sądowej Materiały biologiczne Inne: włosy z cebulkami, paznokcie możliwa degradacja - tkanki utrwalone w formalinie/parafinie,

Bardziej szczegółowo

Analiza korespondencji

Analiza korespondencji Analiza korespondencji Kiedy stosujemy? 2 W wielu badaniach mamy do czynienia ze zmiennymi jakościowymi (nominalne i porządkowe) typu np.: płeć, wykształcenie, status palenia. Punktem wyjścia do analizy

Bardziej szczegółowo

Propensity Score Matching

Propensity Score Matching Zajęcia 2 Plan dzisiejszych zajęć 1 Doświadczenia Idealne doświadczenie Nie-idealne doświadczenia 2 Idealne doświadczenie Nie-idealne doświadczenia Plan idealnego doświadczenia (eksperymentu) Plan doświadczenia

Bardziej szczegółowo

PROBLEMY KRYMINALISTYKI

PROBLEMY KRYMINALISTYKI podinsp. dr Wojciech Achrem ekspert w Pracowni Genetyki Laboratorium Kryminalistycznego Komendy Wojewódzkiej Policji w Szczecinie wojciech.achrem@onet.pl Opinia biegłego z zakresu badań genetycznych w

Bardziej szczegółowo

Opinia biegłego z zakresu badań genetycznych

Opinia biegłego z zakresu badań genetycznych Wojciech Achrem, Paulina Wolańska-Nowak, Ireneusz Sołtyszewski Opinia biegłego z zakresu badań genetycznych Streszczenie Kluczowe znaczenie w interpretacji wyników badań genetycznych mają wnioski wynikające

Bardziej szczegółowo

Modelowanie niezawodności prostych struktur sprzętowych

Modelowanie niezawodności prostych struktur sprzętowych Modelowanie niezawodności prostych struktur sprzętowych W ćwiczeniu tym przedstawione zostaną proste struktury sprzętowe oraz sposób obliczania ich niezawodności przy założeniu, że funkcja niezawodności

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

METODY CHEMOMETRYCZNE W IDENTYFIKACJI ŹRÓDEŁ POCHODZENIA

METODY CHEMOMETRYCZNE W IDENTYFIKACJI ŹRÓDEŁ POCHODZENIA METODY CHEMOMETRYCZNE W IDENTYFIKACJI ŹRÓDEŁ POCHODZENIA AMFETAMINY Waldemar S. Krawczyk Centralne Laboratorium Kryminalistyczne Komendy Głównej Policji, Warszawa (praca obroniona na Wydziale Chemii Uniwersytetu

Bardziej szczegółowo

SPRAWOZDANIE Z BADAŃ DNA W KIERUNKU USTALENIA POKREWIEŃSTWA BIOLOGICZNEGO DO CELÓW PRYWATNYCH

SPRAWOZDANIE Z BADAŃ DNA W KIERUNKU USTALENIA POKREWIEŃSTWA BIOLOGICZNEGO DO CELÓW PRYWATNYCH SPRAWOZDANIE Z BADAŃ DNA W KIERUNKU USTALENIA POKREWIEŃSTWA BIOLOGICZNEGO DO CELÓW PRYWATNYCH testdna Laboratorium Sp. z o.o. ul. Bocheńskiego 38A, 40-859 Katowice tel. (32) 445 34 26, kom. 665 761 161

Bardziej szczegółowo

Zasady atestacji laboratoriów genetycznych przy Polskim Towarzystwie Medycyny Sądowej i Kryminologii na lata

Zasady atestacji laboratoriów genetycznych przy Polskim Towarzystwie Medycyny Sądowej i Kryminologii na lata ARCH. MED. SĄD. KRYM., 2007, LVII, 368-379 różne Komisja Genetyki Sądowej Polskiego Towarzystwa Medycyny Sądowej i Kryminologii Przewodnicząca: prof. dr hab. n. med. Zofia Szczerkowska (Gdańsk) członkowie:

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez statystycznych. KG (CC) Statystyka 26 V / 1

