WSTĘP. Copyright 2011, Joanna Szyda
|
|
- Franciszek Białek
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 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, współczynnik rekombinacji 6. Analiza asocjacyjna 7. Analiza asocjacyjna 8. Funkcjonalna adnotacja genomu: KEGG 9. Funkcjonalna adnotacja genomu: GO 10. Symulacje komputerowe, jackknife, bootstrap 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. Równowaga Hardyego Weinberga definicja 1 locus 2 loci obliczanie współczynnika zaburzenia równowagi pomiędzy parą loci 2. Sprzężenie definicja miary odległości pomiędzy loci interferencja obliczanie współczynnika rekombinacji funkcje mapowania
3 RÓWNOWAGA HARDYEGO-WEINBERGA
4 PRAWO HARDYEGO-WEINBERGA - definicja Hardy - matematyk, Science (1908) 28: Weinberg - lekarz, Jahreshefte des Vereins fur vaterlandische Naturkunde in Wuttemberg (1908) 64: Godfrey H. Hardy Wilhelm Weinberg
5 PRAWO HARDYEGO-WEINBERGA - definicja " W losowo rozmnażającej się nieskończenie dużej populacji, w której nie występują selekcja, mutacje i migracja, frekwencje alleli i genotypów są niezmienne w kolejnych pokoleniach... pokolenie 1: P(A 1 )=p P(A 2 )=q pokolenie 2: P(A 1 )=p P(A 2 )=q... pokolenie n: P(A 1 )=p P(A 2 )=q... w takiej populacji istnieje stały związek pomiędzy frekwencją alleli, a frekwencją genotypów" pokolenie 1: P(A 1 A 1 )=p*p P(A 1 A 2 )=p*q P(A 2 A 1 )=p*q P(A 2 A 2 )=q*q pokolenie 2: P(A 1 A 1 )=p 2 P(A 1 A 2 )=2pq P(A 2 A 2 )=q 2... pokolenie n: P(A 1 A 1 )=p 2 P(A 1 A 2 )=2pq P(A 2 A 2 )=q 2 P(AA) P(A)
6 SPRZĘŻENIE vs. ASOCJACJA SPRZĘŻENIE A1 A2 fizyczne powiązanie pomiędzy parą loci poprzez położenie na tym samym chromosomie miara - współczynnik rekombinacji pomiędzy sprzężonymi loci zwykle brak równowagi HW Dlaczego? B1 B2 A1B1 A2B2 ASOCJACJA A1B1 A1B1 A1B2 A2B2 A2B2 A2B1 nielosowa segregacja alleli pomiędzy parą loci = zabużenie równowagi HW = linkage disequilibrium = LD może wyniknąć z różnych przyczyn np. sprzężenia, selekcji miara - współczynnik LD loci pozostające w LD nie zawsze są sprzężone Dlaczego? Copyright 2015, Joanna Szyda
7 PRAWO HARDYEGO-WEINBERGA - przykład dla 1 locus locus grup krwi typu M/N grupa krwi jest determinowana przez 2 allele M i N grupy krwi zidentyfikowana u 747 mieszkańców Islandii zaobserwowano: frekwencje alleli: P(M)=0.6 P(N)=0.4 liczebności grup krwi: MM = 233 MN = 385 NN = 129 Copyright 2011, = Joanna 747Szyda
8 PRAWO HARDYEGO-WEINBERGA - przykład dla 1 locus HIPOTEZY H 0 : P(MM)=p 2 i P(MN)=2pq i P(NN)=q 2 populacja Islandii pozostaje w równowadze Hardyego- Weinberga = w populacji występuje kojarzenie losowe, brak selekcji, mutacji, migracji H 1 : P(MM) p 2 lub P(MN) 2pq lub P(NN) q 2 populacja Islandii nie znajduje się w równowadze Hardyego-Weinberga = w populacji nie występuje kojarzenie losowe i/lub istnieją selekcja, mutacje, migracja
