GENETIKA POPULACÍ KVANTITATIVNÍCH ZNAKŮ 8

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
GENETIKA POPULACÍ KVANTITATIVNÍCH ZNAKŮ 8
Advertisements

Strategické otázky výzkumníka 1.Jaký typ výzkumu zvolit? 2.Na jakém vzorku bude výzkum probíhat? 3.Jaké výzkumné metody a techniky uplatnit?
10. SEMINÁŘ INDUKTIVNÍ STATISTIKA 3. HODNOCENÍ ZÁVISLOSTÍ.
Teoretické principy šlechtění a selekce Tomáš Kopec.
Genetické parametry Heritabilita, korelace. primární GP genetický rozptyl prostřeďový rozptyl kovariance sekundární GP heritabilita opakovatelnost genetické.
EMM101 Ekonomicko-matematické metody č. 10 Prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc.
Význam diferenciálních rovnic převzato od Doc. Rapanta.
Petr Kielar Seminář o stavebním spoření Část VI: Podmínka rovnováhy a SKLV.
Zlepšení podmínek pro vzdělávání na středních školách Operačního programu Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název a adresa školy: Integrovaná střední.
STATISTICKÉ METODY V GEOGRAFII. Odhady parametrů intervaly spolehlivosti.
9. SEMINÁŘ INDUKTIVNÍ STATISTIKA 2. TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ.
Korelace 20. prosince 2013 VY_42_INOVACE_190227
Analýza variance (ANOVA).
Komplexní systém hodnocení
Komplexní systém hodnocení
Testování hypotéz Testování hypotéz o rozdílu průměrů
OCEŇOVÁNÍ CENNÝCH PAPÍRŮ Přednáška č. 2
Pravděpodobnostní hodnocení vstupních parametrů zemin a hornin a spolehlivostní analýza geotechnických konstrukcí.
Interpolace funkčních závislostí
„VĚDA JE, DÁVÁ SPRÁVNÉ ÚDAJE, NEKLESEJTE NA MYSLI, ONA VÁM TO VYČÍSLÍ“
Dobývání znalostí z databází základy statistiky
Matematika 3 – Statistika Kapitola 4: Diskrétní náhodná veličina
Testování hypotéz vymezení základních pojmů
NÁZEV ŠKOLY: ČÍSLO PROJEKTU: NÁZEV MATERIÁLU: TÉMA SADY: ROČNÍK:
VY_32_INOVACE_Pel_I_05 Výrazy – vzorce 2
Statistické metody a zpracování dat 1 (podzim 2016) Klára Čížková
Testování hypotéz Testování hypotéz o rozdílu průměrů
„Svět se skládá z atomů“
PŘÍRODNÍ VÝBĚR (SELEKCE)
Charakteristiky variability
Výběrové metody (Výběrová šetření)
Jedno-indexový model a určení podílů cenných papírů v portfoliu
Základy zpracování geologických dat testování statistických hypotéz
Zobecněné rozdíly kvalitativního a kvantitativního výzkumu
SIMULAČNÍ MODELY.
Statistická analýza dat
Základy statistické indukce
Molekulová fyzika 3. prezentace.
Základy zpracování geologických dat testování statistických hypotéz
GENETIKA Vazba genů.
Parametry polohy Modus Medián
Rozšířené modely časových řad
Míry asociace obecná definice – síla a směr vztahu
Kvadratické nerovnice
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.
BIBS Informatika pro ekonomy přednáška 2
Spojité VELIČINY Vyšetřování normality dat
PSY252 Statistická analýza dat v psychologii II
Rovnice základní pojmy.
Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích
XII. Binomické rozložení
STATISTIKA PRO EKONOMY (kombinovaná forma)
3. přednáška Laplaceova transformace
Jiří Vyskočil, Marko Genyg-Berezovskyj 2010
Základní statistické pojmy
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
Teorie chyb a vyrovnávací počet 1
Náhodný jev, náhodná proměnná
Centrální limitní věta
Více náhodných veličin
MATEMATIKA Lineární rovnice s neznámou ve jmenovateli.
Teorie chyb a vyrovnávací počet 2 (155TCV2)
Teorie chyb a vyrovnávací počet 2
Pravděpodobnost a matematická statistika I.
Transkript prezentace:

GENETIKA POPULACÍ KVANTITATIVNÍCH ZNAKŮ 8 Genetické parametry - heritabilita prof. Ing. Václav Řehout, CSc.

