遗传图谱相关系数计算

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遗传图谱分析和概率计算

遗传图谱分析和概率计算

个性化教案授课时间:备课时间:2016/1/5年级:高三课时:2课题:遗传图谱分析及概率计算学生姓名:教师姓名:郑远怀教学目标了解遗传病的类型及特点掌握判别遗传病遗传方式的方法掌握遗传病概率计算的方法掌握基因频率与遗传病的关系教学重点重点1、判别遗传病遗传方式的方法2、遗传病概率计算的方法难点:1、基因频率与遗传病的关系教学过程遗传图谱分析及概率计算知识点:一、了解遗传方式:据其特点,可将遗传方式分为以下几种遗传病的遗传方式遗传特点实例常染色体隐性遗传病隔代遗传,患者为隐性纯合体白化病常染色体显性遗传病代代相传,正常人为隐性纯合体软骨发育不全症伴X染色体隐性遗传病隔代遗传,交叉遗传,患者男性多于女性色盲、血友病伴X染色体显性遗传病代代相传,交叉遗传,患者女性多于男性抗维生素D佝偻病伴Y染色体遗传病传男不传女,只有男性患者没有女性患者人类中的毛耳知识点二:判别遗传病遗传方式的方法要快速确定遗传病的遗传方式,(1)、学生首先要有意识地熟记常见的遗传病的遗传方式,如“白化病”“先天性聋哑”为常染色体隐性遗传病,“多指”“并指”为常染色体显性遗传病,“红绿色盲”“血友病”为伴X隐性遗传病,“抗维生素D佝偻病”为伴X隐性遗传病。

(2)其次要熟记有关口诀,1、“无中生有是隐性,有中生无是显性”即如果患病率高,代代连续,且只要有一组符合双亲都是患者,子代中有正常个体,则必为显性遗传。

即“有中生无为显性”。

下图是显性遗传标志图。

如果患病率低,隔代遗传,且只要有一组符合双亲都不患病,子代中有患病个体,则必为隐性遗传。

即“无中生有为隐性”。

下图是隐性遗传标志图。

若系谱图中无上述典型例子,就只能做不确定判断,只能从可能性大小方向来推测,通常的原则是:世代连续很可能为显性遗传病,世代不连续很可能为隐性遗传病(连续的含义:指直系血亲之间具有连续性,如下图中每代都有患者,但是并不具有连续性)。

2、“常染色体显性遗传病:父母有病,女儿无病”注:如果是“父母有病,女儿无病”,可以推出为常染色体显性遗传病3、“常染色体隐性遗传病:父母无病,女儿有病”注:如果是“父母无病,女儿有病”,可以推出为常染色体隐性遗传病4、“伴X显性遗传病:父病女必病,子病母必病”注:如果是“伴X显性遗传病,则父病女必病,子病母必病”但是在显性遗传系谱图中,从系谱中找男患者,如果有“子病母必病,父病女必病”的情况出现,则该病可能为伴X显性遗传病。

遗传系谱图中的概率计算

遗传系谱图中的概率计算

遗传系谱图中的概率计算二、遗传系谱图中的遗传病遗传方式判定方法:1遗传方式判定顺序:确定是否为细胞质遗传(是否为母系遗传)→确定是否为伴Y遗传(是否患者全为男性)→确定是显、隐性→确定是常染色体遗传还是伴X遗传2确定显隐性性状:(1)无中生有为隐性(父母都没有疾病,生了一个有病的孩子)(2)有中生无为显性(父母都有疾病,生了一个正常的孩子)3确定基因的位置(优先考虑是否伴X遗传)(1)在已确定是隐性遗传的系谱中①若女患者的父亲和所有儿子都患病,则为伴X隐性遗传。

②若女患者的父亲和儿子中有正常的,则为常染色体隐性遗传。

(2)在已确定是显性遗传的系谱中①若男患者的母亲和所有女儿都患病,则为伴X显性遗传。

②若男患者的母亲和女儿中有正常的,则为常染色体显性遗传。

4如果系谱中无上述特征,可用排除法,如果排除不了,就只能从可能性大小上判断:(1)若该病在代与代之间呈连续性,则该病很可能是显性遗传病。

(2)若患者无性别差异,男女患病率相当,则该病可能是常染色体上基因控制的遗传病。

(3)若患者有明显的性别差异,男女患者几率相关很大,则该病极有可能是伴性遗传。

三、遗传系谱图中概率计算的思路1、确定遗传病的遗传方式2、确定个体的基因型:用分离定律分析每一种遗传病,计算相应个体婚配后代基因型的概率(常染色体上的遗传病有时注意2/3比例),再组合出个体的基因型(相应的基因型组合即为该个体的基因型,相应基因型概率的乘积为该个体基因型的概率)3、计算概率:所求概率=每对性状相应的概率相乘再相加(最常用分解相乘法)例1(10江苏卷)29.(7分)遗传工作者在进行遗传病调查时发现了一个甲、乙两种单基因遗传病的家系,系谱如下图所示,请回答下列回答(所有概率用分数表示)(1)甲病的遗传方式是________。

(2)乙病的遗传方式不可能是________。

(3)如果II-4、II-6不携带致病基因.按照甲、乙两种遗传病最可能的遗传方式.请计算:①双胞胎(IV-1与IV-2)同时患有甲种遗传病的概率是________。

