WSTĘP. Copyright 2011, Joanna Szyda

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "WSTĘP. Copyright 2011, Joanna Szyda"

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

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

Bardziej szczegółowo

BIOINFORMATYKA 8. Analiza asocjacyjna - teoria

BIOINFORMATYKA 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 szczegółowo

PODSTAWY BIOINFORMATYKI 11 BAZA DANYCH HAPMAP

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

Bardziej szczegółowo

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

Ekologia molekularna. wykład 3

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

Bardziej szczegółowo

GENETYKA 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

BIOINFORMATYKA. Copyright 2011, Joanna Szyda

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Mapowanie genów cz owieka. podstawy

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

Bardziej szczegółowo

Analiza sprzężeń u człowieka. Podstawy

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

Bardziej szczegółowo

Analiza sprzężeń u człowieka. Podstawy

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

Bardziej szczegółowo

Analiza sprzężeń u człowieka. Podstawy

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Oprogramowanie dla GWAS

Oprogramowanie dla GWAS BIOINFORMATYKA 1. Wykład wstępny 2. Bazy danych: projektowanie i struktura 3. Równowaga Hardyego-Weinberga, wsp. rekombinacji 4. Analiza asocjacyjna 5. Analiza asocjacyjna 6. Sekwencjonowanie nowej generacji

Bardziej szczegółowo

Analiza sprzężeń u człowieka. Podstawy

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

Bardziej szczegółowo

GENETYKA POPULACJI. Ćwiczenia 4 Biologia I MGR

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

Bardziej szczegółowo

wykład dla studentów II roku biotechnologii Andrzej Wierzbicki

wykład 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 szczegółowo

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

Zadania 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 szczegółowo

Badania asocjacyjne w skali genomu (GWAS)

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

Bardziej szczegółowo

GENETYKA POPULACJI. Fot. W. Wołkow

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

Bardziej szczegółowo

1 Podstawowe pojęcia z zakresu genetyki. 2 Podstawowy model dziedziczenia

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Badania asocjacyjne w skali genomu (GWAS)

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

Bardziej szczegółowo

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

Bliskie Spotkanie z Biologią. Genetyka populacji

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

Bardziej szczegółowo

GENETYCZNE PODSTAWY ZMIENNOŚCI ORGANIZMÓW ZASADY DZIEDZICZENIA CECH PODSTAWY GENETYKI POPULACYJNEJ

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

Bardziej szczegółowo

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

Testowanie hipotez statystycznych.

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

Bardziej szczegółowo

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

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

Bardziej szczegółowo

Mapowanie genów cz owieka i badania asocjacji. podstawy

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

Bardziej szczegółowo

Podstawy genetyki populacji. Genetyka mendlowska i ewolucja. Dobór i dryf.

Podstawy 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 szczegółowo

Biologia molekularna z genetyką

Biologia 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 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

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

Podstawy genetyki populacji. Genetyka mendlowska i ewolucja. Dobór i dryf.

Podstawy 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 szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Mapowanie genów człowieka i badania asocjacji. podstawy

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

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. Testowanie hipotez Estymacja parametrów

STATYSTYKA 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 szczegółowo

Zadania maturalne z biologii - 7

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

Bardziej szczegółowo

Plan wykładów z genetyki ogólnej

Plan 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 szczegółowo

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

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

Bardziej szczegółowo

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

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

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

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

Bardziej szczegółowo

ANALIZA DANYCH POCHODZĄCYCH Z SEKWENCJONOWANIA NASTĘPNEJ GENERACJI

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

Bardziej szczegółowo

2. Rozdział materiału genetycznego w czasie podziałów komórkowych - mitozy i mejozy

2. 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 szczegółowo

Zadania 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 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 szczegółowo

Dziedziczenie cech sprzężonych, crossing-over i mapy chromosomów

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

Bardziej szczegółowo

wykład dla studentów II roku biotechnologii Andrzej Wierzbicki

wykład 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 szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