Weryfikacja hipotez statystycznych. KG (CC) Statystyka 26 V / 1 Weryfikacja hipotez statystycznych KG (CC) Statystyka 26 V 2009 1 / 1 Sformułowanie problemu Weryfikacja hipotez statystycznych jest drugą (po estymacji) metodą uogólniania wyników uzyskanych w próbie

Bardziej szczegółowo

Biologia medyczna, lekarski Ćwiczenie ; Ćwiczenie 19

Biologia medyczna, lekarski Ćwiczenie ; Ćwiczenie 19 Ćwiczenie 19 Fenotyp sportowca. Geny warunkujące fenotyp sportowca. Testy DNA w ocenie predyspozycji sportowych i ich aspekty etyczne. Genetyka cech ilościowych. Prof. dr hab. Roman Zieliński 1. "Fenotyp

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

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki

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

Wykorzystanie testu t dla pojedynczej próby we wnioskowaniu statystycznym

Wykorzystanie testu t dla pojedynczej próby we wnioskowaniu statystycznym Wiesława MALSKA Politechnika Rzeszowska, Polska Anna KOZIOROWSKA Uniwersytet Rzeszowski, Polska Wykorzystanie testu t dla pojedynczej próby we wnioskowaniu statystycznym Wstęp Wnioskowanie statystyczne

Bardziej szczegółowo

VI WYKŁAD STATYSTYKA. 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15

VI WYKŁAD STATYSTYKA. 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15 VI WYKŁAD STATYSTYKA 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15 WYKŁAD 6 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI Weryfikacja hipotez ( błędy I i II rodzaju, poziom istotności, zasady

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( )

Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( ) Statystyka Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez Wykład III (04.01.2016) Rozkład t-studenta Rozkład T jest rozkładem pomocniczym we wnioskowaniu statystycznym; stosuje się go wyznaczenia przedziału

Bardziej szczegółowo

Wydział Matematyki. Testy zgodności. Wykład 03

Wydział Matematyki. Testy zgodności. Wykład 03 Wydział Matematyki Testy zgodności Wykład 03 Testy zgodności W testach zgodności badamy postać rozkładu teoretycznego zmiennej losowej skokowej lub ciągłej. Weryfikują one stawiane przez badaczy hipotezy

Bardziej szczegółowo

Pochodna i różniczka funkcji oraz jej zastosowanie do obliczania niepewności pomiarowych

Pochodna i różniczka funkcji oraz jej zastosowanie do obliczania niepewności pomiarowych Pochodna i różniczka unkcji oraz jej zastosowanie do obliczania niepewności pomiarowych Krzyszto Rębilas DEFINICJA POCHODNEJ Pochodna unkcji () w punkcie określona jest jako granica: lim 0 Oznaczamy ją

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo warunkowe Twierdzenie o prawdopodobieństwie całkowitym

Prawdopodobieństwo warunkowe Twierdzenie o prawdopodobieństwie całkowitym Edward Stachowski Prawdopodobieństwo warunkowe Twierdzenie o prawdopodobieństwie całkowitym W podstawie programowej obowiązującej na egzaminie maturalnym od 05r pojawiły się nowe treści programowe Wśród

Bardziej szczegółowo

Zależność cech (wersja 1.01)

Zależność cech (wersja 1.01) KRZYSZTOF SZYMANEK Zależność cech (wersja 1.01) 1. Wprowadzenie Często na podstawie wiedzy, że jakiś przedmiot posiada określoną cechę A możemy wnioskować, że z całą pewnością posiada on też pewną inną

Bardziej szczegółowo

SPRAWOZDANIE Z BADAŃ DNA W KIERUNKU USTALENIA POKREWIEŃSTWA BIOLOGICZNEGO DO CELÓW PRYWATNYCH

SPRAWOZDANIE Z BADAŃ DNA W KIERUNKU USTALENIA POKREWIEŃSTWA BIOLOGICZNEGO DO CELÓW PRYWATNYCH SPRAWOZDANIE Z BADAŃ DNA W KIERUNKU USTALENIA POKREWIEŃSTWA BIOLOGICZNEGO DO CELÓW PRYWATNYCH testdna Laboratorium Sp. z o.o. ul. Bocheńskiego 38A, 40-859 Katowice tel. (32) 445 34 26, kom. 665 761 161

