Genetické parametry Heritabilita, korelace. primární GP genetický rozptyl prostřeďový rozptyl kovariance sekundární GP heritabilita opakovatelnost genetické.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
GENETIKA POPULACÍ KVANTITATIVNÍCH ZNAKŮ 8
Advertisements

Odhad genetických parametrů
Elektromagnetická slučitelnost. Název projektu: Nové ICT rozvíjí matematické a odborné kompetence Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/ Název školy:
Poměrní ukazatelé Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T. G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí.
Strategické otázky výzkumníka 1.Jaký typ výzkumu zvolit? 2.Na jakém vzorku bude výzkum probíhat? 3.Jaké výzkumné metody a techniky uplatnit?
Genetika kvantitativních znaků charakteristika kvantitativních znaků proměnlivost a její složky základní genetické parametry.
Redukce lůžek Existuje prostor pro redukci lůžek akutní péče?
10. SEMINÁŘ INDUKTIVNÍ STATISTIKA 3. HODNOCENÍ ZÁVISLOSTÍ.
Teoretické principy šlechtění a selekce Tomáš Kopec.
Testy hypotéz - shrnutí Testy parametrické Testy neparametrické.
Integrovaná prevence v resortu MZe. IPPC – integrovaná prevence a omezování znečištění  IPPC = integrovaná povolení (IP) a integrovaný registr znečištění.
Základy zpracování geologických dat Rozdělení pravděpodobnosti R. Čopjaková.
EU peníze středním školám Název vzdělávacího materiálu: Genetické interakce – řešené příklady k procvičování Číslo vzdělávacího materiálu: ICT10 /6 Šablona:
Význam diferenciálních rovnic převzato od Doc. Rapanta.
NÁZEV ŠKOLY: S0Š Net Office, spol. s r.o, Orlová Lutyně AUTOR: Ing. Oldřich Vavříček NÁZEV: Podpora výuky v technických oborech TEMA: Základy elektrotechniky.
Petr Kielar Seminář o stavebním spoření Část VI: Podmínka rovnováhy a SKLV.
STATISTICKÉ METODY V GEOGRAFII. Odhady parametrů intervaly spolehlivosti.
Základy nabídky a poptávky TNH 1 – 3. seminář Pavel Seknička.
9. SEMINÁŘ INDUKTIVNÍ STATISTIKA 2. TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ.
Analýza variance (ANOVA).
Testování hypotéz Testování hypotéz o rozdílu průměrů
Interpolace funkčních závislostí
„VĚDA JE, DÁVÁ SPRÁVNÉ ÚDAJE, NEKLESEJTE NA MYSLI, ONA VÁM TO VYČÍSLÍ“
Tvůrce: Mgr. Šárka Vopěnková
Matematika 3 – Statistika Kapitola 4: Diskrétní náhodná veličina
NÁZEV ŠKOLY: ČÍSLO PROJEKTU: NÁZEV MATERIÁLU: TÉMA SADY: ROČNÍK:
Název školy Gymnázium, střední odborná škola, střední odborné učiliště a vyšší odborná škola, Hořice Číslo projektu CZ.1.07/1.5.00/ Název materiálu.
Faktorová analýza cíl faktorové analýzy základní pojmy, postup
PŘÍRODNÍ VÝBĚR (SELEKCE)
Právo životního prostředí pojem, vývoj, prameny, postavení v systému práva, principy Ivana Průchová.
Gymnázium, Třeboň, Na Sadech 308
NÁZEV ŠKOLY: ZŠ J. E. Purkyně Libochovice
Jedno-indexový model a určení podílů cenných papírů v portfoliu
Základy zpracování geologických dat testování statistických hypotéz
Testování hypotéz o rozdílu průměrů: Analýza rozptylu
GENETIKA POPULACÍ KVANTITATIVNÍCH ZNAKŮ 8
SIMULAČNÍ MODELY.
Název prezentace (DUMu):
Párový neparametrický test
Základy statistické indukce
Molekulová fyzika 3. prezentace.
Management Přednáška 7, 8: Plánování.
Základy zpracování geologických dat testování statistických hypotéz
GENETIKA Vazba genů.
Parametry polohy Modus Medián
SÁRA ŠPAČKOVÁ MARKÉTA KOČÍBOVÁ MARCELA CHROMČÁKOVÁ LUKÁŠ BARTOŠ B3E1
Míry asociace obecná definice – síla a směr vztahu
FSS MUNI, katedra SPSP Kvantitativní výzkum x118 Téma 11: Korelace
Želvy H0 = není rozdíl mezi délkou želv na Marshallových ostrovech a délkou celé populace karet obrovských H1 = je rozdíl mezi délkou karet obrovských.
NOMINÁLNÍ VELIČINY Odhad hodnoty pravděpodobnosti určitého jevu v základním souboru Test hodnoty pravděpodobnosti určitého jevu v základním souboru Srovnání.
NÁZEV ŠKOLY: ČÍSLO PROJEKTU: NÁZEV MATERIÁLU: TÉMA SADY: ROČNÍK:
Spojité VELIČINY Vyšetřování normality dat
PSY252 Statistická analýza dat v psychologii II
XII. Binomické rozložení
Fitování Konstrukce křivky (funkce), která co nejlépe odpovídá naměřeným hodnotám. - může podléhat dodatečným podmínkám Lineární vs. nelineární regrese.
Lineární regrese.
Cauchyho rozdělení spojité náhodné veličiny
Analýza variance (ANOVA).
Fitování Konstrukce křivky (funkce), která co nejlépe odpovídá naměřeným hodnotám. - může podléhat dodatečným podmínkám Lineární vs. nelineární regrese.
Teorie chyb a vyrovnávací počet 1
SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY
Teorie chyb a vyrovnávací počet 1
Náhodný jev, náhodná proměnná
Centrální limitní věta
T - testy Párový t - test Existuje podezření, že u daného typu auta se přední pneumatiky nesjíždějí stejně. H0: střední hodnota sjetí vpravo (m1) = střední.
Více náhodných veličin
Název školy Gymnázium, střední odborná škola, střední odborné učiliště a vyšší odborná škola, Hořice Číslo projektu CZ.1.07/1.5.00/ Název materiálu.
Genomika a Sexace Roman Hruda
Teorie chyb a vyrovnávací počet 2
Slovní úlohy o společné práci − 3
Transkript prezentace:

