Zarządzanie populacjami zwierząt. Efektywna wielkość populacji Wykład 3

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Zarządzanie populacjami zwierząt. Efektywna wielkość populacji Wykład 3"

Transkrypt

1 Zarządzanie populacjami zwierząt Efektywna wielkość populacji Wykład 3

2 DRYF GENETYCZNY Przypadkowe zmiany częstości alleli szczególnie ważne w małych populacjach

3 DRYF GENETYCZNY Wybieramy z dużej populacji o p=q=0,5 dwa osobniki na rodziców o genotypie Aa, uzyskuje dwoje potomków, prawdopodobieństwo wybrania danej liczby alleli jednego rodzaju jest zgodny z rozkładem Bernoulliego n k n k Pn p( X k), p (1 p) gdy 0 p 1 oraz k k Genotypy potomstwa Frekwencja alleli AA Aa aa p q , ,750 0,250 0, ,500 0, ,500 0,500 0, ,250 0,750 0, ,0625 0,1... n prawdopodo bieństwo

4 Efekt założyciela Populacja utworzona przez niewielką liczbę osobników może znacznie różnić się od wyjściowej

5 EFEKTYWNA WIELKOŚĆ POPULACJI N e odnosi się do takiej liczebności wyidealizowanej populacji, w której tempo dryfu genetycznego byłoby takie same jak w rzeczywistej populacji

6 Ht/H Ne=5 Ne=10 Ne=25 Ne=50 Ne= generation

7 Poziom homozygotyczności w pokoleniach zależnie od Ne

8 Efektywna wielkość populacji Dla populacji wyidealizowanej N e =2N W populacjach rzeczywistych zależy od: - Stosunku poligamii - Zmienności liczby potomstwa - Fluktuacji liczebności w czasie

9 Stosunek poligamii N e N 4 N M M N N F F N M, N F liczba samców i samic

10 Przykład Stosunek poligamii N M =24, N F =56 N e ,2

11 Ne Wielkość populacji stała N = liczba samców

12 liczba samic N e = liczba samców

13 Ne Liczba samców stała N M = liczba samic

14 Liczba potomstwa W populacji wyidealizowanej rozkład wielkości rodziny (liczba potomków w ciągu całego monogamicznej życia pary zwierząt) ma rozkład Poissona o wartości oczekiwanej równej 2. Zgodnie z tym rozkładem rodziny z liczbą potomków 0, 1, 2, 3, 4 i 5 stanowią odpowiednio 0,135; 0,271; 0,271; 0,180; 0,090 i 0,036.

15 Liczba potomstwa N e 4 N 2 V k 2 V k wariancja liczby potomków

16 Liczba potomstwa - przykład Gatunek : darwinka grubodzioba Geospiza conirostris gatunek monogamiczny wariancja liczby potomstwa V k =6,74 N e /N ~ 4/(V k +2) = 4/(6,74+2) = 0,46

17 Liczba potomstwa Jeżeli wielkość populacji jest zmienna w czasie N e k N k 1 A 1 V / k k N A liczba dorosłych osobników w pokoleniu poprzednim k średnia wielkość rodziny (liczby potomków)

18 Liczba potomstwa - przykład Gatunek Lew azjatycki Dotyczy populacji w niewoli Wariancja liczby potomstwa V k =32,65 Średnia liczka potomstwa k=1,65 N e /N A ~ (N A k-1)/n A [k-1+(v k /k)] = ~ k/ [k-1+(v k /k)] = 1,65/(1,65-1+(32,65/1,65) = = 0,081

19 Liczba potomstwa jeżeli liczba potomstwa będzie jednakowa czyli V k =0 4 N 2 N 2N 1 ~ 2N e V 2 k

20 Przykłady zmienności liczby potomstwa Gatunek płeć V k k V k /k Lew azjatycki M F Tamaryna złotogrzywa M 7,27 1, F 5,74 1, Zebra Grevy ego M F Koń Przewalskiego M F Tygrys sumatrzański M F