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE POŁĄCZEŃ TYPU SWORZEŃ OTWÓR ZA POMOCĄ MES BEZ UŻYCIA ANALIZY KONTAKTOWEJ

MODELOWANIE POŁĄCZEŃ TYPU SWORZEŃ OTWÓR ZA POMOCĄ MES BEZ UŻYCIA ANALIZY KONTAKTOWEJ Jarosław MAŃKOWSKI * Andrzej ŻABICKI * Piotr ŻACH * MODELOWANIE POŁĄCZEŃ TYPU SWORZEŃ OTWÓR ZA POMOCĄ MES BEZ UŻYCIA ANALIZY KONTAKTOWEJ 1. WSTĘP W analizach MES dużych konstrukcji wykonywanych na skalę

Bardziej szczegółowo

INTERPRETACJA WYNIKÓW BADAŃ MOLEKULARNYCH W CHOROBIE HUNTINGTONA

INTERPRETACJA WYNIKÓW BADAŃ MOLEKULARNYCH W CHOROBIE HUNTINGTONA XX Międzynarodowa konferencja Polskie Stowarzyszenie Choroby Huntingtona Warszawa, 17-18- 19 kwietnia 2015 r. Metody badań i leczenie choroby Huntingtona - aktualności INTERPRETACJA WYNIKÓW BADAŃ MOLEKULARNYCH

Bardziej szczegółowo

Wykład 8 Dane kategoryczne

Wykład 8 Dane kategoryczne Wykład 8 Dane kategoryczne Wrocław, 19.04.2017r Zmienne kategoryczne 1 Przykłady zmiennych kategorycznych 2 Zmienne nominalne, zmienne ordynalne (porządkowe) 3 Zmienne dychotomiczne kodowanie zmiennych

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

Analiza wariancji. dr Janusz Górczyński

Analiza wariancji. dr Janusz Górczyński Analiza wariancji dr Janusz Górczyński Wprowadzenie Powiedzmy, że badamy pewną populację π, w której cecha Y ma rozkład N o średniej m i odchyleniu standardowym σ. Powiedzmy dalej, że istnieje pewien czynnik

Bardziej szczegółowo

Wykład 9 Wnioskowanie o średnich

Wykład 9 Wnioskowanie o średnich Wykład 9 Wnioskowanie o średnich Rozkład t (Studenta) Wnioskowanie dla jednej populacji: Test i przedziały ufności dla jednej próby Test i przedziały ufności dla par Porównanie dwóch populacji: Test i

Bardziej szczegółowo

Obserwacje nad możliwością identyfikacji polimorfizmu DNA w plamach biologicznych mieszanych

Obserwacje nad możliwością identyfikacji polimorfizmu DNA w plamach biologicznych mieszanych ARCH. MED. SĄD. KRYM., 2005, LV, 138-142 PRACE ORYGINALNE Kornelia Droździok, Jadwiga Kabiesz Obserwacje nad możliwością identyfikacji polimorfizmu DNA w plamach biologicznych mieszanych Research on DNA

Bardziej szczegółowo

Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory

Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adrian@tempus.metal.agh.edu.pl

Bardziej szczegółowo

PRZYKŁADY ZADAŃ MATURALNYCH Z MATEMATYKI NA POSZCZEGÓLNE STANDARDY DLA WYBRANYCH TREŚCI PROGRAMOWYCH Z POZIOMU PODSTAWOWEGO I ROZSZERZONEGO

PRZYKŁADY ZADAŃ MATURALNYCH Z MATEMATYKI NA POSZCZEGÓLNE STANDARDY DLA WYBRANYCH TREŚCI PROGRAMOWYCH Z POZIOMU PODSTAWOWEGO I ROZSZERZONEGO PRZYKŁADY ZADAŃ MATURALNYCH Z MATEMATYKI NA POSZCZEGÓLNE STANDARDY DLA WYBRANYCH TREŚCI PROGRAMOWYCH Z POZIOMU PODSTAWOWEGO I ROZSZERZONEGO ZADANIA OPRACOWANE PRZEZ Agnieszkę Sumicką Katarzynę Hejmanowską