关于遗传图谱的识别和有关基因型及概率推断和计算

关于遗传图谱的识别和有关基因型及概率推断和计算

关于遗传图谱的识别和有关基因型及概率推断和计算一、关于遗传系谱图的识别和有关遗传病遗传方式的推断北京葛国顺(1)先判断是显性遗传还是隐性遗传:父母正常,儿子患病→图甲常隐、X隐不确定“无中生有”为隐性遗传病父母正常,女儿患病(女病父未病)→→图乙确定患病为常隐父母患病,儿子正常→→图丙常显、X显不确定“有中生无”为显性遗传病父母患病,女儿正常(父病女未病)→→图丁确定是常染色体显性(2)再判断是常染色体遗传还是伴性遗传:常显:患者较多→→图戊“父病女未病;子病母未病”“男女平等”:无伴性常隐:患者很少;→→图己“女病父未病;母病子未病”伴Y:父传子,子传孙,子子孙孙无穷尽“传男不传女”“直线遗传”“男女有别”显女患者明显多于男患者、交叉遗传(见图庚)伴X “子病母必病、父病女必病”隐男患多于女患、隔代遗传、交叉遗传(见图辰)“母病子必病、女病父必病”图庚图辰最可能为X显最可能为x隐例1.(2006江苏卷)下图为甲、乙、丙、丁4种遗传性疾病的调查结果.根据系谱图分析、推测这4种疾病最可能的遗传方式以及一些个体最可能的基因型是A.系谱甲为常染色体显性遗传,系谱乙为x 染色体显性遗传,系谱丙为x染色体隐性遗传,系谱丁为常染色体隐性遗传B.系谱甲为常染色体显性遗传,系谱乙为x 染色体显性遗传,系谱丙为常染色体隐性遗传,系谱丁为x染色体隐性遗传C.系谱甲-2基因型Aa,系谱乙-2基因型X B X b 系谱丙-8基因型Cc,系谱丁-9基因型X D X dD.系谱甲-5基因型Aa,系谱乙-9基因型X B X b系谱丙-6基因型cc.系谱丁-6基因型X D X d例2(2009海淀二模)图3所示两个家系均患有家族性遗传病(阴影部分表示患者),若这两个家组的成员婚配,则()A.1—8婚配组合与3—7婚配组合的儿子发病率不同B.2—6婚配组合与4—5婚配组合的儿子发病率不同C.3—7婚配组合与1—8婚配组合的女儿发病不同D.4—5婚配组合与2—6婚配组合的女儿发病率相同例3 .(2009西城二模)对下列遗传系谱中各家庭遗传病种类推测不正确的是()A.甲不可能是伴X显性遗传病B.乙只能是常染色体显性遗传病C.丙最可能是伴X隐性遗传病D.丁可能是常染色体隐性遗传病或细胞质遗传病例4 .(2007江苏)下列为某一遗传病的家系图,已知I一1为携带者。

相关系数理解与计算

相关系数理解与计算

相关系数理解与计算在统计学和数据分析领域中,相关系数是一种用来衡量两个变量之间线性关系强弱的统计量。

在实际数据分析中,理解和计算相关系数是至关重要的,因为它可以帮助我们了解变量之间的关联程度,从而为数据分析和决策提供重要参考依据。

什么是相关系数相关系数是描述两个变量之间关系密切程度的量化指标,通常用r表示。

当相关系数为正时,表示两个变量之间呈正相关关系,即随着一个变量的增加,另一个变量也随之增加;当相关系数为负时,表示两个变量之间呈负相关关系,即随着一个变量的增加,另一个变量会减小;当相关系数接近于0时,表示两个变量之间没有线性关系,或者说关系较弱。

相关系数的计算方法常用的相关系数计算方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。

皮尔逊相关系数适用于连续变量且满足正态分布的情况,其计算公式为:其中,n为样本量,X和Y分别为两个变量的取值,表示求和。

斯皮尔曼相关系数适用于不满足正态分布或数据类型为等级变量的情况,它通过对原始数据的等级进行计算来衡量变量之间的关系。

相关系数的解释在实际数据分析中,相关系数的取值范围在-1到1之间。

一般来说,相关系数绝对值越接近1,代表两个变量之间的关系越强;当相关系数接近于0时,则表示两个变量之间没有线性关系。

需要注意的是,相关系数只能衡量变量之间的线性关系,对于非线性关系或离群值的影响并不敏感。

因此,在实际数据分析中,除了计算相关系数外,还需要结合数据特点和背景进行综合分析。

相关系数的应用相关系数广泛应用于各个领域的数据分析中。

在金融领域,相关系数可以用来衡量不同证券之间的相关性,帮助投资者进行资产配置和风险管理;在医学研究中,相关系数可以用来分析疾病因素之间的关联,为疾病防控和治疗提供依据。

总之,相关系数作为一种重要的统计量,在数据分析和决策中发挥着重要作用。

通过理解和计算相关系数,我们可以更好地把握数据之间的关系,从而为科学研究和实践应用提供有力支持。

以上是关于相关系数理解与计算的简要介绍,希望对您有所帮助!。

第五章 近交系数与亲缘相关系数

第五章  近交系数与亲缘相关系数
2
□ ½ rpo 〇 □ rGO ½ □
〇 ½
〇 〇 ½ O
所以, rGO = 1 / 4 。 (3)全同胞相关 □ 〇
〇 〇 rFS
rFS = (1 / 2) 2 + (1 / 2) 2 = 1/ 4 + 1/ 4 = 1/ 2
(4)半同胞相关 〇
□ 〇 rHS 〇

rHS = (1 / 2) 2 = 1 / 4
第一节 个体的近交系数
父母代与子代之间是明显的因果关系, 前面已经证明了一个亲本到子女的通径系数是 1/2。 一个近交个体的父母,可以看成是两个结果,而它们的共同祖先则可看成是共同原因。于是, 两个结果间的相关系数就等于连接两个结果的各个通径系数的乘积,父亲到共同祖先的代数 用 n1 表示,母亲到共同祖先的代数用 n2 表示,则两个结果之间通径系数的乘积为(½)n1+n2。 当有两个以上共同原因时,则父母之间的相关系数,等于连接两者的通径系数的乘积之和, 即
如果共同祖先也无近交系数时,上式便可简化为:
R xy = ∑ 1 2
n
如果 x 与 y 到共同祖先的代数分别为 n1 和 n2, 则以上各式中的 n 可写成 n1+n2, 即 n= n1+n2。 3、亲缘相关系数的算法举例。 例 1:计算右图中的 RSD,RXA,FX。 解:已知 S 为近交个体,故应先求 FS。
3 4
S
Fx = (1 / 2) 0+1+1 (1 + 0.1875) + (1 / 2)1+1+1 + (1 / 2) 2+ 2+1 + (1 / 2) 3+ 2+1 = (1 / 2) 2 × 1.1875 + (1 / 2) 3 + (1 / 2) 5 + (1 / 2) 6 = 0.296875 + 0.125 + 0.3125 + 0.015625 = 0.46875

相关系数公式:相关性分析(相关系数)相关系数公式

相关系数公式:相关性分析(相关系数)相关系数公式

相关系数公式:相关性分析(相关系数)相关系数公式话题:相关系数公式计算方法系数相关系数是变量之间相关程度的指标。

样本相关系数用r 表示,总体相关系数用ρ表示,相关系数的取值一般介于-1~1之间。

相关系数不是等距度量值,而只是一个顺序数据。

计算相关系数一般需大样本.相关系数又称皮(尔生)氏积矩相关系数,说明两个现象之间相关关系密切程度的统计分析指标。

相关系数用希腊字母γ表示,γ值的范围在-1和+1之间。

γ>0为正相关,γ<0为负相关。

γ=0表示不相关;γ的绝对值越大,相关程度越高。

两个现象之间的相关程度,一般划分为四级:如两者呈正相关,r呈正值,r=1时为完全正相关;如两者呈负相关则r呈负值,而r=-1时为完全负相关。

完全正相关或负相关时,所有图点都在直线回归线上;点子的分布在直线回归线上下越离散,r的绝对值越小。

当例数相等时,相关系数的绝对值越接近1,相关越密切;越接近于0,相关越不密切。

当r=0时,说明X和Y两个变量之间无直线关系。

相关系数的计算公式为<见参考资料>.其中xi 为自变量的标志值;i=1,2,…n;■为自变量的平均值,为因变量数列的标志值;■为因变量数列的平均值。

为自变量数列的项数。

对于单变量分组表的资料,相关系数的计算公式<见参考资料>. 其中fi为权数,即自变量每组的次数。

在使用具有统计功能的电子计算机时,可以用一种简捷的方法计算相关系数,其公式<见参考资料>.使用这种计算方法时,当计算机在输入x、y数据之后,可以直接得出n、■、∑xi、∑yi、∑■、∑xiy1、γ等数值,不必再列计算表。