21 Ne Liczba potomstwa wielkość N e dla populacji o różnych N N=10 N=30 N= Vk

22 Ne/N Liczba potomstwa proporcja N e /N 2 1,5 1 0, Vk

23 Fluktuacja wielkości populacji w czasie N e T t T 1 N ( t) 1 e T liczba pokoleń, t numer pokolenia

24 Ne Fluktuacja wielkości populacji

25 Fluktuacja wielkości populacji

26 Efektywna wielkość populacji a inbred N e 1 F N F poziom inbredu w populacji

27 Ne/N Efektywna wielkość populacji a inbred 1 0,8 0,6 0,4 0, ,2 0,4 0,6 0,8 1 F

28 Połączenie różnych czynników przykład dla lwiatki złotogrzywej samice samce N k V k N ef = (N f k-1)/[k-1+(v k /k)] = (275. 1,6-1)/(1,6-1+13,5/1,6) = 48,6 N em = (N m k-1)/[k-1+(v k /k)] = (269. 1,7-1)/(1,7-1+12,1/1,7) = 58,4 N e = 4N ef N em /(N ef +N em ) = (4. 48,6. 58,4)/(48,6+58,4) = 106,1

29 Metody oceny efektywnej wielkości populacji Demograficzne (omówione) Genetyczne - Straty heterozygotyczności w czasie - Zmiany frekwencji alleli z powodu dryfu - Stopień wzrostu współczynnika inbredu szacowanego na podstawie rodowodu - Straty zmienności allelicznej

30 Ocena N e na podstawie straty heterozygotyczności przykład dla nothern hairy-nosed wombat Przez 120 lat, co odpowiada 12 pokoleniom stwierdzono zachowanie 41% heterozygotyczności, zatem Ne = -12/[2ln(0,41)] = 6,7 H t /H 0 ~ e -t/2ne ln(h t /H 0 ) = -t/2n e Ne = -t/2 ln(h t /H 0 )

31 Jeśli zakładane dopuszczalne tempo utraty zmienności w populacji w niewoli powinno wynosić maksimum 5% w ciągu 100 lat Odstęp między pokoleniami Oryks arabski 10 Koń Przewalskiego 9 Nosorożec indyjski 18 Tygrys 7 Zuraw 26 efektywna wielkość populacji Oryks arabski 100 Koń Przewalskiego 110 Nosorożec indyjski 60 Tygrys 130 Zuraw 40

32 Proporcja N e /N w niewoli Oryks arabski (Oryx leucoryx) 0,14 Gepard (Acinonyx jubatus) 0,21 Tchórz czarnołapy (Mustela nigripes ) 0,35 Panda mała (Rhinoceros unicornis ) 0,42 Tygrys (Panthera tigris ) 0,05 Kondor kalifornijski (Gymnogyps californianus ) 0,21 Pingwin królewski (Aptenodytes patagonica) 0,36

33 Wymagane Ne Od 50 do

34 Dziękuję, na dzisiaj wystarczy

Genetyka populacji. Efektywna wielkość populacji

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

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie populacjami zwierząt. Relacje między osobnikami w populacji spokrewnienie i inbred Depresja inbredowa Ocena efektów krzyżowania

Zarządzanie populacjami zwierząt. Relacje między osobnikami w populacji spokrewnienie i inbred Depresja inbredowa Ocena efektów krzyżowania Zarządzanie oulacjami zierząt Relacje między osobnikami oulacji sokrenienie i inbred Deresja inbredoa Ocena efektó krzyżoania Zarządzanie oulacjami zierząt Prao Hardy ego i Weinberg a Czynniki zaburzające

Bardziej szczegółowo

ZARZĄDZANIE POPULACJAMI ZWIERZĄT DRYF GENETYCZNY EFEKTYWNA WIELKOŚĆ POPULACJI PRZYROST INBREDU

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

Bardziej szczegółowo

GENETYKA POPULACJI. Ćwiczenia 3 Biologia I MGR

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

Bardziej szczegółowo

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

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

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

Zarządzanie populacjami zwierząt. Relacje między osobnikami w populacji spokrewnienie i inbred Depresja inbredowa Ocena efektów krzyżowania