Bardziej szczegółowo

Wnioskowanie bayesowskie

Wnioskowanie bayesowskie Wnioskowanie bayesowskie W podejściu klasycznym wnioskowanie statystyczne oparte jest wyłącznie na podstawie pobranej próby losowej. Możemy np. estymować punktowo lub przedziałowo nieznane parametry rozkładów,

Bardziej szczegółowo

Wysoko wiarygodne metody identyfikacji osób

Wysoko wiarygodne metody identyfikacji osób Biuletyn WAT Vol. LXII, Nr 4, 2013 Wysoko wiarygodne metody identyfikacji osób WIKTOR OLCHOWIK Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Elektroniki, 00-908 Warszawa, ul. gen. S. Kaliskiego 2, wolchowik@wat.edu.pl

Bardziej szczegółowo

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE STATYSTYKA WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE ESTYMACJA oszacowanie z pewną dokładnością wartości opisującej rozkład badanej cechy statystycznej. WERYFIKACJA HIPOTEZ sprawdzanie słuszności przypuszczeń dotyczących

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

Pytanie: Kiedy do testowania hipotezy stosujemy rozkład normalny?

Pytanie: Kiedy do testowania hipotezy stosujemy rozkład normalny? Pytanie: Kiedy do testowania hipotezy stosujemy rozkład normalny? Gdy: badana cecha jest mierzalna (tzn. posiada rozkład ciągły); badana cecha posiada rozkład normalny; dysponujemy pojedynczym wynikiem;

Bardziej szczegółowo

Wykorzystanie testu Levene a i testu Browna-Forsythe a w badaniach jednorodności wariancji

Wykorzystanie testu Levene a i testu Browna-Forsythe a w badaniach jednorodności wariancji Wydawnictwo UR 2016 ISSN 2080-9069 ISSN 2450-9221 online Edukacja Technika Informatyka nr 4/18/2016 www.eti.rzeszow.pl DOI: 10.15584/eti.2016.4.48 WIESŁAWA MALSKA Wykorzystanie testu Levene a i testu Browna-Forsythe

Bardziej szczegółowo

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd. Wnioskowanie statystyczne obejmujące metody pozwalające na uogólnianie wyników z próby na nieznane wartości parametrów oraz szacowanie błędów tego uogólnienia. Przewidujemy nieznaną wartości parametru

Bardziej szczegółowo

Katalog wymagań na poszczególne stopnie szkolne klasa 3

Katalog wymagań na poszczególne stopnie szkolne klasa 3 Katalog wymagań na poszczególne stopnie szkolne klasa 3 I. GRANIASTOSŁUPY I OSTROSŁUPY 6 5 4 3 2 Wskazuje wśród wielościanów graniastosłupy proste i pochyłe. Wskazuje na modelu lub rysunku krawędzie, wierzchołki,

Bardziej szczegółowo

4. Postęp arytmetyczny i geometryczny. Wartość bezwzględna, potęgowanie i pierwiastkowanie liczb rzeczywistych.

4. Postęp arytmetyczny i geometryczny. Wartość bezwzględna, potęgowanie i pierwiastkowanie liczb rzeczywistych. Jarosław Wróblewski Matematyka dla Myślących, 008/09. Postęp arytmetyczny i geometryczny. Wartość bezwzględna, potęgowanie i pierwiastkowanie liczb rzeczywistych. 15 listopada 008 r. Uwaga: Przyjmujemy,

Bardziej szczegółowo

7. Identyfikacja defektów badanego obiektu

7. Identyfikacja defektów badanego obiektu 7. Identyfikacja defektów badanego obiektu Pierwszym krokiem na drodze do identyfikacji defektów było przygotowanie tzw. odcisku palca poszczególnych defektów. W tym celu został napisany program Gaussian

Bardziej szczegółowo

Badania biegłości laboratorium poprzez porównania międzylaboratoryjne

Badania biegłości laboratorium poprzez porównania międzylaboratoryjne Badania biegłości laboratorium poprzez porównania międzylaboratoryjne Dr inż. Maciej Wojtczak, Politechnika Łódzka Badanie biegłości (ang. Proficienty testing) laboratorium jest to określenie, za pomocą

Bardziej szczegółowo

Badanie naukowe: CZY MĄDROŚĆ TŁUMU RZECZYWIŚCIE ISTNIEJE?