9 PRAWO HARDYEGO-WEINBERGA - przykład dla 1 locus TEST przyjęte maksymalne pr. błędu MAX = 0.05 tzn. prawdopodobieństwo błędnej decyzji o odrzuceniu H 0, choć w rzeczywistości H 0 jest prawdziwa na podstawie rozkładu 2 2 T = 0.02 tzn. jeżeli na podstawie wyników testu odrzucimy H 0 to prawdopodobieństwo, że w rzeczywistości H 0 jest prawdziwa wynosi 0.02 MAX > T H 0 H 1 populacja nie znajduje się w równowadze Hardyego-Weinberga
10 ASOCJACJA
11 PRAWO HARDYEGO-WEINBERGA - przykład dla 2 loci loci leżą na tym samym chromosomie każdy z loci ma 2 allele A 1, A 2 i B 1, B 2 zidentyfikowane na chromosomie 2 u 24 osobników Drosophila melanogaster frekwencje alleli: P(A 1 )=0.17 P(A 2 )=0.83 P(B 1 )=0.36 P(B 2 )=0.64 liczebności genotypów: A 1 B 1 =4 A 2 B 2 =26 A 1 B 2 =4 A 2 B 1 =14 =48
12 PRAWO HARDYEGO-WEINBERGA - przykład dla 2 loci A 1 B 1 A B A 2 B 2 A 1 B 2 A 2 B 1 HIPOTEZY H 0 : P(A 1 B 1 )=P(A 1 )*P(B 1 ) P(A 2 B 2 )=P(A 2 )*P(B 2 ) P(A 1 B 2 )=P(A 1 )*P(B 2 ) P(A 2 B 1 )=P(A 2 )*P(B 2 ) loci pozostają w równowadze Hardyego- Weinberga H 1 : P(A 1 B 1 ) P(A 1 )*P(B 1 ) P(A 2 B 2 ) P(A 2 )*P(B 2 ) P(A 1 B 2 ) P(A 1 )*P(B 2 ) P(A 2 B 1 ) P(A 2 )*P(B 2 ) loci nie znajduje się w równowadze Hardyego-Weinberga
13 PRAWO HARDYEGO-WEINBERGA - przykład dla 2 loci TEST przyjęte maksymalne pr. błędu MAX = 0.05 na podstawie rozkładu 2 3 T = 0.83 MAX > T H 0 H 1 loci A i B znajdują się w równowadze Hardyego-Weinberga
14 ASOCJACJA - współczynnik zaburzenia równowagi HW Równowaga HW P ( haplotypów ) locus A A1 A2 B1 P(A1)*P(B1) P(A2)*P(B1) locus B B2 P(A1)*P(B2) P(A2)*P(B2)
15 ASOCJACJA - współczynnik zaburzenia równowagi HW Zaburzenie równowagi HW (linkage disequilibrium LD) locus A P ( haplotypów ) A1 A2 B1 P(A1)*P(B1) +D P(A2)*P(B1) -D locus B B2 P(A1)*P(B2) -D P(A2)*P(B2) +D
16 ASOCJACJA - estymacja LD P ( haplotypów ) locus A A1 A2 locus B B1 B2 P(A1)*P(B1) +D P(A1)*P(B2) -D P(A2)*P(B1) -D P(A2)*P(B2) +D
17 SPRZĘŻENIE
18 SPRZĘŻENIE - miary odległości pomiędzy loci 1. Odległość fizyczna liczba par zasad bp (base pair), kbp=1 000 bp, Mbp= bp miara addytywna: A 2kbp B 5kbp C to A 7kbp C 2. Prawdopodobieństwo - odległość mapowania M (Morgan), cm=0.01 M 1M = prawdopodobieństwo wystąpienia 1 crossing over pomiędzy parą loci w czasie jednej mejozy miara addytywna: A 20cM B 5cM C to A 25cM C w genomie człowieka średnio 1M 1Mbp 1M nie zawsze odpowiada jednakowej liczbie bp!!! częstość crossing over różni się pomiędzy płciami, regionami chromosomów, gatunkami Copyright 2015, Joanna Szyda
19 SPRZĘŻENIE - miary odległości pomiędzy loci 3. Prawdopodobieństwo - częstość rekombinacji r, (recombination rate) prawdopodobieństwo wystąpienia rekombinacji pomiędzy parą loci rekombinacja = zajście nieparzystej liczby crossing over r [ 0, 0.5 ] r=0.5 niezależna segregacja loci miara nieaddytywna: A r=0.1 B r=0.2 C to A r 0.3 C r AC = r AB + r BC - 2r AB r BC Copyright 2015 Joanna Szyda
20 SPRZĘŻENIE - estymacja współczynnika rekombinacji
21 SPRZĘŻENIE - estymacja współczynnika rekombinacji A B C REKOMBINACJA AB BC AC A B C A B C A B C + +