Zarządzanie populacjami zwierząt. Relacje między osobnikami w populacji spokrewnienie i inbred Depresja inbredowa Ocena efektów krzyżowania Zarządzanie populacjami zwierząt Relacje między osobnikami w populacji spokrewnienie i inbred Depresja inbredowa Ocena efektów krzyżowania Podobieństwo między rodzicem a potomkiem ½ ½ ½ ½ R RP = ½ Podobieństwo

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie populacjami zwierząt. Relacje między osobnikami w populacji spokrewnienie i inbred Wykład 5

Zarządzanie populacjami zwierząt. Relacje między osobnikami w populacji spokrewnienie i inbred Wykład 5 Zarządzanie populacjami zwierząt Relacje między osobnikami w populacji spokrewnienie i inbred Wykład 5 Podobieństwo między rodzicem a potomkiem ½ ½ ½ ½ R RP = ½ Podobieństwo pełnego rodzeństwa (FS full

Bardziej szczegółowo

Genetyka populacji. Analiza Trwałości Populacji

Genetyka populacji. Analiza Trwałości Populacji Genetyka populacji Analiza Trwałości Populacji Analiza Trwałości Populacji Ocena Środowiska i Trwałości Populacji- PHVA to wielostronne opracowanie przygotowywane na ogół podczas tworzenia planu ochrony

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Dobór naturalny. Ewolucjonizm i eugenika

Dobór naturalny. Ewolucjonizm i eugenika Dobór naturalny Ewolucjonizm i eugenika Silna i słaba selekcja - symulacje W cieniu eugeniki Początki - XIX w. (Francis Galton) XX w. - eugenika totalitarna Poprawa jakości gatunku ludzkiego poprzez kierowanie

Bardziej szczegółowo

Szacowanie wartości hodowlanej. Zarządzanie populacjami

Szacowanie wartości hodowlanej. Zarządzanie populacjami Szacowanie wartości hodowlanej Zarządzanie populacjami wartość hodowlana = wartość cechy? Tak! Przy h 2 =1 ? wybitny ojciec = wybitne dzieci Tak, gdy cecha wysokoodziedziczalna. Wartość hodowlana genetycznie

Bardziej szczegółowo

Pokrewieństwo, rodowód, chów wsobny

Pokrewieństwo, rodowód, chów wsobny Pokrewieństwo, rodowód, chów wsobny Pokrewieństwo Pokrewieństwo, z punktu widzenia genetyki, jest podobieństwem genetycznym. Im osobniki są bliżej spokrewnione, tym bardziej są podobne pod względem genetycznym.

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. 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

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

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

METODY BADAŃ NA ZWIERZĘTACH ze STATYSTYKĄ wykład 3-4. Parametry i wybrane rozkłady zmiennych losowych

METODY BADAŃ NA ZWIERZĘTACH ze STATYSTYKĄ wykład 3-4. Parametry i wybrane rozkłady zmiennych losowych METODY BADAŃ NA ZWIERZĘTACH ze STATYSTYKĄ wykład - Parametry i wybrane rozkłady zmiennych losowych Parametry zmiennej losowej EX wartość oczekiwana D X wariancja DX odchylenie standardowe inne, np. kwantyle,

Bardziej szczegółowo

Wybrane rozkłady zmiennych losowych. Statystyka

Wybrane rozkłady zmiennych losowych. Statystyka Wybrane rozkłady zmiennych losowych Statystyka Rozkład dwupunktowy Zmienna losowa przyjmuje tylko dwie wartości: wartość 1 z prawdopodobieństwem p i wartość 0 z prawdopodobieństwem 1- p x i p i 0 1-p 1

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie populacjami zwierząt. Czynniki zaburzające równowagę Wykład 2

Zarządzanie populacjami zwierząt. Czynniki zaburzające równowagę Wykład 2 Zarządzanie oulacjami zierząt Czynniki zaburzające rónoagę Wykład Czynniki łyające na rónoagę genetyczną oulacji - SELEKCJA Zróżnicoane radoodobieństo ozostaienia otomsta Wskaźnik rerodukcji netto R =