Badanie naukowe: CZY MĄDROŚĆ TŁUMU RZECZYWIŚCIE ISTNIEJE? Badanie naukowe: CZY MĄDROŚĆ TŁUMU RZECZYWIŚCIE ISTNIEJE? Scientific research: IS CROWDSOURCING ACTUALLY REAL? Cele: - Sprawdzenie, czy zjawisko Mądrości Tłumu rzeczywiście działa w 3 różnych sytuacjach;

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

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd. Wnioskowanie statystyczne obejmujące metody pozwalające na uogólnianie wyników z próby na nieznane wartości parametrów oraz szacowanie błędów tego uogólnienia. Przewidujemy nieznaną wartości parametru

Bardziej szczegółowo

Instrukcja interpretacji Raportu podobieństwa systemu Antyplagiat

Instrukcja interpretacji Raportu podobieństwa systemu Antyplagiat Instrukcja interpretacji Raportu podobieństwa systemu Antyplagiat Użytkownik Indywidualny Raport podobieństwa: ułatwia ocenę samodzielności badanego tekstu, wskazuje liczbę zapożyczonych fragmentów i podaje

Bardziej szczegółowo

B3.5 Koncentracja. Raport pochodzi z portalu

B3.5 Koncentracja. Raport pochodzi z portalu B3.5 Koncentracja System PIK umożliwia wyznaczanie potencjału gospodarczego regionu z wykorzystaniem wskaźników lokacji i wskaźników przesunięć. Jest to dalszy logiczny krok analizy zaraz po modułach B3.1

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

Poz. 119 UCHWAŁA NR 91 SENATU UNIWERSYTETU WARSZAWSKIEGO. z dnia 26 kwietnia 2017 r.

Poz. 119 UCHWAŁA NR 91 SENATU UNIWERSYTETU WARSZAWSKIEGO. z dnia 26 kwietnia 2017 r. Poz. 119 UCHWAŁA NR 91 SENATU UNIWERSYTETU WARSZAWSKIEGO z dnia 26 kwietnia 2017 r. w sprawie określenia efektów dla kierunku studiów kryminalistyka i nauki sądowe Na podstawie art. 11 ust. 1 ustawy z

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

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne Testowanie hipotez statystycznych Wnioskowanie statystyczne Hipoteza statystyczna to dowolne przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej (jego postaci funkcyjnej lub wartości parametrów). Hipotezy

Bardziej szczegółowo

Treść wykładu. Pierścienie wielomianów. Dzielenie wielomianów i algorytm Euklidesa Pierścienie ilorazowe wielomianów

Treść wykładu. Pierścienie wielomianów. Dzielenie wielomianów i algorytm Euklidesa Pierścienie ilorazowe wielomianów Treść wykładu Pierścienie wielomianów. Definicja Niech P będzie pierścieniem. Wielomianem jednej zmiennej o współczynnikach z P nazywamy każdy ciąg f = (f 0, f 1, f 2,...), gdzie wyrazy ciągu f są prawie

Bardziej szczegółowo

CZEŚĆ PIERWSZA. Wymagania na poszczególne oceny,,matematyka wokół nas Klasa III I. POTĘGI

CZEŚĆ PIERWSZA. Wymagania na poszczególne oceny,,matematyka wokół nas Klasa III I. POTĘGI Wymagania na poszczególne oceny,,matematyka wokół nas Klasa III CZEŚĆ PIERWSZA I. POTĘGI Zamienia potęgi o wykładniku całkowitym ujemnym na odpowiednie potęgi o wykładniku naturalnym. Oblicza wartości