简单相关系数:又叫相关系数或线性相关系数。

它一般用字母r 表示。

它是用来度量定量变量间的线性相关关系。

复相关系数:又叫多重相关系数复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。

例如,某种商品的需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系。

遗传图谱相关系数计算讲述

遗传图谱相关系数计算讲述

3) 人为带:某些情况下,某种酶在反应底
物中没有该种酶催化所需的特殊基质它们也会 显出带来,在对一种酶进行染色时,可能由于 其他酶也利用其染液缓冲液中的某些成分,或 染色反应过程中的某些产物正好参与另一种本 并不打算染的酶的显色反应,结果显出了预期 以外的一组带,这种现象叫做“染色矫作物” 或“人为带” 。
利弊: Ae能更好地度量遗传变异的增加
5)平均每个位点的预期杂合度He
意义:平均每个位点的预期杂合度He,中文常被译为 “期望”杂合度,实际上,这里“expected”意思是按哈 迪—温伯格定律预测计算得出的杂合度,没有任何主观 “期望”的含义,用“预期”比较确切,是常用的居群 遗传学变异量的指标,表示在哈迪—温伯格定律下预期 的平均每个个体的位点的杂合度。
6)居群每代迁移数Nm:
居群每代迁移数Nm是测定基因流的一种方法,如果 用N代表居群的有效大小,用M代表居群间每代的迁移 率,它们的关系可以用下列公式表示:
Nm=(1-FST)/4FST
当Nm>1时,基因流就可以防止由遗传漂变 引起的居群之间的遗传分化。因此,往往当Nm 值升高时,GST值降低。
4、居群间或种间遗传学关系的度量:
(3十1十4十2)/4=10/4=2.5
4)平均每个位点的等位基因的有效数目Ae
一个指定位点上的等位基因的有效数目Aei计算公式是:
式中 qj——第j个等位基因的频率,M一一测定到的等位基 因的总数。
一个居群的平均每个位点上的等位基因的有效数目 Ae,等于各位点上的等位基因的有效数目Aei的算术平均 值。
1)遗传一致度 I:
为了估计x和y两个随机交配的二倍体居群间的遗传 学分化情况,在一个指定的基因位点k上的遗传一致度 可以用下列公式表示:

遗传图谱相关系数计算讲述

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等位酶
汇报人:李佳 2016.4.1
1、有关酶的介绍 2、酶谱分析 3、遗传学计算
一 有关酶的介绍
1、1)酶:在生物体内普遍存在的
生物催化剂,与其他非生物催化剂比较它 具有高效性、专一性和温和性等特点。酶 大多是蛋白质,但少数具有生物催化功能 的分子并非为蛋白质,有一些被称为核酶 的RNA分子也具有催化功能。
3)等位酶:一种特殊形式
的同工酶,它由一个基因位点的 不同等位基因编码。
二 酶谱分析
1因位点和等位基因的办法:
2、非遗传性带和人为带的区分
1)影子带: 或阴影带是比较常见的人为原因 造成的带,它们常显色慢、较淡,常常跑在前 面(近阳极)呈帽状,和它们接近的相关联的原 来的带一前一后共同移动变化,它们可能是原 来的等位酶降解的产物。这些次生带可能来自 技术上的问题,如样品材料受到冷冻、不适合 的提取缓冲液、组织太老或在电泳过程中凝胶 发热温度太高等。
当多态位点的数目确定以后,多态位点的百分数就 很容易计算了。例如,所测的4个酶位点中有3个是 多态的,则 P=3/4×100%=75%
利弊:多态位点的百分数虽然能反映所测位点中
不同等位基因的位点有多少,但它并不能反映每个 位点的等位基因的丰富程度,例如,一个位点只有2 个等位基因,另一个位点有10个等位基因,它们都 被平等地称为“多态的”。为了更能反映等位基因 的变化多少,还需要用其他的指标。
3) 人为带:某些情况下,某种酶在反应底
物中没有该种酶催化所需的特殊基质它们也会 显出带来,在对一种酶进行染色时,可能由于 其他酶也利用其染液缓冲液中的某些成分,或 染色反应过程中的某些产物正好参与另一种本 并不打算染的酶的显色反应,结果显出了预期 以外的一组带,这种现象叫做“染色矫作物” 或“人为带” 。

遗传图谱计算专题

遗传图谱计算专题

遗传图谱计算专题一:遗传系谱图的解题方法及练习高中生物学会考要求学生对遗传系谱图应达到综合分析水平。

遗传系谱题多涉及一系列问题的解答,如①判别遗传类型、②写出指定个体的基因型、③计算患病机率。

而教材中有关内容又较少,因而准确分析遗传系谱即成为一个难点。

对学生来说经常出现听得懂,看得明白,就是不会做题。

学生普遍认为解题过程中思路不清晰,书写紊乱。

因此突破这一难点的有效方法首先是:理顺解题思路,排除干扰解题的非智力因素;其次,加强变式训练。

1.几种常见遗传病类型及其特点2.解题思路遗传系谱图的判定第一步:根据题干。

如果题干中已告之是“色盲”,则马上可判定此病为伴X隐性遗传病;如告之是“白化病”,则可判定此病为常染色体隐性遗传病。

如果题干没告之具体的病例,则往下看第二步。

第二步:1、先确定是否为细胞质遗传(也称母系遗传)(1)若系谱图中,女患者的子女全部患病,正常女性的子女全正常(即母系遗传)则为细胞质遗传(2)若系谱图中,出现母亲患病,孩子有正常情况,或者,孩子患病母亲正常,则不是细胞质遗传例题1:[解析] 据图母亲有病,子女均有病,子女有病,母亲必有病,所以为细胞质遗传。