Genetické parametry Heritabilita, korelace

primární GP genetický rozptyl prostřeďový rozptyl kovariance sekundární GP heritabilita opakovatelnost genetické a prostřeďové korelace

Heritabilita = dědivost do jaké míry je znak podmíněný geneticky? do jaké míry je předáván z rodičů na potomky? číselně vyjadřujeme koeficientem heritability h 2 ; nabývá hodnot od 0 do 1;

platí pro danou populaci daný čas konkrétní podmínky ! nemá obecnou platnost !

hodnota dědivosti závisí na metodě výpočtu struktuře populace podmínkách chovu úrovni užitkovosti úrovni plemenářské práce sezónnosti vlastnosti pohlavním dimorfismu četnosti souboru přesnosti výpočtu meziplemenných rozdílech (užitkovém zaměření)

metody podobnost rodičů a potomků rozklad proměnlivosti neparametrické metody selekční experimenty

1. podobnost rodičů a potomků regrese potomka na rodiče: h 2 = 2.b xy regrese potomka na průměr rodičů: h 2 = b xy regrese průměru potomků na průměr rodičů: h 2 = b xy korelace mezi sourozenci: h 2 = 2.r xy korelace mezi polosourozenci: h 2 = 4.r xy

2. rozklad proměnlivosti z analýzy variance teoreticky vychází z předpokladu podobnosti příbuzných je-li znak dědivý, jsou si příbuzní podobnější náhodní jedinci v populaci

žádnástředníúplná žádnástřednívysoká střednížádná nízká dědivost mezi uvnitř střední dědivost vysoká dědivost podobnost otec: potomci