Bardziej szczegółowo

CECHY ILOŚCIOWE PARAMETRY GENETYCZNE

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

Bardziej szczegółowo

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

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

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

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

Wybrane rozkłady zmiennych losowych. Statystyka

Wybrane rozkłady zmiennych losowych. Statystyka Wybrane rozkłady zmiennych losowych Statystyka Rozkład dwupunktowy Zmienna losowa przyjmuje tylko dwie wartości: wartość 1 z prawdopodobieństwem p i wartość 0 z prawdopodobieństwem 1- p x i p i 0 1-p 1

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

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

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

Zarządzanie populacjami zwierząt. Ocena wartości hodowlanej Wykład 7

Zarządzanie populacjami zwierząt. Ocena wartości hodowlanej Wykład 7 Zarządzanie populacjami zwierząt Ocena wartości odowlanej Wykład 7 Wartość fenotypowa Ceca ilościowa G GE E D I GE E E p E t,d,i addytywna, dominacyjna, interakcyjna (epistatyczna) część wartości genotypowej

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

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

Zarządzanie populacjami zwierząt. Parametry genetyczne cech

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

Bardziej szczegółowo

Teoria ewolucji. Podstawowe pojęcia. Wspólne pochodzenie.

Teoria ewolucji. Podstawowe pojęcia. Wspólne pochodzenie. Teoria ewolucji Podstawowe pojęcia. Wspólne pochodzenie. Informacje Kontakt: Paweł Golik Instytut Genetyki i Biotechnologii, Pawińskiego 5A pgolik@igib.uw.edu.pl Informacje, materiały: http://www.igib.uw.edu.pl/

Bardziej szczegółowo

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

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

Ekologia molekularna. wykład 9

Ekologia molekularna. wykład 9 Ekologia molekularna wykład 9 Wymierania % wymarłych gatunków Wymarło >99.9% gatunków, które kiedykolwiek żyły. Średnio gatunek trwa 10 mln lat mln lat temu Genetyka konserwatorska Cele ochrona różnorodności

Bardziej szczegółowo

Podstawy teorii ewolucji. Informacja i ewolucja

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

Bardziej szczegółowo

Rozkłady statystyk z próby. Statystyka

Rozkłady statystyk z próby. Statystyka Rozkłady statystyk z próby tatystyka Rozkłady statystyk z próby Próba losowa pobrana z populacji stanowi realizacje zmiennej losowej jak ciąg zmiennych losowych (X, X,... X ) niezależnych i mających ten

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

STATYSTYKA wykład 5-6

STATYSTYKA wykład 5-6 TATYTYKA wykład 5-6 Twierdzenia graniczne Rozkłady statystyk z próby Wanda Olech Twierdzenia graniczne Jeżeli rozpatrujemy ciąg zmiennych losowych {X ; X ;...; X n }, to zdarza się, że ich rozkłady przy

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

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

Podstawy genetyki populacji. Genetyka mendlowska i ewolucja

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

Bardziej szczegółowo

Centralne twierdzenie graniczne

Centralne twierdzenie graniczne Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Universytet Zielonogórski Wykład 4 Ważne uzupełnienie Dwuwymiarowy rozkład normalny N (µ X, µ Y, σ X, σ Y, ρ): f XY (x, y) = 1 2πσ X σ Y 1 ρ 2 { [ (x ) 1

Bardziej szczegółowo

MODELE ROZWOJU POPULACJI Z UWZGLĘDNIENIEM WIEKU

MODELE ROZWOJU POPULACJI Z UWZGLĘDNIENIEM WIEKU MODELE ROZWOJU POPULACJI Z UWZGLĘDNIENIEM WIEKU Dr Wioleta Drobik-Czwarno CIĄG FIBONACCIEGO Schemat: http://blogiceo.nq.pl/matematycznyblog/2013/02/06/kroliki-fibonacciego/ JAK MOŻEMY ULEPSZYĆ DOTYCHCZASOWE

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie populacjami zwierząt. Relacje między osobnikami w populacji spokrewnienie i inbred Depresja inbredowa Ocena efektów krzyżowania