2、确定是否为伴Y遗传(1)若系谱图中患者全为男性,而且男性全为患者,女性都正常,正常的全为女性,则为伴Y遗传。

(2)若系谱图中,患者有男有女,则不是伴Y遗传例题2:[解析] 据图患者的母亲没病,所以非细胞质遗传;再根据患者父亲儿子均为患者,所以为Y染色体遗传。

3、确定是显性遗传病还是隐性遗传病(1)无中生有为隐性无病的双亲,所生的孩子中有患者,即“无中生有”,则为隐性遗传。

(2)有中生无为显性有病的双亲,所生的孩子中出现无病的,即“有中生无”,则为显性遗传。

4、确定是常染色体遗传还是伴X遗传(1)若已确定是隐性遗传隐性遗传看女病,父正女病非伴性女患者的父亲或儿子中有正常者,或正常男性的母女有患者为常染色体隐性遗传。

(2)若已确定是显性遗传显性遗传看父病,父病女正非伴性男患者的母亲和女儿中有正常者,或正常女性的父子有患者为常染色体显性遗传。

高考生物——“遗传系谱图”题型的概率计算方法集锦

高考生物——“遗传系谱图”题型的概率计算方法集锦

高考生物——“遗传系谱图”题型的概率计算方法集锦遗传系谱图题型的概率计算一、凡涉及概率计算的遗传系谱图题型的解答一般分三步第一步:判定遗传类型。

判定顺序一般是先确认其显隐性关系,再判断属于常染色体遗传还是性染色体遗传。

判定的依据主要有以下几点(可用括号中的语言产巧记):l、双亲都正常,生出有病孩子,则一定是隐性遗传病。

(无中生有)若父母无病女有病则一定属于常染色体隐性遗传(无中生女有)若父母无病儿有病则可能是常染色体隐性遗传也可能是伴X染色体隐性遗传。

2、双亲都患病,生出正常孩子,则一定是显性遗传病(有中生无)若父母有病女无病,则一定属于常染色体显性遗传(有中生女无)若父母有病儿无病则属常染色体显性遗传或伴 X染色体显性遗传3、已确定为隐性遗传:若出现有一世代中正常男性的女儿有病或出现有一世代中有病母亲的儿子正常,则一定属常染色体隐性遗传,4、已确定为显性遗传; 若出现有一世代中患病男性的女儿正常或出现有一世代中正常母亲的儿子有病,则一定属常染色体显性遗传5、若系譜图中无上述的典型现象,则应考虑是否为性染色体遗传病,判断方法为:①患者男性明显多于女性,且出现女性患者的父亲和儿子都是患者,或出现男性患者通过他的正常女儿传给他的外孙的情况,则是伴x 染色体隐性遗传。

(男孩像母亲或母患子必患)②患者女性明显多个男性,且男性患者的母亲和女儿都是患者,则是伴X染色体显性遗传。

(女孩像父亲或父患女必患)③患者只连续在男性中出现,女性无病:可能是伴Y染色体遗传。

(父传子,子传孙,子子孙孙,无穷尽也)以上可结为:“无中生有为隐性,女儿有病为常隐,父子患病为伴隐;有中生无为显性,女儿正常为常显,母女患病为伴显。

”6、也可以用否定式判断:①若父病儿病或父病女无病。

则不是x染色体显性遗传。

②若母病女病或母病儿无病、则不是X染色体隐性遗传。

【例:1】下图为患甲病(显性基因为A ,隐性基因为a)和乙病(显性基因为B,隐性基因为b))两种遗传病的系谱图据图回答问题:(l)甲病致病基因位于染色体上,为性遗传.(2)从系谱图上可以看出甲病的遗传特点是子代患病,则亲代之一必_)若II5 与另一正常人婚配,则其子女患甲病的概率为_。

统计学中的相关系数计算公式

统计学中的相关系数计算公式

统计学中的相关系数计算公式在统计学中,相关系数是用来衡量两个变量之间关系强度和方向的统计指标。

它可以告诉我们两个变量之间是正相关、负相关还是无关。

本文将介绍常见的相关系数计算公式以及它们的应用场景。

相关系数主要有两种常用的计算方法:皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。

一、皮尔逊相关系数计算公式皮尔逊相关系数用于衡量两个连续变量之间的线性关系。

计算公式如下:$r = \frac{\sum{(X_i-\overline{X})(Y_i-\overline{Y})}}{\sqrt{\sum{(X_i-\overline{X})^2}\sum{(Y_i-\overline{Y})^2}}}$其中,$X_i$和$Y_i$分别代表第$i$个样本的两个变量的取值,$\overline{X}$和$\overline{Y}$分别代表两个变量的均值,$n$代表样本个数。

皮尔逊相关系数的取值范围为-1到1之间。

当相关系数为1时,表示两个变量完全正相关;当相关系数为-1时,表示两个变量完全负相关;当相关系数接近0时,表示两个变量无相关性。

皮尔逊相关系数广泛应用于自然科学和社会科学研究中,例如经济学、心理学和生物学等领域。

二、斯皮尔曼相关系数计算公式斯皮尔曼相关系数用于衡量两个变量之间的单调关系,无论是线性还是非线性。

计算公式如下:$r_s = 1 - \frac{6\sum{d_i}^2}{n(n^2-1)}$其中,$d_i$表示两个变量对应的排序差异。

$n$代表样本个数。

斯皮尔曼相关系数的取值范围为-1到1之间,与皮尔逊相关系数类似。

它适用于非正态分布或存在离群值的数据。

斯皮尔曼相关系数经常被应用于排名相关性分析、心理学和医学领域的数据分析等。

结论无论是皮尔逊相关系数还是斯皮尔曼相关系数,都是用来衡量两个变量之间关系的统计指标。

皮尔逊相关系数适用于线性关系的连续变量,而斯皮尔曼相关系数适用于任何形式的单调关系。

通过计算相关系数,我们可以分析变量之间的关系,并根据相关系数的取值范围来判断相关性的强度和方向。

相关系数的理解与计算

相关系数的理解与计算

相关系数的理解与计算相关系数是统计学中常用的一种衡量变量之间关联程度的指标。

它可以帮助我们了解变量之间的线性关系,并且在数据分析和预测中起到重要的作用。

本文将介绍相关系数的概念、计算方法以及其在实际应用中的意义。

相关系数的概念相关系数是用来衡量两个变量之间关联程度的统计指标。

它的取值范围在-1到1之间,其中-1表示完全负相关,0表示无相关,1表示完全正相关。

相关系数的绝对值越接近1,表示两个变量之间的关联程度越强。

相关系数的计算方法常见的相关系数有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数和切比雪夫相关系数等。