22 SPRZĘŻENIE - interferencja A B C BRAK INTERFERENCJI Crossing over są od siebie niezależne r AC = r AB + r BC - 2r AB r BC 2r AB r BC korekta na podwójną rekombinację INTERFERENCJA Wystąpienie jednego crossing over zmienia prawdopodobieństwo zajścia następnych r AC = r AB + r BC - 2Cr AB r BC 1-C interferencja
23 SPRZĘŻENIE - funkcje mapowania poszczególne crossing over niewidoczne nie można obliczyć odległości mapowania [ M ] rekombinacja widoczna można obliczyć wsp. rekombinacji [ r ] funkcje mapowania służą do przeliczania r na M... i dowrotnie
24 SPRZĘŻENIE - funkcje mapowania Funkcja Haldane'a: brak interferencji, C=1 Funkcja Kosambi: interferencja, C=2r
25 SPRZĘŻENIE - funkcje mapowania M Haldane Kosambi r
26 SPRZĘŻENIE vs ASOCJACJA
27 SPRZĘŻENIE vs ASOCJACJA Sprzężenie fizyczne powiązanie pomiędzy loci Asocjacja powiązanie pomiędzy loci nie musi wynikać ze sprzężenia może być wynikiem np. selekcji, mutacji, stratyfikacji w populacji Copyright 2015, Joanna Szyda
28 P(AA) P(A) sprzężenie a asocjacja POWIĄZANIE POMIĘDZY GENAMI P ( haplotypów ) A1 locus A A2 B1 P(A1)*P(B1) +D P(A2)*P(B1) -D locus B B2 P(A1)*P(B2) -D P(A2)*P(B2) +D Copyright 2013, Joanna Szyda
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 szczegółowoBIOINFORMATYKA 8. Analiza asocjacyjna - teoria
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,
Bardziej szczegółowoPODSTAWY 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 szczegółowoZARZĄDZANIE 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 szczegółowoEkologia 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 szczegółowoGENETYKA 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 szczegółowoBIOINFORMATYKA. 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 szczegółowo1. 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 szczegółowoMapowanie 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 szczegółowoAnaliza 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 szczegółowoAnaliza 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 szczegółowoAnaliza 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 szczegółowoZARZĄDZANIE 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 szczegółowoAnna 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 szczegółowoOprogramowanie 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 szczegółowoAnaliza 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 szczegółowoGENETYKA 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 szczegółowowykład dla studentów II roku biotechnologii Andrzej Wierzbicki
Genetyka ogólna wykład dla studentów II roku biotechnologii Andrzej Wierzbicki Uniwersytet Warszawski Wydział Biologii andw@ibb.waw.pl http://arete.ibb.waw.pl/private/genetyka/ gamety matczyne Genetyka
Bardziej szczegółowoZadania do cz. II (z frekwencji i prawa Hardy ego-weinberga)