Bardziej szczegółowo

BADANIA PORÓWNAWCZE PAROPRZEPUSZCZALNOŚCI POWŁOK POLIMEROWYCH W RAMACH DOSTOSOWANIA METOD BADAŃ DO WYMAGAŃ NORM EN

BADANIA PORÓWNAWCZE PAROPRZEPUSZCZALNOŚCI POWŁOK POLIMEROWYCH W RAMACH DOSTOSOWANIA METOD BADAŃ DO WYMAGAŃ NORM EN PRACE INSTYTUTU TECHNIKI BUDOWLANEJ - KWARTALNIK nr 1 (137) 2006 BUILDING RESEARCH INSTITUTE - QUARTERLY No 1 (137) 2006 ARTYKUŁY - REPORTS Anna Sochan*, Anna Sokalska** BADANIA PORÓWNAWCZE PAROPRZEPUSZCZALNOŚCI

Bardziej szczegółowo

Selekcja, dobór hodowlany. ESPZiWP

Selekcja, dobór hodowlany. ESPZiWP Selekcja, dobór hodowlany ESPZiWP Celem pracy hodowlanej jest genetyczne doskonalenie zwierząt w wyznaczonym kierunku. Trudno jest doskonalić zwierzęta już urodzone, ale można doskonalić populację w ten

Bardziej szczegółowo

Oznaczenie polimorfizmu genetycznego cytochromu CYP2D6: wykrywanie liczby kopii genu

Oznaczenie polimorfizmu genetycznego cytochromu CYP2D6: wykrywanie liczby kopii genu Ćwiczenie 4 Oznaczenie polimorfizmu genetycznego cytochromu CYP2D6: wykrywanie liczby kopii genu Wstęp CYP2D6 kodowany przez gen występujący w co najmniej w 78 allelicznych formach związanych ze zmniejszoną

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 3. Amplifikacja genu ccr5 Homo sapiens wykrywanie delecji Δ32pz warunkującej oporność na wirusa HIV

Ćwiczenie 3. Amplifikacja genu ccr5 Homo sapiens wykrywanie delecji Δ32pz warunkującej oporność na wirusa HIV Ćwiczenie 3. Amplifikacja genu ccr5 Homo sapiens wykrywanie delecji Δ32pz warunkującej oporność na wirusa HIV Cel ćwiczenia Określenie podatności na zakażenie wirusem HIV poprzez detekcję homo lub heterozygotyczności

Bardziej szczegółowo

SIGMA KWADRAT. Weryfikacja hipotez statystycznych. Statystyka i demografia CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY

SIGMA KWADRAT. Weryfikacja hipotez statystycznych. Statystyka i demografia CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY SIGMA KWADRAT CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY Weryfikacja hipotez statystycznych Statystyka i demografia PROJEKT DOFINANSOWANY ZE ŚRODKÓW NARODOWEGO BANKU POLSKIEGO URZĄD STATYSTYCZNY

Bardziej szczegółowo

Genetyka sądowa. Wydział Lekarski III, IV, V, VI. fakultatywny. Dr n. med. Magdalena Konarzewska

Genetyka sądowa. Wydział Lekarski III, IV, V, VI. fakultatywny. Dr n. med. Magdalena Konarzewska Genetyka sądowa 1. Metryczka Nazwa Wydziału: Program kształcenia: Wydział Lekarski Lekarski, jednolite magisterskie, profil praktyczny, stacjonarne Rok akademicki: 2018/2019 Nazwa modułu/przedmiotu: Genetyka

Bardziej szczegółowo

Rozpoznawanie twarzy metodą PCA Michał Bereta 1. Testowanie statystycznej istotności różnic między jakością klasyfikatorów

Rozpoznawanie twarzy metodą PCA Michał Bereta   1. Testowanie statystycznej istotności różnic między jakością klasyfikatorów Rozpoznawanie twarzy metodą PCA Michał Bereta www.michalbereta.pl 1. Testowanie statystycznej istotności różnic między jakością klasyfikatorów Wiemy, że możemy porównywad klasyfikatory np. za pomocą kroswalidacji.