Analýza variance - jednofaktorová proměnlivostSSdfMS meziSS A df A = p – 1MS A =SS A / df A uvnitřSS E df E = n – pMS E = SS E / df E celkemSS C df C = n – 1-

složky MS MS E : proměnlivost uvnitř skupiny je podmíněna působením prostředí: MS E : = V E MS A : proměnlivost mezi skupinami je podmíněna geneticky a vlivy prostředí, ve kterém zvířata produkují: MS A = V E + n 0 V G vážený počet jedinců ve skupině

intraklasní korelační koeficient hodnota závisí na tom, jaká je příbuznost (genetická podobnost) porovnávaných jedinců: pokud porovnáváme polosourozence, je jejich genetická podobnost = 0,25 (proto je výsledek roven ¼ h 2 )

3. neparametrické metody obtížně měřitelné znaky neznáme fenotyp, známe pořadí korelační koeficient dle Spearmana stanovíme pořadí rodičů a nezávisle pořadí potomků; diference mezi pořadím d i n - počet dvojic

4. selekční experiment realizovaná dědivost realizovaná dědivost v genetickém zisku

Fenotypové, genetické, genotypové a paratypové korelace vztahy mezi vlastnostmi pozitivní – zvýšením jednoho znaku se zvyšuje i druhý negativní – zvýšením jednoho znaku se snižuje druhý

Fenotypová korelace závislost mezi pozorovanými hodnotami P x a P y ; je daná kombinací závislostí genotypových hodnot a účinků prostředí; korelační páry = dvojice měření znaku x a znaku y u téhož jedince; r P r PxPy

genotypová a genetická korelace genotypová = závislost mezi genotypovými hodnotami znaků x a y; r G ; r GxGy ; genetická = závislost aditivních hodnot obou znaků – častější; vyjadřuje rozsah, ve kterém dvě měření odrážejí, co je geneticky stejná vlastnost (délka křídel : délka thoraxu = délka těla r = 0,75)

paratypová korelace prostřeďová korelace; závislost mezi efekty prostředí; r E ; r ExEy ;

GxGx GyGy X hxhx Y ExEx EyEy hyhy exex eyey

výpočet korelace zohledňuje variance (rozptyly) obou vlastností a jejich vzájemnou kovarianci: zjednodušeně:

vztah na genetické úrovni pleiotropní působení genů = gen ovlivňuje více znaků ve stejném čase vazba genů = geny lokalizovány v jedné vazbové skupině; -čím blíže, tím je vazba silnější; -není stálá – crossing over; -vazba mezi skupinami genů;

zavedení genů do populace -dočasné korelace -intenzivní využití vybraných jedinců; -přenos skupin vlastností; -narušení náhodným pářením;

metody odhadu metoda korelace křížem analýza variance a kovariance realizovaná genetická korelace na základě výsledku selekce

1. korelace křížem známe hodnotu znaku x, y u rodiče a potomka XDXD XMXM YDYD YMYM fenotyp matek fenotyp dcer

2. analýza variance a kovariance jednofaktorová dvoufaktorová

3. z výsledku selekce z genetického zisku; selekční pokus; selekce v běžných podmínkách;

selekční pokus selekční zisk v selektované části populace; selekční zisk v neselektované části populace;

selekce v běžných podmínkách provádíme selekci dle jednoho znaku; stanovíme dosažený genetický zisk pro oba znaky; známe-li heritabilitu obou znaků, pak při selekci podle X:

korelovaný selekční efekt o kolik se v generaci po selekci na znak X změní znak Y, který nebyl předmětem selekce vlastnosti ve vazbě (skot: mléčné složky)

příklady skot r P r A r E produkce mléka : % tuku -0,26 -0,38 -0,18 prod. mléka v 1 : 2 laktaci 0,40 0,75 0,26 prasata přírůstek : hřbetní tuk 0,00 0,13 -0,18 přírůstek : výkrmnost 0,66 0,69 0,64 drůbež hm. těla : hm. vejce 0,33 0,42 0,23 hm. těla : snáška 0,01 -0,17 0,08