Zarządzanie populacjami zwierząt. Relacje między osobnikami w populacji spokrewnienie i inbred Depresja inbredowa Ocena efektów krzyżowania Zarządzanie populacjami zwierząt Relacje między osobnikami w populacji spokrewnienie i inbred Depresja inbredowa Ocena efektów krzyżowania Czym będziemy się zajmować Genetyczne relacje między osobnikami

Bardziej szczegółowo

PODSTAWOWE ROZKŁADY PRAWDOPODOBIEŃSTWA. Piotr Wiącek

PODSTAWOWE ROZKŁADY PRAWDOPODOBIEŃSTWA. Piotr Wiącek PODSTAWOWE ROZKŁADY PRAWDOPODOBIEŃSTWA Piotr Wiącek ROZKŁAD PRAWDOPODOBIEŃSTWA Jest to miara probabilistyczna określona na σ-ciele podzbiorów borelowskich pewnej przestrzeni metrycznej. σ-ciało podzbiorów

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

Wykład Centralne twierdzenie graniczne. Statystyka matematyczna: Estymacja parametrów rozkładu

Wykład Centralne twierdzenie graniczne. Statystyka matematyczna: Estymacja parametrów rozkładu Wykład 11-12 Centralne twierdzenie graniczne Statystyka matematyczna: Estymacja parametrów rozkładu Centralne twierdzenie graniczne (CTG) (Central Limit Theorem - CLT) Centralne twierdzenie graniczne (Lindenberga-Levy'ego)

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

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. Równowaga Hardy ego-weinberga W populacji będącej w równowadze H-W częstości alleli nie zmieniają się Nie przebiega ewolucja Mechanizmy

Bardziej szczegółowo

Adam Łomnicki. Tom 58 2009 Numer 3 4 (284 285) Strony 377 384. Zakład Badania Ssaków PAN 17-230 Białowieża E-mail: adam.lomnicki@uj.edu.

Adam Łomnicki. Tom 58 2009 Numer 3 4 (284 285) Strony 377 384. Zakład Badania Ssaków PAN 17-230 Białowieża E-mail: adam.lomnicki@uj.edu. Tom 58 2009 Numer 3 4 (284 285) Strony 377 384 Adam Łomnicki Zakład Badania Ssaków PAN 17-230 Białowieża E-mail: adam.lomnicki@uj.edu.pl DRYF GENETYCZNY Dryf genetyczny jest zjawiskiem widocznym wyraźnie

Bardziej szczegółowo

Ekologia molekularna. wykład 6

Ekologia molekularna. wykład 6 Ekologia molekularna wykład 6 Tempo mutacji Tempo błędu polimerazy: 10-4 pomyłka polimerazy 10-8 po naprawie błędów Faktyczne tempo mutacji: 10-9/zasadę/pokolenie W genomie człowieka jest 3 x 109 zasad

Bardziej szczegółowo

ZARZĄDZANIE POPULACJAMI ZWIERZĄT SPOKREWNIENIE INBRED

ZARZĄDZANIE POPULACJAMI ZWIERZĄT SPOKREWNIENIE INBRED ZARZĄDZANIE POPULACJAMI ZWIERZĄT SPOKREWNIENIE INBRED Rodowody wraz z wynikami kontroli użytkowości stanowią podstawową informację potrzebną do doskonalenia zwierząt X S D C F C F C S D F strzałka oznacza

Bardziej szczegółowo

Prognozowanie i Symulacje. Wykład I. Matematyczne metody prognozowania

Prognozowanie i Symulacje. Wykład I. Matematyczne metody prognozowania Prognozowanie i Symulacje. Wykład I. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści Szeregi czasowe 1 Szeregi czasowe 2 3 Szeregi czasowe Definicja 1 Szereg czasowy jest to proces stochastyczny z czasem dyskretnym

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

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 populacjach

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

DOBÓR. Kojarzenie, depresja inbredowa, krzyżowanie, heterozja

DOBÓR. Kojarzenie, depresja inbredowa, krzyżowanie, heterozja DOBÓR Kojarzenie, depresja inbredowa, krzyżowanie, heterozja SELEKCJA grupa osobników obu płci, która ma zostać rodzicami następnego pokolenia DOBÓR OSOBNIKÓW DO KOJARZEŃ POSTĘP HODOWLANY następne pokolenie