下面将介绍其中两种常用的计算方法。

1. 皮尔逊相关系数皮尔逊相关系数是用来衡量两个连续变量之间线性关系强度和方向的统计指标。

它的计算公式如下:其中,和分别表示两个变量的观测值,和分别表示两个变量的均值。

2. 斯皮尔曼相关系数斯皮尔曼相关系数是用来衡量两个变量之间的单调关系强度的统计指标。

它的计算公式如下:其中,表示两个变量在排序后的差异,表示样本容量。

相关系数的意义与应用相关系数在实际应用中具有广泛的意义和应用价值。

下面将介绍几个常见的应用场景。

1. 数据分析相关系数可以帮助我们了解变量之间的关联程度,从而帮助我们进行数据分析。

通过计算相关系数,我们可以判断两个变量之间是否存在线性关系,并且可以根据相关系数的大小来评估关联程度的强弱。

2. 预测模型相关系数在预测模型中也起到重要的作用。

通过计算相关系数,我们可以选择与目标变量相关性较强的自变量作为预测模型的输入,从而提高预测的准确性。

3. 金融市场分析在金融市场分析中,相关系数可以帮助我们了解不同资产之间的关联程度。

通过计算相关系数,我们可以评估不同资产之间的相关性,从而进行风险管理和资产配置。

结论相关系数是衡量变量之间关联程度的重要指标。

它可以帮助我们了解变量之间的线性关系,并且在数据分析、预测模型和金融市场分析等领域具有广泛的应用。

通过计算相关系数,我们可以得到有关变量之间关联程度的定量信息,从而为决策提供科学依据。

最全的遗传概率计算方法

最全的遗传概率计算方法

最全的遗传概率计算方法遗传概率是指在遗传过程中其中一特定基因型或表型的出现概率。

遗传概率的计算主要依赖于概率论和遗传学的基本原理。

以下将详细介绍最全的遗传概率计算方法。

一、基因型和表型的概率计算方法:1.根据乘法准则计算:乘法准则是指当两个或多个事件相互独立发生时,它们共同发生的概率等于各事件发生概率的乘积。

在遗传中,可以用乘法准则计算其中一特定基因型的出现概率。

2.根据加法准则计算:加法准则是指当一个事件可以通过多个独立途径实现时,它发生的概率等于各途径概率之和。

在遗传中,可以用加法准则计算其中一特定表型的出现概率。

3.使用分离规律:分离规律是指在杂合子自交过程中,两个互补的等位基因以1:2:1的比例分离到后代中。

根据分离规律,可以计算其中一基因型或表型在后代中出现的概率。

二、遗传交叉概率计算方法:1.使用染色体分离规律:染色体分离规律是指在遗传交叉过程中,同一染色体上的等位基因以一定比例分离到子代中。

通过分析染色体分离规律,可以计算染色体上其中一特定基因型的出现概率。

2.使用二点交叉概率:二点交叉概率是指在遗传交换过程中,两个特定位点之间染色体发生交换的概率。

通过计算二点交叉概率,可以预测其中一特定基因型在后代中的出现概率。

3.使用多点交叉概率:多点交叉概率是指在遗传交叉过程中,多个特定位点之间染色体发生交换的概率。

通过计算多点交叉概率,可以更准确地预测其中一特定基因型在后代中的出现概率。

三、连锁不平衡概率计算方法:1.使用联配不平衡系数计算:联配不平衡系数是指两个或多个等位基因在同一染色体上出现的频率与各等位基因在人群中的频率之间的关系。

通过计算联配不平衡系数,可以获得其中一特定等位基因组合在人群中的出现概率。

2.使用相关系数计算:四、突变概率计算方法:1.基于突变率计算:突变率是指单位时间内其中一基因发生突变的概率。

通过计算突变率,可以估计其中一基因在一代中发生突变的概率。

2.基于突变频率计算:突变频率是指其中一基因在人群中发生突变的频率。

相关系数的计算

相关系数的计算

相关系数的计算相关系数一般可以通过实验测量的方法或理论经验的分析得到。

即一是用同时观测两个量的方法确定相关系数估计值;二是当两个量或以上均因与同一个量有关而相关时,依据相关系数定义公式,计算相关系数的估计值。

1.根据对x和y两个量同时测量的n组测量数据,相关系数的估计值按公式(4)计算:(4)式中,s(x),s(y)---为X和Y的实验标准偏差。

公式(4)还可以表示为:(5)示例1:用同一钢卷尺测量某矩形的面积,对矩形的长()和宽(d )各测量10次,其测量列如表1 所示。

表1 矩形长和宽的测量数据40.1 40.2 40.0 40.1 40.1 40.0 40.1 40.1 40.2 40.1 =40.1020.0 20.2 20.0 20.1 20.1 20.0 20.0 20.1 20.1 20.1 =20.07矩形面积的数学模型:,因为对长和宽采用了同一测量仪器,则它们的估计值会出现相关,根据表1有和d 算术平均值的标准不确定度为:=0.03所以相关系数面积S=·=804.81mm2则考虑相关系数 r 得:当不考虑相关系数r时,从以上两式的结果可以看出考虑相关系数与不考虑相关系数存在明显的区别,不考虑相关系数时,明显使评定的不确定度偏小。

2.当两个量均因与同一个量有关而相关时,计算相关系数的估计值。

假如在得到两个输入量的估计值xi和xj时,是使用了同一个测量标准、测量仪器或参考数据或采用了相同的具有相当大不确定度的测量方法,则xi和xj两个量均因与同一个量有关而相关。

示例2:2014年度一级注册计量师考试《测量数据处理及计量专业实务》科目中的单项选择题第26题为“用1k的标准电阻Rs校准标称值均为1k的两个电阻器,校准值,.已知标准电阻Rs的标准不确定度为,若,假设、、R1 互不相关,则R1与R2的相关系数为()。

A.1.0B.0.75C.0.5D.0.25 ”[解] 1)每个电阻Ri校准时与标准电阻Rs比较得到比值i,校准值为:Ri =iRs2) 根据不确定度传播定律,每个Ri的标准不确定度:u(Ri) =式中的u(i)对每一个校准值近似相等,且i≈1,由比较仪的不确定度为u(i)=,则:u(Ri) =3) 任意两个电阻校准值的相关系数:;Ri、Rj之间协方差的估计值:u(Ri,Rj)=由于i ≈j= ≈1,协方差u(Ri,Rj) = u2(RS)Ri、Rj之间相关系数:==由题意知,;代入上式,得=r(Ri,Rj)=0.5本题正确选项为: C.0.5分析可知,;;=0.5如果;≈0.990如果;≈1.000因此当和一般来说,在与校准值比较时,如本示例,已校项的估计值间是相关的,其相关的程度取决于校准过程(比对过程)引入的不确定度与参考标准的不确定度之比。