Zadania do cz. II (z frekwencji i prawa Hardy ego-weinberga) Autor: Grzegorz Góralski ggoralski.com Zadanie 1 Populacja składa się z osobników: 200 o genotypie AA; 400 Aa; 400 aa. Oblicz: frekwencje allelu
Bardziej szczegółowoBadania 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 szczegółowoGENETYKA POPULACJI. Fot. W. Wołkow
GENETYKA POPULACJI Fot. W. Wołkow GENETYKA POPULACJI Nauka która respektując zasady dziedziczenia z zakresu genetyki klasycznej bada mechanizmy dziedziczenia w odniesieniu do populacji Struktura genetyczna:
Bardziej szczegółowo1 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 szczegółowoDryf genetyczny i jego wpływ na rozkłady próbek z populacji - modele matematyczne. Adam Bobrowski, IM PAN Katowice
Dryf genetyczny i jego wpływ na rozkłady próbek z populacji - modele matematyczne Adam Bobrowski, IM PAN Katowice 1 Tematyka cyklu referatów Dryf genetyczny Matematyczne modele równowagi między mutacja
Bardziej szczegółowoBadania 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 szczegółowoPORÓWNYWANIE 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 szczegółowoBliskie Spotkanie z Biologią. Genetyka populacji
Bliskie Spotkanie z Biologią Genetyka populacji Plan wykładu 1) Częstości alleli i genotypów w populacji 2) Prawo Hardy ego-weinberga 3) Dryf genetyczny 4) Efekt założyciela i efekt wąskiego gardła 5)
Bardziej szczegółowoGENETYCZNE PODSTAWY ZMIENNOŚCI ORGANIZMÓW ZASADY DZIEDZICZENIA CECH PODSTAWY GENETYKI POPULACYJNEJ
GENETYCZNE PODSTAWY ZMIENNOŚCI ORGANIZMÓW ZASADY DZIEDZICZENIA CECH PODSTAWY GENETYKI POPULACYJNEJ ZMIENNOŚĆ - występowanie dziedzicznych i niedziedzicznych różnic między osobnikami należącymi do tej samej
Bardziej szczegółowoBiologia 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 szczegółowoTestowanie hipotez statystycznych.
Bioinformatyka Wykład 9 Wrocław, 5 grudnia 2011 Temat. Test zgodności χ 2 Pearsona. Statystyka χ 2 Pearsona Rozpatrzmy ciąg niezależnych zmiennych losowych X 1,..., X n o jednakowym dyskretnym rozkładzie
Bardziej szczegółowoMETODY 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 szczegółowoMapowanie 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 szczegółowoPodstawy genetyki populacji. Genetyka mendlowska i ewolucja. Dobór i dryf.
Podstawy genetyki populacji Genetyka mendlowska i ewolucja. Dobór i dryf. Dryf genetyczny W populacjach o skończonej liczebności może dochodzić do zmian częstości alleli nawet jeżeli nie działa na nie
Bardziej szczegółowoBiologia molekularna z genetyką
Biologia molekularna z genetyką P. Golik i M. Koper Konwersatorium 2: Analiza genetyczna eukariontów Drosophilla melanogaster Makrokierunek: Bioinformatyka i Biologia Systemów; 2016 Opracowano na podstawie
Bardziej szczegółowoGenetyka 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 szczegółowoZmienność. 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 szczegółowoPodstawy genetyki populacji. Genetyka mendlowska i ewolucja. Dobór i dryf.