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

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

INFORMATYKA W SELEKCJI

INFORMATYKA W SELEKCJI INFORMATYKA W SELEKCJI INFORMATYKA W SELEKCJI - zagadnienia 1. Dane w pracy hodowlanej praca z dużym zbiorem danych (Excel) 2. Podstawy pracy z relacyjną bazą danych w programie MS Access 3. Systemy statystyczne

Bardziej szczegółowo

Ocena wartości hodowlanej. Dr Agnieszka Suchecka

Ocena wartości hodowlanej. Dr Agnieszka Suchecka Ocena wartości hodowlanej Dr Agnieszka Suchecka Wartość hodowlana genetycznie uwarunkowane możliwości zwierzęcia do ujawnienia określonej produkcyjności oraz zdolność przekazywania ich potomstwu (wartość

Bardziej szczegółowo

Wnioskowanie statystyczne. Statystyka w 5

Wnioskowanie statystyczne. Statystyka w 5 Wnioskowanie statystyczne tatystyka w 5 Rozkłady statystyk z próby Próba losowa pobrana z populacji stanowi realizacje zmiennej losowej jak ciąg zmiennych losowych (X, X,... X ) niezależnych i mających

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

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

Teoria ewolucji. Podstawowe pojęcia. Wspólne pochodzenie.

Teoria ewolucji. Podstawowe pojęcia. Wspólne pochodzenie. Teoria ewolucji Podstawowe pojęcia. Wspólne pochodzenie. Ewolucja Znaczenie ogólne: zmiany zachodzące stopniowo w czasie W biologii ewolucja biologiczna W astronomii i kosmologii ewolucja gwiazd i wszechświata

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

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

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

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

Bardziej szczegółowo

dr hab. Dariusz Piwczyński, prof. nadzw. UTP

dr hab. Dariusz Piwczyński, prof. nadzw. UTP dr hab. Dariusz Piwczyński, prof. nadzw. UTP NIEZBĘDNE DO ZROZUMIENIA WYKŁADU POJĘCIA Doświadczenie jednogrupowe (jednopróbkowe), dwugrupowe (dwupróbkowe) Doświadczenie niezależne i wiązane (zależne, sparowane)

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Temat 12. Mechanizmy ewolucji

Temat 12. Mechanizmy ewolucji Temat 12 Mechanizmy ewolucji Program Ewolucja Jest to darmowy program edukacyjny, dostępny pod adresem: http://www.staff.amu.edu.pl/~krzychu/html/index.php?page=prog Autor programu: Krzysztof Kościński.

Bardziej szczegółowo

Polimorfizm genu mitochondrialnej polimerazy gamma (pol γ) w populacjach ludzkich Europy

Polimorfizm genu mitochondrialnej polimerazy gamma (pol γ) w populacjach ludzkich Europy Polimorfizm genu mitochondrialnej polimerazy gamma (pol γ) w populacjach ludzkich Europy Praca wykonana pod kierunkiem dr hab. Tomasza Grzybowskiego w Katedrze Medycyny Sądowej w Zakładzie Genetyki Molekularnej

Bardziej szczegółowo

Teoria ewolucji. Podstawy wspólne pochodzenie.

Teoria ewolucji. Podstawy wspólne pochodzenie. Teoria ewolucji. Podstawy wspólne pochodzenie. Ewolucja biologiczna } Znaczenie ogólne: } proces zmian informacji genetycznej (częstości i rodzaju alleli), } które to zmiany są przekazywane z pokolenia

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN DYPLOMOWY, część II, 23.09.2008 Biomatematyka

EGZAMIN DYPLOMOWY, część II, 23.09.2008 Biomatematyka Biomatematyka W 200-elementowej próbie losowej z diploidalnej populacji wystąpiło 89 osobników genotypu AA, 57 osobników genotypu Aa oraz 54 osobników genotypu aa. Na podstawie tych danych (a) dokonaj

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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA. rachunek prawdopodobieństwa