Bardziej szczegółowo

Formularz recenzji magazynu. Journal of Corporate Responsibility and Leadership Review Form

Formularz recenzji magazynu. Journal of Corporate Responsibility and Leadership Review Form Formularz recenzji magazynu Review Form Identyfikator magazynu/ Journal identification number: Tytuł artykułu/ Paper title: Recenzent/ Reviewer: (imię i nazwisko, stopień naukowy/name and surname, academic

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

Testy nieparametryczne

Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne możemy stosować, gdy nie są spełnione założenia wymagane dla testów parametrycznych. Stosujemy je również, gdy dane można uporządkować według określonych kryteriów

Bardziej szczegółowo

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI DLA KLASY 7SP. V. Obliczenia procentowe. Uczeń: 1) przedstawia część wielkości jako procent tej wielkości;

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI DLA KLASY 7SP. V. Obliczenia procentowe. Uczeń: 1) przedstawia część wielkości jako procent tej wielkości; WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI DLA KLASY 7SP Liczby. TEMAT Rozwinięcia dziesiętne liczb wymiernych. Zaokrąglanie liczb. Szacowanie wyników. Dodawanie i odejmowanie liczb dodatnich. Mnożenie i dzielenie

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH

ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH 1 ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH WFAiS UJ, Informatyka Stosowana II stopień studiów 2 Wnioskowanie statystyczne dla zmiennych numerycznych Porównywanie dwóch średnich Boot-strapping Analiza

Bardziej szczegółowo

Klasyfikacja metodą Bayesa

Klasyfikacja metodą Bayesa Klasyfikacja metodą Bayesa Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski warunkowe i bezwarunkowe 1. Klasyfikacja Bayesowska jest klasyfikacją statystyczną. Pozwala przewidzieć prawdopodobieństwo

Bardziej szczegółowo

Monitoring genetyczny populacji wilka (Canis lupus) jako nowy element monitoringu stanu populacji dużych drapieżników

Monitoring genetyczny populacji wilka (Canis lupus) jako nowy element monitoringu stanu populacji dużych drapieżników Monitoring genetyczny populacji wilka (Canis lupus) jako nowy element monitoringu stanu populacji dużych drapieżników Wojciech Śmietana Co to jest monitoring genetyczny? Monitoring genetyczny to regularnie

Bardziej szczegółowo

Proces badawczy schemat i zasady realizacji

Proces badawczy schemat i zasady realizacji Proces badawczy schemat i zasady realizacji Agata Górny Zaoczne Studia Doktoranckie z Ekonomii Warszawa, 14 grudnia 2014 Metodologia i metoda badawcza Metodologia Zadania metodologii Metodologia nauka

Bardziej szczegółowo

Polskie Towarzystwo Medycyny Sądowej i Kryminologii

Polskie Towarzystwo Medycyny Sądowej i Kryminologii KOMUNIKAT Komisja Genetyki Sądowej Polskiego Towarzystwa Medycyny Sądowej i Kryminologii informuje, że został rozpoczęty proces atestacji na badania DNA w Polsce dla celów sądowych. Przesłanie próbek do

Bardziej szczegółowo

SCHEMAT ROZWIĄZANIA ZADANIA OPTYMALIZACJI PRZY POMOCY ALGORYTMU GENETYCZNEGO

SCHEMAT ROZWIĄZANIA ZADANIA OPTYMALIZACJI PRZY POMOCY ALGORYTMU GENETYCZNEGO SCHEMAT ROZWIĄZANIA ZADANIA OPTYMALIZACJI PRZY POMOCY ALGORYTMU GENETYCZNEGO. Rzeczywistość (istniejąca lub projektowana).. Model fizyczny. 3. Model matematyczny (optymalizacyjny): a. Zmienne projektowania

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

Testy post-hoc. Wrocław, 6 czerwca 2016

Testy post-hoc. Wrocław, 6 czerwca 2016 Testy post-hoc Wrocław, 6 czerwca 2016 Testy post-hoc 1 metoda LSD 2 metoda Duncana 3 metoda Dunneta 4 metoda kontrastów 5 matoda Newman-Keuls 6 metoda Tukeya Metoda LSD Metoda Least Significant Difference