Podstawy genetyki populacji Genetyka mendlowska i ewolucja. Dobór i dryf. Dryf genetyczny W populacjach o skończonej liczebności może dochodzić do zmian częstości alleli nawet jeżeli nie działa na nie
Bardziej szczegółowoPODSTAWY 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 szczegółowoMapowanie 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 szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. Testowanie hipotez Estymacja parametrów
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4 Testowanie hipotez Estymacja parametrów WSTĘP 1. Testowanie hipotez Błędy związane z testowaniem hipotez Etapy testowana hipotez Testowanie wielokrotne 2. Estymacja parametrów
Bardziej szczegółowoZadania maturalne z biologii - 7
Koło Biologiczne Liceum Ogólnokształcące nr II w Gliwicach 2015-2016 Zadania maturalne z biologii - 7 Zadania: Zad.1 (Jesika Stępień, Natalia Świetlak, Daniela Schwedka 3D) Przeczytaj tekst i na jego podstawie
Bardziej szczegółowoPlan wykładów z genetyki ogólnej
Plan wykładów z genetyki ogólnej 01 Metody genetyki klasycznej 02 Metody analizy DNA 03 Metody analizy genomu 04 Genomy prokariontów 05 Genomy eukariontów 06 Zmienność genomów w populacjach 07 Genomy a
Bardziej szczegółowoStatystyka 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 szczegółowo1 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 szczegółowoa) 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 szczegółowoMETODY 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 szczegółowoANALIZA 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 szczegółowo2. Rozdział materiału genetycznego w czasie podziałów komórkowych - mitozy i mejozy
Program ćwiczeń z przedmiotu BIOLOGIA MOLEKULARNA I GENETYKA, część I (GENETYKA) dla kierunku Lekarskiego, rok I 2017/2018 Ćwiczenie nr 1 (09-10.10.2017) Temat: Wprowadzenie 1. Omówienie regulaminu zajęć
Bardziej szczegółowoZadania z genetyki. Jacek Grzebyta. 21.XII.2005 version Powered by Λ. L A TEX 4 Unicode
Zadania z genetyki Jacek Grzebyta 21.XII.2005 version 0.9.1 Powered by Λ L A TEX 4 Unicode Geny sprzężone 1. Po skrzyżowaniu dwóch roślin pomidora otrzymano wyłącznie rośliny o owocach gładkich, liściach
Bardziej szczegółowoDziedziczenie 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 szczegółowowykład dla studentów II roku biotechnologii Andrzej Wierzbicki
Genetyka ogólna wykład dla studentów II roku biotechnologii Andrzej Wierzbicki Uniwersytet Warszawski Wydział Biologii andw@ibb.waw.pl http://arete.ibb.waw.pl/private/genetyka/ Choroby genetyczne o złożonym
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA 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 szczegółowoSkładniki 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 szczegółowoGenetyka populacyjna
Genetyka populacyjna analizuje strukturę genetyczną całych populacji oraz wyniki kojarzeń wewnątrz populacji lub pomiędzy różnymi populacjami, opiera się na modelach matematycznych Prawo równowagi Hardy
Bardziej szczegółowoEkologia ogólna. wykład 4. Metody molekularne Genetyka populacji
Ekologia ogólna wykład 4 Metody molekularne Genetyka populacji Kalosze vs. fartuchy wykład 4/2 Techniki molekularne DNA mitochondrialne / chloroplastowe Konserwowane ewolucyjne, wiele kopii w komórce Wykorzystanie
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA 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 szczegółowoEkologia 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 szczegółowoMETODY 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 szczegółowoSTATYSTYKA 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 szczegółowoProgram ćwiczeń z przedmiotu BIOLOGIA MOLEKULARNA I GENETYKA, część I dla kierunku Lekarskiego, rok I 2015/2016. Ćwiczenie nr 1 (06-07.10.
Program ćwiczeń z przedmiotu BIOLOGIA MOLEKULARNA I GENETYKA, część I dla kierunku Lekarskiego, rok I 2015/2016 Ćwiczenie nr 1 (06-07.10.2015) Temat: Wprowadzenie 1. Omówienie regulaminu zajęć Temat: Wprowadzenie