Heritabilita a metody jejího odhadu Genetické parametry Heritabilita a metody jejího odhadu

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

Heritabilita = dědivost do jaké míry je znak podmíněný geneticky? do jaké míry je předáván z rodičů na potomky? číselně vyjadřujeme koeficientem heritability h2; nabývá hodnot od 0 do 1; h2 je mírou dědivosti

obecně platí v daném čase a prostoru platí pro danou populaci daný čas konkrétní podmínky obecně platí v daném čase a prostoru ! 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 výpočtu h2 1. podobnost rodičů a potomků 2. rozklad proměnlivosti 3. neparametrické metody 4. selekční experimenty ! Podmínka – jen ze souborů příbuzných jedinců !

1. podobnost rodičů a potomků (hodnoceno korelační nebo regresní analýzou) korelace nebo regrese 1potomka na 1 rodiče: korelace nebo regrese B1 - potomka na průměr rodičů: B2 - rodiče na průměr potomků B3 - průměru rodičů na průměr potomků C1 - mezi polosourozenci C2 - mezi úpl. sourozenci C3 - mezi dvojčaty

ad a) korelace nebo regrese potomka na rodiče: A1 – bez zohlednění ze strany otců (jeden rodič - jeden potomek) M1 D1 rMD = rXY M2 D2 bDM=bYX Mn Dn h2=2rXY nebo 2bYX Korelační páry

ad a) korelace nebo regrese potomka na rodiče: A2 – při zohlednění ze strany otců (jeden rodič - jeden potomek) Modifikovaný výpočet rXY nebo bYX ale stejně h2=2rXY nebo 2bYX

ad b) korelace nebo regrese potomka na průměr rodičů: B1 – regrese potomků na průměr rodičů (jeden rodič - jeden potomek) M1O1 D1 M2O2 D2 MnOn Dn M+O 2 R1 D1 R2 D2 Rn Dn rRD=rXY ; bDR=bYX h2=2rXY nebo 2bYX = R

ad b) korelace nebo regrese potomka na průměr rodičů: B2 – regrese průměru potomků na jednoho z rodičů (jeden rodič - jeden potomek) P1P2 Pn M1 P1P2 Pn M2 PnPn Pn Mn ∑ P n = P P1 M1 P2 M2 Pn Mn rMP=rXY ; bPM=bYX h2=2rXY nebo 2bYX

ad b) korelace nebo regrese potomka na průměr rodičů: B3 – regrese průměru potomků na průměr rodičů (jeden rodič - jeden potomek) M1 O1 P1 P2 Pn M2 O2 P1 P2 Pn Mn On P1 P2 Pn P1 R1 P2 R2 Pn Rn rRP=rXY bPR=bYX M+O 2 ∑ P n h2=2rXY nebo 2bYX = R = P

Opět – páry polosourozenců = korelační páry C1 – korelace mezi dvojicemi poosour. Opět – páry polosourozenců = korelační páry O1M1,2 PS1 PS2 O2M1 ,2 PS1 PS2 OnMm,n PS1 PS2 rXY bYX Při více polos. Než 2 pak páry ze všech možných kombinací= n=počet polosourozenců n2+n 2 h2=4rXY nebo 4bYX

Opět – páry polosourozenců = korelační páry C2 – korelace mezi dvojicemi úpl. sourozenců Opět – páry polosourozenců = korelační páry O1M1 S1 S2 O2M1 S1 S2 OnMn S1 S2 Poznámka: Stejné podmínky chovu obou sourozenců  problém a proto vhodnější AR h2 = 2S1S2 = 2rXY nebo bYX

Opět – páry polosourozenců = korelační páry C3 – korelace mezi dvojčaty Opět – páry polosourozenců = korelační páry Jednovaječná dvojčata:  h2=rMZ Dvouvaječná dvojčata:  rDZ h2=2(rMZ-rDZ) Korelace mezi sourozenci úpl.:  rSS (rPS) a jsou-li souč. sourozeni dvojčata, pak rFSMZ h2 = 2(rMZ-rFSMZ)

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

žádná střední úplná 1 2 3 vysoká podobnost otec: potomci mezi uvnitř nízká dědivost střední dědivost vysoká dědivost

Analýza variance - jednofaktorová proměnlivost SS df MS mezi SSA dfA = p – 1 MSA=SSA/ dfA uvnitř SSE dfE = n – p MSE = SSE/ dfE celkem SSC dfC = n – 1 -

vážený počet jedinců ve skupině složky MS MSE: proměnlivost uvnitř skupiny je podmíněna působením prostředí: MSE: = VE MSA: proměnlivost mezi skupinami je podmíněna geneticky a vlivy prostředí, ve kterém zvířata produkují: MSA = VE + n0VG 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 h2)

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

4. selekční experiment a) selekční pokus r+ nadprůměrní rodiče p+ jejich potomci r- podprůměrní rodiče p- jejich potomci

4. selekční experiment b) realizovatelná dědivost x průměr populace xs průměr vybraných rodičů x0 průměr jejich potomků

4. selekční experiment c) realizovaná dědivost v genetickém zisku