遗传系谱图的推导和计算例析

遗传系谱图的推导和计算例析

遗传系谱图的推导和计算例析遗传系谱分析题,历来是学习的难点内容,同时也是高考题中的热点内容。

这类问题通常包括两块内容:遗传方式的确定、相关基因型的确定及概率的计算。

本文就解决这些问题的方法作简要说明。

一、遗传方式的确定首先:看题干。

如果题干中已经告之是书中学过的遗传病,如“色盲”,则为伴X隐性遗传病;若是“白化病”,则为常染色体隐性遗传病。

如果题干未说明具体的病例,则按照以下步骤进行:第一步:确认或排除伴Y遗传。

观察遗传系谱图,如发现父病、子全病、女全不病,则该病最可能是伴Y遗传。

如无此特征,则往下看第二步。

第二步:判断致病基因的显、隐性关系。

遗传系谱图中只要双亲正常,生出有病孩子(即“无中生有”),则必为隐性基因控制的遗传病;遗传系谱图中,只要双亲有病,生出正常孩子(即“有中生无”),则必为显性基因控制的遗传病。

若遗传系谱图中无以上两种情况出现,仅有“双亲之一是患者”,致病基因可能是显性也可能是隐性。

第三步:判断是常染色体遗传还是伴X遗传。

1.隐性遗传情况的判定:从系谱图中找是否有“母病子不病,女病父不病”的情况出现,如果有,则该病一定是常染色体隐性遗传;如果无,则两种可能性都有:常染色体隐性或伴X隐性遗传。

若系谱图中的患者有明显的性别差异,我们可以从可能性大小方向作出推测,该病最可能是伴X隐性遗传。

2.显性遗传情况的判定:从系谱图中找是否有“子病母不病,父病女不病”的情况出现,如果有,则该病一定是常染色体显性遗传;如果无,则两种可能性都有:常染色体显性或伴X显性遗传。

若系谱图中的患者有明显的性别差异,男、女患者相差很大,我们可以从可能性大小方向作出推测,该病最可能是伴X显性遗传。

需要强调说明的是:所有的遗传系谱都可用常染色体遗传加以解释,但不一定符合伴性遗传。

有的题目给出的遗传系谱,可用多种类型遗传特征加以解释,应该判断为哪一种呢?一般原则是:既可用显性遗传又可用隐性遗传的遗传方式加以解释时,则应优先判断为显性;既可用伴性遗传又可用常染色体遗传加以解释时,则应优先判断为伴性遗传。

遗传相关计算方法

遗传相关计算方法

3.什么是表现型方差和基因型方差,它们之间的关系如何?答:某个数量性状实际测得的个体或群体的数值,叫做表现型值,其变异幅度就是表现型方差。

表现型值是由基因型和环境条件共同决定的,由于基因型造成的方差称为基因型方差,由于环境条件造成的则为环境方差。

一个性状的表型值中遗传型值占的比重大,这种性状遗传给后代的可能性就大,如果表型值中环境影响大,则这个性状遗传给后代的可能性就小。

4.广义遗传力和狭义遗传力的定义是什么?对育种实践有什么指导意义?答:广义遗传力是指遗传方差占表现型总方差的百分数。

狭义遗传力是指加性方差占总方差的百分数。

如果广义遗传力和狭义遗传力都较高,说明该性状受环境条件影响小,可以在早期世代选择。

如果广义遗传力高,而狭义遗传力低,说明基因中的非加性效应占有相当的比重,只能在高代进行单株选择。

遗传相关genetic correlation 这是指在杂种群体表型间的相关性中,由基因型所产生的相关性。

表型方差可分为遗传方差与环境方差,同样的表型协方差也可分为遗传协方差与环境协方差,因此可以计算与此相应的表型相关,基因型相关或遗传相关以及环境相关。

遗传相关是仅由遗传原因引起的相关,例如在育种时可显示出各种性状结合的难易,或仅在选择某一种性状时,可显示出与它有遗传相关的其它性状将出现何等程度的遗传变化。

遗传相关的测定可应用测定遗传率时所采用的同样方法。

尾叶桉材性与生长遗传相关的初步研究ImagePosted by * on 11/02/06 03:54 PM, updated on 11/02/06 04:11 PM罗建举,鲍甫成 02/20/2004摘要:以8年生尾叶桉无性系林为试材,分析了材质性状成—幼指标之间的遗传相关、材性—生长之间的遗传相关和材重指标的遗传控制因子。

结果表明:材质性状在成—幼指标之间大都存在极显著正遗传相关;生长性状(树高、胸径和材重)之间也存在极显著正遗传相关;生长性状与木材密度呈弱度正遗传相关,与木纤维比量呈极显著负遗传相关,与导管比量呈极显著正遗传相关,与纤维长度无明显遗传相关性;材重指标的遗传控制因子主要有木材密度、管孔弦径、木纤维比量和导管比量及树高和胸径,其中木材密度和胸径有较大的直接控制作用,木纤维比量和导管比量及树高有较大的间接控制作用。

全国通用高考生物专题复习:专题5 专点15 “三步”破解遗传系谱图中的相关推断与计算

全国通用高考生物专题复习:专题5 专点15 “三步”破解遗传系谱图中的相关推断与计算

考点15 “三步”破解遗传系谱图中的相关推断与计算1.遗传概率的常用计算方法(1)用分离比直接计算:如人类白化病遗传:Aa×Aa→1AA∶2Aa∶1aa→3正常∶1白化病,生一个孩子正常的概率为3/4,患白化病的概率为1/4。

(2)用产生配子的概率计算:如人类白化病遗传:Aa×Aa→1AA∶2Aa∶1aa,其中aa为白化病患者,再生一个白化病孩子的概率为父本产生a配子的概率与母本产生a配子的概率的乘积,即1/2a×1/2a=1/4aa。

(3)用分支分析法计算:多对性状的自由组合遗传,先求每对性状出现的概率,再将多个性状的概率进行组合,也可先算出所求性状的雌、雄配子各自的概率,再将两种配子的概率相乘。