Bardziej szczegółowoGenetyka populacyjna. Populacja
Genetyka populacyjna Populacja 1 Populacja Populacja jest to zbiór osobników jednego gatunku żyjących na danym terytorium w danym czasie. Genetykę populacyjną interesuje tzw. populacja panmiktyczna (mendlowska),
Bardziej szczegółowoPodstawy genetyki populacji. Genetyka mendlowska i ewolucja
Podstawy genetyki populacji Genetyka mendlowska i ewolucja Syntetyczna teoria ewolucji } Pierwsza synteza: połączenie teorii ewolucji Darwina z genetyką mendlowską na poziomie populacji } W naturalnych
Bardziej szczegółowoPostępy 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 szczegółowoMETODY 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 szczegółowoDepresja inbredowa i heterozja
Depresja inbredowa i heterozja Charles Darwin Dlaczego rośliny chronią się przed samozapyleniem? Doświadczenie na 57 gatunkach roślin! Samozapłodnienie obniża wigor i płodność większości z 57 gatunków
Bardziej szczegółowoGenetyka ekologiczna i populacyjna W8
Genetyka ekologiczna i populacyjna W8 Genetyka populacji: Treść wykładów Zmienność genetyczna i środowiskowa Mutacje i rekombinacje Kojarzenie krewniacze Częstość genów i genotypów w populacji i prawdopodobieństwo
Bardziej szczegółowo2. CZYNNIKI ZABURZAJĄCE RÓWNOWAGĘ GENETYCZNĄ
ZARZĄDZANIE POPULACJAMI ZWIERZĄT 2. CZYNNIKI ZABURZAJĄCE RÓWNOWAGĘ GENETYCZNĄ POPULACJI Fot. W. Wołkow Prowadzący: dr Wioleta Drobik Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt MIGRACJE Zmiana frekwencji
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA 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 szczegółowoWprowadzenie 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 szczegółowoPodstawy genetyki populacji. Genetyka mendlowska i ewolucja
Podstawy genetyki populacji Genetyka mendlowska i ewolucja Syntetyczna teoria ewolucji } Pierwsza synteza: połączenie teorii ewolucji Darwina z genetyką mendlowską na poziomie populacji } W naturalnych
Bardziej szczegółowoGenerowanie i optymalizacja harmonogramu za pomoca
Generowanie i optymalizacja harmonogramu za pomoca na przykładzie generatora planu zajęć Matematyka Stosowana i Informatyka Stosowana Wydział Fizyki Technicznej i Matematyki Stosowanej Politechnika Gdańska
Bardziej szczegółowoPRAWO CZYSTOŚCI GAMET (I Prawo Mendla) RELACJE MIĘDZY ALLELAMI TEGO SAMEGO GENU
A A a a A a PRAWO CZYSTOŚCI GAMET (I Prawo Mendla) Osobnik diploidalny wytwarza haploidalne gamety, do których w sposób losowy trafiają po jednym chromosomie z pary (po jednym alleleu z pary), zatem osobnik
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA 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 szczegółowoPodstawy genetyki. Genetyka klasyczna, narzędzia badawcze genetyki
Podstawy genetyki Genetyka klasyczna, narzędzia badawcze genetyki Podręczniki } Podstawy biologii molekularnej L.A. Allison } Genomy TA Brown, wyd. 3 } Genetyka molekularna P Węgleński (red.), wyd. 2 2
Bardziej szczegółowoPodstawy genetyki populacji. Populacje o skończonej liczebności. Dryf. Modele wielogenowe.
Podstawy genetyki populacji Populacje o skończonej liczebności. Dryf. Modele wielogenowe. Dryf genetyczny a ewolucja } Dobór naturalny nie jest jedynym mechanizmem kształtującym zmiany ewolucyjne } Losowe
Bardziej szczegółowoEGZAMIN MAGISTERSKI, 18 września 2013 Biomatematyka
Biomatematyka Liczebność populacji pewnego gatunku jest modelowana przez równanie różnicowe w którym N k stałymi. rn 2 n N n+1 =, A+Nn 2 oznacza liczebność populacji w k tej generacji, a r i A są dodatnimi
Bardziej szczegółowoGenetyka populacji. Ćwiczenia 7
Genetyka populacji Ćwiczenia 7 Rodowody wraz z wynikami kontroli użytkowości stanowią podstawową informację potrzebną do doskonalenia zwierząt C F X S D C F C F S D strzałka oznacza przepływ genów między
Bardziej szczegółowoWSTĘP 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 szczegółowoANALIZA 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 szczegółowoAlgorytmy genetyczne. Materiały do laboratorium PSI. Studia niestacjonarne