STATYSTYKA MATEMATYCZNA. rachunek prawdopodobieństwa STATYSTYKA MATEMATYCZNA rachunek prawdopodobieństwa treść Zdarzenia losowe pojęcie prawdopodobieństwa prawo wielkich liczb zmienne losowe rozkłady teoretyczne zmiennych losowych Zanim zajmiemy się wnioskowaniem

Bardziej szczegółowo

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA 7.1 PL (wykład 1) Dariusz Gozdowski

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA 7.1 PL (wykład 1) Dariusz Gozdowski Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA 7.1 PL (wykład 1) Dariusz Gozdowski Katedra Doświadczalnictwa i Bioinformatyki Wydział Rolnictwa i Biologii SGGW STATYSTYKA to nauka, której przedmiotem

Bardziej szczegółowo

Księgarnia PWN: Joanna R. Freeland - Ekologia molekularna

Księgarnia PWN: Joanna R. Freeland - Ekologia molekularna Księgarnia PWN: Joanna R. Freeland - Ekologia molekularna Spis treści Przedmowa................................. Podziękowania............................... XIII XIV 1 Metody genetyki molekularnej w badaniach

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

MODELOWANIE STOCHASTYCZNE CZĘŚĆ I - PODSTAWY. Biomatematyka Dr Wioleta Drobik-Czwarno

MODELOWANIE STOCHASTYCZNE CZĘŚĆ I - PODSTAWY. Biomatematyka Dr Wioleta Drobik-Czwarno MODELOWANIE STOCHASTYCZNE CZĘŚĆ I - PODSTAWY Biomatematyka Dr Wioleta Drobik-Czwarno Modele stochastyczne, a deterministyczne Brak możliwości uwzględnienia czynników losowych w modelu deterministycznym

Bardziej szczegółowo

Elementy teorii informacji w ewolucji

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

Bardziej szczegółowo

Podstawy teorii ewolucji. Informacja i ewolucja

Podstawy teorii ewolucji. Informacja i ewolucja Podstawy teorii ewolucji Informacja i ewolucja Informacje Kontakt: Paweł Golik Instytut Genetyki i Biotechnologii, Pawińskiego 5A pgolik@igib.uw.edu.pl Informacje, materiały: http://www.igib.uw.edu.pl/

Bardziej szczegółowo

Teoria ewolucji. Dobór płciowy i krewniaczy. Adaptacje. Dryf genetyczny.

Teoria ewolucji. Dobór płciowy i krewniaczy. Adaptacje. Dryf genetyczny. Teoria ewolucji. Dobór płciowy i krewniaczy. Adaptacje. Dryf genetyczny. Dobór i złożone zachowania Nie istnieje dobór grupowy ( dobro gatunku ) Istnieje dobór krewniaczy Istnieją złożone strategie sygnałów

Bardziej szczegółowo

Metody probabilistyczne

Metody probabilistyczne Metody probabilistyczne Teoria estymacji Jędrzej Potoniec Bibliografia Bibliografia Próba losowa (x 1, x 2,..., x n ) Próba losowa (x 1, x 2,..., x n ) (X 1, X 2,..., X n ) Próba losowa (x 1, x 2,...,

Bardziej szczegółowo

b) Niech: - wśród trzech wylosowanych opakowań jest co najwyżej jedno o dawce 15 mg. Wówczas:

b) Niech: - wśród trzech wylosowanych opakowań jest co najwyżej jedno o dawce 15 mg. Wówczas: ROZWIĄZANIA I ODPOWIEDZI Zadanie A1. Można założyć, że przy losowaniu trzech kul jednocześnie kolejność ich wylosowania nie jest istotna. A więc: Ω = 20 3. a) Niech: - wśród trzech wylosowanych opakowań

Bardziej szczegółowo

[ IMIĘ I NAZWISKO:. KLASA NR.. ] Zadania genetyczne

[ IMIĘ I NAZWISKO:. KLASA NR.. ] Zadania genetyczne Zadanie 1. (2 pkt). Ciemnooki mężczyzna, którego ojciec miał oczy piwne a matka niebieskie, poślubił ciemnooką kobietę. Syn tej pary jest niebieskooki. Przyjmując oznaczenia: allel dominujący (barwnik

Bardziej szczegółowo