2.遗传概率求解范围的确定在解概率计算题时,需要注意所求对象是在哪一个范围内所占的比例。

(1)在所有后代中求概率:不考虑性别归属,凡其后代均属于求解范围。

(2)只在某一性别中求概率:需要避开另一性别,只看所求性别中的概率。

(3)连同性别一起求概率:此种情况性别本身也属于求解范围,因而应先将该性别的出生率(1/2)列入范围,再在该性别中求概率。

(4)对于常染色体上的遗传,后代性状与性别无关,因此,其在女性或男性中的概率与其在子代中的概率相等。

(5)若是性染色体上的遗传,需要将性状与性别结合在一起考虑,即在具体某一性别中求某一性状所占的比例。

3.有关伴性遗传及遗传病的5点提示(1)并非所有基因都在染色体上——线粒体、叶绿体和原核细胞等不具有染色体,但是存在遗传物质。

(2)X、Y染色体上并不是不存在等位基因——二者同源区段存在等位基因。

(3)调查遗传病发病率和遗传方式的范围不同——前者在人群中随机调查(社会调查),而后者在某种遗传病患病家系中调查(家系调查)。

(4)家族性疾病并不一定就是遗传病,如传染病;先天性疾病也不一定就是遗传病。

(5)携带致病基因的个体不一定患病,不携带致病基因的个体也可能患病。

生物:遗传病系谱图的分析及有关概率的计算

生物:遗传病系谱图的分析及有关概率的计算

生物:遗传病系谱图的分析及有关概率的计算(总5页)--本页仅作为文档封面,使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--遗传病系谱图的分析及有关概率的计算一、了解遗传方式:据其特点,可将遗传方式分为以下几种遗传病的遗传方式遗传特点实例常染色体隐性遗传病隔代遗传,患者为隐性纯合体白化病常染色体显性遗传病代代相传,正常人为隐性纯合体软骨发育不全症伴X染色体隐性遗传病隔代遗传,交叉遗传,患者男性多于女性色盲、血友病伴X染色体显性遗传病代代相传,交叉遗传,患者女性多于男性抗V D佝偻病伴Y染色体遗传病传男不传女,只有男性患者没有女性患者人类中的毛耳二、确定遗传方式一个遗传系谱排除了Y染色体上遗传的可能性之后,首先应确定是显性遗传还是隐性遗传,然后再确定致病基因是位于常染色体上还是X染色体上。

1. 确定是显性遗传还是隐性遗传如果患病率高,代代连续,且只要有一组符合双亲都是患者,子代中有正常个体,则必为显性遗传。

即“有中生无为显性”。

下图是显性遗传标志图。

如果患病率低,隔代遗传,且只要有一组符合双亲都不患病,子代中有患病个体,则必为隐性遗传。

即“无中生有为隐性”。

下图是隐性遗传标志图。

2. 确定致病基因位于常染色体上还是位于X染色体上在显性遗传系谱图中,从系谱中找是否有“子病母不病,父病女不病”的情况出现,如果有,则该病一定是常染色体显性遗传;如果无,则两种可能性都有:常染色体显性遗传或X 染色体显性遗传。

在隐性遗传系谱图中:从系谱图中找是否有“母病子不病,女病父不病”的情况,如果有,则该病一定是常染色体隐性遗传;如果无,则两种可能性都有:常染色体隐性遗传或X 染色体隐性遗传。

三、特殊情况下的判断1. 若系谱图中无上述典型例子,就只能做不确定判断,只能从可能性大小方向来推测,通常的原则是:世代连续很可能为显性遗传病,世代不连续很可能为隐性遗传病(连续的含义:指直系血亲之间具有连续性,如下图中每代都有患者,但是并不具有连续性)。

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C.是无标准
当多态位点的数目确定以后,多态位点的百分数 就很容易计算了。例如,所测的 4 个酶位点中有 3 个 是多态的,则 P=3/4×100%=75%
利弊:多态位点的百分数虽然能反映所测位点中
不同等位基因的位点有多少,但它并不能反映每个
位点的等位基因的丰富程度,例如,一个位点只有2 个等位基因,另一个位点有 10 个等位基因,它们都 被平等地称为“多态的”。为了更能反映等位基因 的变化多少,还需要用其他的指标。
期的平均每个个体的位点的杂合度。


利弊:平均每个位点的等位基因数A反映 不出来每个等位基因的频率及其在居群 但频率都极小,但它们在居群中的遗传
中的重要性,如果等位基因的数目很多, 结构中的重要性并不大,平均等位基因
数目却很大。

要计算“平均每个位点”的预期杂合度,首先要计算 出“每个位点”的预期杂合度。如果在某个指定基因位点 i
jx= jy=
在居群y中随机挑选的两个等位基因的一致性的机 率:

从居群X和居群y中随机挑选的两个等位基因的一 致性的机率:
2)遗传距离 D:
有了遗传一致度I的数据,这两个居群间的遗传距离
可以用下列公式计算出来:
D=-ln I=-loge I
式中 D— 遗传距离. ln=logt 一自然对数
利弊:有了遗传距离的数据,就可以推算两个类
据报道,丙酮酸可以抑制乳酸脱氢酶的作
用,吡唑可以作为ADH的竞争性抑制剂,在配 方中加人它们可以防止人为带的出现。

遗传学计算
1、哈迪-温伯格平衡
在没有选择作用、突变、漂变和迁徒
的情况下,在一个很大的随机交配的居群 里,各等位基因的频率将一代一代保持恒 定,或基因型频率至多在第二代以后将达 到恒定,即保持一个稳定的平衡。这就是 哈迪 — 温伯格平衡定律,它是研究居群遗 传学的起点。
2)同工酶:是一类催化相
同的化学反应,但酶蛋白的分子 结构、理化性质和免疫原性各不 相同的一类酶。它们存在于生物
的同一种族或同一个体的不同组
织,甚至在同一组织、同一细胞
的不同细胞器中。
用电泳方法将LDH同工酶分离,分析其酶 谱,发现脊椎动物各组织中有五条酶带。每条 酶带的酶蛋白都是由四条肽链组成的四聚体, LDH有两类肽链,M或H。LDH1及LDH5分别 由纯粹的4条B链(M4)和4条A链(H4)形成, 称为纯聚体;而LDH2、LDH3和LDH4都是由两 类肽链杂交而成的,分别可写成M3H、M2H2、 MH3,称为杂交体。
2、居群内相关计算:
常用的表示居群内变异水平或等位基因丰富程度 的指标主要有: 1)等位基因频率是我们进行遗传分析的原始资料
2)多态位点的百分数是反映遗传多态性的重 要指标之一 公式如下:
定义“多态位点”的标准有3种: A.是最常见的等位基因出现的频率小于或等于0.99的位点
B.是常见的等位基因出现的频率小于或等于0.95的位点
如果一个居群全部自交,F=1.其有效大小Ne
=N/2,是随机交配情况下的一半。 通过等位酶分析可以测出等位基因频率,从 等位基因频率可以算出内繁育系数 F ,有了 F ,就 可以算出居群的有效大小Ne。
4)杂合性基因多样度的比率FST:
F—统计量所用的基本公式是:
1-FIT=(1-FIS)(1-FST) FIT表示在总居群中基因型的实际频率和理论预期频率的
离差, FIS 表示在亚居群中基因型的实际频率和理论预期 频率的离差。而“ FST” 则表示随机取自每个亚居群两个 配子间的相互关系,它用来测量亚居群间的遗传分化程
度。前两个可以是正值,也可以是负值,而FST总是正值,
当亚居群间没有分化时,FST=0,而当FST=1时,说明亚 居群间的等位基因完全不同。