Algorytmy genetyczne Materiały do laboratorium PSI Studia niestacjonarne Podstawowy algorytm genetyczny (PAG) Schemat blokowy algorytmu genetycznego Znaczenia, pochodzących z biologii i genetyki, pojęć
Bardziej szczegółowoOpis 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 szczegółowoSTATYSTYKA 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 szczegółowoEkologia molekularna. wykład 4
Ekologia molekularna wykład 4 Zróżnicowanie między populacjami Przyczyny odchyleń od HWE Czynniki demograficzne nielosowe kojarzenie wsobność (inbred) struktura genetyczna populacji (subpopulacje) migracje
Bardziej szczegółowoweryfikacja 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 szczegółowo2. CZYNNIKI ZABURZAJĄCE RÓWNOWAGĘ GENETYCZNĄ
ZARZĄDZANIE POPULACJAMI ZWIERZĄT 2. CZYNNIKI ZABURZAJĄCE RÓWNOWAGĘ GENETYCZNĄ POPULACJI Fot. W. Wołkow Prowadzący: dr Wioleta Drobik-Czwarno; mgr Magdalena Kaczmarek-Okrój Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli
Bardziej szczegółowoIdea. 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 szczegółowoDziedziczenie poligenowe
Dziedziczenie poligenowe Dziedziczenie cech ilościowych Dziedziczenie wieloczynnikowe Na wartość cechy wpływa Komponenta genetyczna - wspólne oddziaływanie wielu (najczęściej jest to liczba nieznana) genów,
Bardziej szczegółowoModelowanie ewolucji. Dobór i dryf genetyczny
Modelowanie ewolucji Dobór i dryf genetyczny Syntetyczna teoria ewolucji Pierwsza synteza: połączenie teorii ewolucji Darwina z genetyką mendlowską na poziomie populacji W naturalnych populacjach występują
Bardziej szczegółowoBiologia 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 szczegółowoSTATYSTYKA 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 szczegółowoWykład 2 Hipoteza statystyczna, test statystyczny, poziom istotn. istotności, p-wartość i moc testu
Wykład 2 Hipoteza statystyczna, test statystyczny, poziom istotności, p-wartość i moc testu Wrocław, 01.03.2017r Przykład 2.1 Właściciel firmy produkującej telefony komórkowe twierdzi, że wśród jego produktów
Bardziej szczegółowoPodstawy genetyki SYLABUS A. Informacje ogólne
Podstawy genetyki A. Informacje ogólne Elementy sylabusu Nazwa jednostki prowadzącej kierunek Nazwa kierunku studiów Poziom kształcenia Profil studiów Forma studiów Język Rodzaj Rok studiów /semestr Wymagania
Bardziej szczegółowoBLISKIE SPOTKANIA Z BIOLOGIĄ
BLISKIE SPOTKANIA Z BIOLOGIĄ Instytutu Biologii Eksperymentalnej Instytut Biologii Środowiska Katedra Biologii Ewolucyjnej UNIWERSYTET KAZIMIERZA WIELKIEGO Wykłady Środy, 15.45, Aula Biblioteki UKW Czas
Bardziej szczegółowoPytanie: 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 szczegółowo1. 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 szczegółowoEGZAMIN MAGISTERSKI, 25.06.2009 Biomatematyka
Biomatematyka 80...... Zadanie 1. (8 punktów) Rozpatrzmy prawo Hardy ego Weinberga dla loci związanej z chromosomem X o dwóch allelach A 1 i A 2. Załóżmy, że początkowa częstość allelu A 2 u kobiet jest
Bardziej szczegółowoZarządzanie populacjami zwierząt. Efektywna wielkość populacji Wykład 3
Zarządzanie populacjami zwierząt Efektywna wielkość populacji Wykład 3 DRYF GENETYCZNY Przypadkowe zmiany częstości alleli szczególnie ważne w małych populacjach DRYF GENETYCZNY Wybieramy z dużej populacji
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA 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 szczegółowoPrawdopodobieństwo geometryczne
Prawdopodobieństwo geometryczne Krzysztof Jasiński Wydział Matematyki i Informatyki UMK, Toruń V Lieceum Ogólnokształące im. Jana Pawała II w Toruniu 13.03.2014 Krzysztof Jasiński (WMiI UMK) Prawdopodobieństwo
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA 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 szczegółowoSTATYSTYKA 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