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

Bardziej szczegółowo

Składniki jądrowego genomu człowieka

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

Bardziej szczegółowo

Genetyka populacyjna

Genetyka 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 szczegółowo

Ekologia ogólna. wykład 4. Metody molekularne Genetyka populacji

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

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

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

Bardziej szczegółowo

Ekologia molekularna. wykład 14. Genetyka ilościowa

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

Bardziej szczegółowo

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

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

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

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

Bardziej szczegółowo

Program 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. 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 szczegółowo

Genetyka populacyjna. Populacja

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

Bardziej szczegółowo

Podstawy genetyki populacji. Genetyka mendlowska i ewolucja

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

Bardziej szczegółowo

Postępy w realizacji polskiego programu selekcji genomowej buhajów MASinBULL Joanna Szyda

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

Bardziej szczegółowo

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

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

Bardziej szczegółowo

Depresja inbredowa i heterozja

Depresja 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 szczegółowo

Genetyka ekologiczna i populacyjna W8

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

Bardziej szczegółowo

2. CZYNNIKI ZABURZAJĄCE RÓWNOWAGĘ GENETYCZNĄ

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

Bardziej szczegółowo

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

Wprowadzenie do genetyki medycznej i sądowej

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

Bardziej szczegółowo

Podstawy genetyki populacji. Genetyka mendlowska i ewolucja

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

Bardziej szczegółowo

Generowanie i optymalizacja harmonogramu za pomoca

Generowanie 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 szczegółowo

PRAWO CZYSTOŚCI GAMET (I Prawo Mendla) RELACJE MIĘDZY ALLELAMI TEGO SAMEGO GENU

PRAWO 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 szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

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

Bardziej szczegółowo

Podstawy genetyki. Genetyka klasyczna, narzędzia badawcze genetyki

Podstawy 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 szczegółowo

Podstawy genetyki populacji. Populacje o skończonej liczebności. Dryf. Modele wielogenowe.

Podstawy 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 szczegółowo

EGZAMIN MAGISTERSKI, 18 września 2013 Biomatematyka

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

Bardziej szczegółowo

Genetyka populacji. Ćwiczenia 7

Genetyka 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 szczegółowo

WSTĘP Oprogramowanie dla GWAS

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

Bardziej szczegółowo

ANALIZA DANYCH POCHODZĄCYCH Z SEKWENCJONOWANIA NASTĘPNEJ GENERACJI

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

Bardziej szczegółowo

Algorytmy genetyczne. Materiały do laboratorium PSI. Studia niestacjonarne

Algorytmy 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 szczegółowo

Opis wykonanych badań naukowych oraz uzyskanych wyników

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

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

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

Ekologia molekularna. wykład 4

Ekologia 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 szczegółowo

weryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja)

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

Bardziej szczegółowo

2. CZYNNIKI ZABURZAJĄCE RÓWNOWAGĘ GENETYCZNĄ

2. CZYNNIKI ZABURZAJĄCE RÓWNOWAGĘ GENETYCZNĄ ZARZĄDZANIE POPULACJAMI ZWIERZĄT 2. CZYNNIKI ZABURZAJĄCE RÓWNOWAGĘ GENETYCZNĄ POPULACJI Fot. W. Wołkow Prowadzący: dr Wioleta Drobik-Czwarno; mgr Magdalena Kaczmarek-Okrój Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli

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

Dziedziczenie poligenowe

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

Bardziej szczegółowo

Modelowanie ewolucji. Dobór i dryf genetyczny

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

Bardziej szczegółowo

Biologia medyczna, materiały dla studentów

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

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

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

Bardziej szczegółowo

Wykład 2 Hipoteza statystyczna, test statystyczny, poziom istotn. istotności, p-wartość i moc testu

Wykład 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 szczegółowo

Podstawy genetyki SYLABUS A. Informacje ogólne

Podstawy 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 szczegółowo

BLISKIE SPOTKANIA Z BIOLOGIĄ

BLISKIE 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 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

1. KEGG 2. GO. 3. Klastry

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

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN MAGISTERSKI, 25.06.2009 Biomatematyka

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

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie populacjami zwierząt. Efektywna wielkość populacji Wykład 3

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

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

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

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo geometryczne

Prawdopodobieństwo 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 szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

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

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 3. Populacje i próby danych

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

Bardziej szczegółowo