3)平均每个位点的等位基因数A 计算的公式是:
式中 Ai—第i个位点上的等位基因数,n—所测定 的位点的总数。 即各位点的等位基因数之和除以所测定的酶位点 的总数。 例如:我们测了一个居群的 4个酶位点,位点1有3 个等位基因,位点 2 是单态的,只有 1 个等位基因, 位点 3 有 4 个等位基因,位点 4 有 2 个等位基因,平 均每个位点的等位基因数A为: (3十1十4十2)/4=10/4=2.5
“杂合体缺乏或过量系数”。

利弊:固定指数F,对我们探查居群的繁 育系统、交配方式和近亲繁殖情况等有
很大帮助。

F 是测量遗传动态的重要指标,也
是测量内繁育衰退或外繁育衰退的重要
参数,同时被扩展用到同源多倍体、中 性内繁育和配对系统的估计等。
3)有性生殖“居群有效大小Ne”:
即在有 N 个个体的居群中因去掉那些因居群小 而增加了的那部分纯合个体数: Ne=N/(1十F)
2pq即哈迪-温伯格平衡预期的杂合体比率,
H指的是观测到的实际杂合子的频率。
如果有2个以上等位基因,有多个位点,内繁育 系数F的计算公式如下:
式中 He—— 预期的杂合体比率, H 。一一实际的杂
合体比率
该系数的平均值被叫作固定指数,由于单态位点
无所谓杂合、纯合,只有多态位点才能计算固定指
数,所以F也被称作“多态位点的固定指数”或者也
上,有m个等位基因,它们的频率分别为:q1, q2, q3,…,
qm ,在随机交配的情况下,在子代中预期的“纯合基因型” 的频率之和为: q12十q22十q32十…十qm2,整个基因型的频
率之和为 1,用 1 减去该位点“纯合基因型”的频率,即为
其“杂合基因型”的频率,用算式表示第i个位点杂合基因 型的频率Hi应为:
3、居群间相关计算:
例如: 内繁育系数 F( 平均内繁育系数被称作“固定
指数” ) 是衡量一个居群是否随机交配的主要指
标;衡量居群之间遗传学分化程度常用的指标有 F—统计量和基因分化系数GST两种.
1)对哈迪-温伯格平衡符合度的检测
通常用的是卡方(X2,又称“卡平方”)符合度 检测,使用观察到的基因频率和按照哈迪 — 温伯 格平衡预期的频率来进行计算。卡方的定义和计 算公式为:
5)平均每个位点的预期杂合度He


意义:平均每个位点的预期杂合度 He ,中文常被译
为“期望”杂合度,实际上,这里“expected”意思是按 哈迪—温伯格定律预测计算得出的杂合度,没有任何主 观“期望”的含义,用“预期”比较确切,是常用的居 群遗传学变异量的指标,表示在哈迪—温伯格定律下预
5)基因分化系数GST:
对每个多态位点来说,一个“种”的所有“居群” 的总基因遗传多样度HT包括各居群内的基因多样度HS和 各居群间的基因多样度 DST ,也就是说对任何一个位点
来说,它们之间的关系可表示为:
HT = HS+ DST
存在于各居群间的基因多样度的比率可用下列公式算出:

GST和FST关系密切,当一个位点只有2个 等位基因时,它们相等;当有多个等位基 因时,GST等于所有等位基因的FST的加权平 均值。F—统计量之间的转换,证明后者的 各指标也可以用基因杂合度来表示: FIS=(HS—H0)/HS FIT=(HT—H0)/HT FST=(HT一HS)/HT=DST/HT=GST



4)平均每个位点的等位基因的有效数目Ae
一个指定位点上的等位基因的有效数目Aei计算公式是:
式中 qj——第j个等位基因的频率,M一一测定到的等位基 因的总数。

一个居群的平均每个位点上的等位基因的有效数目 Ae,等于各位点上的等位基因的有效数目Aei的算术平均 值。


利弊: Ae能更好地度量遗传变异的增加
3)等位酶:一种特殊形式
的同工酶,它由一个基因位点的
不同等位基因编码。

酶谱分析
1、酶谱的遗传学解释
国际用的记录酶谱上基因位点和等位基因的办法:
2、非遗传性带和人为带的区分
1)影子带: 或阴影带是比较常见的人为原因
造成的带,它们常显色慢、较淡,常常跑在前 面 ( 近阳极 ) 呈帽状,和它们接近的相关联的原 来的带一前一后共同移动变化,它们可能是原 来的等位酶降解的产物。这些次生带可能来自 技术上的问题,如样品材料受到冷冻、不适合 的提取缓冲液、组织太老或在电泳过程中凝胶 发热温度太高等。
式中 O——观察到的等位基因频率、基因型频率
或具有不同基因型的个体数,E一一预期的等位基
因频率、基因型频率或具有不同基因型的个体数。
2)内繁育系数
定义:“内繁育系数F”也为“近交系数”,它是 一个个体在某个基因位点上从上代得到两个等同的 等位基因 —— 其两个等位基因来自一个亲本的同一 个等位基因的两份完全相同的拷贝的机率。 如果给出了一个居群的 2个等位基因频率,内繁 育系数F可以用下列公式算出:
2) 酶的转录后饰变:多肽的合成遵循这样 一个顺序:
其中只有第一步直接编码核酸顺序决定蛋白 质的初级结构,以后的步骤都叫“转录后加工”, 它们决定着蛋白质产物的最后结构。在凝胶上有 时后加工的过程可能产生一些相似的同工酶,或 一个基因产物的多种形式,它们在二级结构、三 级结构上或在稳定性上有所不同,有人叫它们为 “次生同工酶”或“亚带”。类似这些现象是非 遗传性的,叫“转录后怖变”。
度和均匀程度,把它也称为“基因多样度指数。
6)平均每个位点的实际杂合度H0
每个位点的实际杂合频率(H0i):

式中
qj——第j个等位基因纯合基因型的频率,M—
—测定到的纯合基因型的种类数。 如果有n个基因位点被检测,它们的平均每个位点
的实际杂合度H0为所有位点的实际杂合度之和除以位
点总数,其计算公式如下:
式中 qj—第j个等位基因纯台基因型的频率, M一测定到的等位基因的总数。

如果有 n 个基因位点被检测,它们的平均 每个位点的预期杂合度(He)等于所有位点的预 期杂合度之和除以位点总数,其计算公式如下:
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