Bardziej szczegółowo

Etapy modelowania ekonometrycznego

Etapy modelowania ekonometrycznego Etapy modelowania ekonometrycznego jest podstawowym narzędziem badawczym, jakim posługuje się ekonometria. Stanowi on matematyczno-statystyczną formę zapisu prawidłowości statystycznej w zakresie rozkładu,

Bardziej szczegółowo

Proces badawczy schemat i zasady realizacji

Proces badawczy schemat i zasady realizacji Proces badawczy schemat i zasady realizacji Agata Górny Zaoczne Studia Doktoranckie z Ekonomii Warszawa, 23 października 2016 Metodologia i metoda naukowa 1 Metodologia Metodologia nauka o metodach nauki

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA Z PLUSEM DLA KLASY VII W KONTEKŚCIE WYMAGAŃ PODSTAWY PROGRAMOWEJ. programowej dla klas IV-VI. programowej dla klas IV-VI.

MATEMATYKA Z PLUSEM DLA KLASY VII W KONTEKŚCIE WYMAGAŃ PODSTAWY PROGRAMOWEJ. programowej dla klas IV-VI. programowej dla klas IV-VI. MATEMATYKA Z PLUSEM DLA KLASY VII W KONTEKŚCIE WYMAGAŃ PODSTAWY PROGRAMOWEJ TEMAT LICZBA GODZIN LEKCYJNYCH WYMAGANIA SZCZEGÓŁOWE Z PODSTAWY PROGRAMOWEJ UWAGI. LICZBY I DZIAŁANIA 6 h Liczby. Rozwinięcia

Bardziej szczegółowo

STANDARDY I KRYTERIA OCENY JAKOŚCI PROGRAMÓW PROMOCJI ZDROWIA I PROFILAKTYKI W RAMACH SYSTEMU REKOMENDACJI

STANDARDY I KRYTERIA OCENY JAKOŚCI PROGRAMÓW PROMOCJI ZDROWIA I PROFILAKTYKI W RAMACH SYSTEMU REKOMENDACJI STANDARDY I KRYTERIA OCENY JAKOŚCI PROGRAMÓW PROMOCJI ZDROWIA I PROFILAKTYKI W RAMACH SYSTEMU REKOMENDACJI 1. Ogólne dane o programie Nazwa własna Autorzy programu Organizacja/ instytucja odpowiedzialna

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY WNIOSKOWANIA STATYSTYCZNEGO czȩść II

PODSTAWY WNIOSKOWANIA STATYSTYCZNEGO czȩść II PODSTAWY WNIOSKOWANIA STATYSTYCZNEGO czȩść II Szkic wykładu 1 Wprowadzenie 2 3 4 5 Weryfikacja hipotez statystycznych Obok estymacji drugim działem wnioskowania statystycznego jest weryfikacja hipotez

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i rozkład normalny cd.

Prawdopodobieństwo i rozkład normalny cd. # # Prawdopodobieństwo i rozkład normalny cd. Michał Daszykowski, Ivana Stanimirova Instytut Chemii Uniwersytet Śląski w Katowicach Ul. Szkolna 9 40-006 Katowice E-mail: www: mdaszyk@us.edu.pl istanimi@us.edu.pl

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

Testowanie hipotez statystycznych

Testowanie hipotez statystycznych 9 października 2008 ...czyli definicje na rozgrzewkę n-elementowa próba losowa - wektor n zmiennych losowych (X 1,..., X n ); intuicyjnie: wynik n eksperymentów realizacja próby (X 1,..., X n ) w ω Ω :

Bardziej szczegółowo

PCR bez izolacji testujemy Direct PCR Kits od ThermoFisher Scientific

PCR bez izolacji testujemy Direct PCR Kits od ThermoFisher Scientific PCR bez izolacji testujemy Direct PCR Kits od ThermoFisher Scientific Specjalnie dla Was przetestowaliśmy w naszym laboratorium odczynniki firmy Thermo Scientific umożliwiające przeprowadzanie reakcji

Bardziej szczegółowo