MK检验方法
mk突变检验原理
mk突变检验原理MK突变检测（MultiplexPCR-LDR）是一种遗传检测新技术，它利用多重PCR和长度分离技术高效率地实现对多个特定基因突变位点的检测。
它以PCR-LDR（Ligase Detection Reaction）技术作为检测核心，采用三个或三个以上的引物相互联合，在同一反应系统内对多聚体进行多重扩增，形成特定序列的多个PCR产物，并利用特殊合成的探针片段实现一步检测，从而解决了传统基因检测中大量检测位点的检测难度。
二、原理简介MK突变检测原理是使用多重PCR-LDR技术。
该技术利用特定的探针与之对应的特定序列，采用三个或三个以上的引物相互联合，在同一反应系统内对多聚体进行多次扩增，形成特定序列的多个PCR产物。
探针会与相应的PCR产物结合形成特异的检测反应体。
在这一步，PCR反应结合探针，以聚合酶依赖性捕获的方式发生连接，实现突变的快速检出。
三、优点1、检测灵敏度高：MK突变检测能够检出低拷贝数量的野生型突变体，检出率达99%以上；2、检测速度快：MK突变检测所需的时间仅为传统检测的2/3；3、多检测感受度高：可在单个反应系统内同时检测多个突变位点，且检测灵敏度更高；4、节省成本：由于MK突变检测可以在一次反应中检测多个突变位点，因此可以有效降低样本处理与检测成本；5、容易操作：MK突变检测采用嵌合体检测方式，流程简单、可操作性强，操作过程也比较简单；6、重复性好：本实验的结果具有良好的重复性，可靠性高。
四、应用1、MK突变检测可以用于临床诊断基因突变检测；2、MK突变检测也可以用于科学研究突变细胞的分子检测；3、MK突变检测可以用于病毒感染检测；4、MK突变检测可以用于精准医学对患者基因信息的分析与研究。
mk突变检验步骤
mk突变检验步骤
MK突变检验是一种用于检测基因突变的分子生物学方法。
下面是MK突变检验的一般步骤：
1. 提取DNA：从感兴趣的样本（例如肿瘤组织、血液等）中提取DNA。
2. 扩增目标基因：使用聚合酶链式反应（PCR）技术扩增目标基因片段。
PCR反应中需要设计特异性引物，使其能够选择性扩增目标基因。
3. 纯化PCR产物：使用柱式凝胶电泳等方法纯化PCR扩增产物，去除杂质。
4. 限制性内切酶酶切：将PCR产物与特定的限制性内切酶一起反应，酶切后的产物经过电泳分离。
5. 凝胶电泳：将酶切后的产物进行凝胶电泳分离，根据DNA片段的大小差异，可以判断是否存在特定的突变。
正常基因和突变基因可能会产生不同大小的DNA片段。
6. 可视化和分析：使用荧光染料或放射性标记物染色，将凝胶中的DNA片段可视化。
通过比较样品中的DNA片段与对照组的差异，可以判断是否存在基因突变。
7. 结果解读：根据电泳图像和分析结果，判断目标基因是否存在突
变。
可以通过与数据库中的已知突变比对，确定突变的类型和位置。
需要注意的是，MK突变检验的具体步骤可能会根据实验室的具体流程和技术平台有所不同。
以上是一般的MK突变检验步骤，具体操作还需参考实验室的标准操作规程。
M-K突变检验
%最近写论文需要用到MK检验法，网上收集到大量的matlab代码，但是没有一个代码能够%完全正确运行或者分析信息不全，结合多位网友编写的MK检验法，经过我的改编，顺利得到%正确的运行结果，谢谢各位网友，希望对有需要的盆友有帮助% Mann-Kendall突变检测% 数据序列y% 结果序列UFk，UBk2%--------------------------------------------%读取excel中的数据，赋给矩阵y%获取y的样本数%A为时间和径流数据列A=xlswrite('数据.xls')x=A(:,1);%时间序列y=A(:,2);%径流数据列N=length(y);n=length(y);% 正序列计算---------------------------------% 定义累计量序列Sk，长度=y，初始值=0Sk=zeros(size(y));% 定义统计量UFk，长度=y，初始值=0UFk=zeros(size(y));% 定义Sk序列元素ss = 0;% i从2开始，因为根据统计量UFk公式，i=1时，Sk(1)、E(1)、Var(1)均为0% 此时UFk无意义，因此公式中，令UFk(1)=0for i=2:nfor j=1:iif y(i)>y(j)s=s+1;elses=s+0;end;end;Sk(i)=s;E=i*(i-1)/4; % Sk(i)的均值Var=i*(i-1)*(2*i+5)/72; % Sk(i)的方差UFk(i)=(Sk(i)-E)/sqrt(Var);end;% ------------------------------正序列计算end% 逆序列计算---------------------------------% 构造逆序列y2，长度=y，初始值=0y2=zeros(size(y));% 定义逆序累计量序列Sk2，长度=y，初始值=0Sk2=zeros(size(y));% 定义逆序统计量UBk，长度=y，初始值=0UBk=zeros(size(y));% s归0s=0;% 按时间序列逆转样本y% 也可以使用y2=flipud(y);或者y2=flipdim(y,1);for i=1:ny2(i)=y(n-i+1);end;% i从2开始，因为根据统计量UBk公式，i=1时，Sk2(1)、E(1)、Var(1)均为0% 此时UBk无意义，因此公式中，令UBk(1)=0for i=2:nfor j=1:iif y2(i)>y2(j)s=s+1;elses=s+0;end;end;Sk2(i)=s;E=i*(i-1)/4; % Sk2(i)的均值Var=i*(i-1)*(2*i+5)/72; % Sk2(i)的方差% 由于对逆序序列的累计量Sk2的构建中，依然用的是累加法，即后者大于前者时s加1，% 则s的大小表征了一种上升的趋势的大小，而序列逆序以后，应当表现出与原序列相反% 的趋势表现，因此，用累加法统计Sk2序列，统计量公式(S(i)-E(i))/sqrt(Var(i))% 也不应改变，但统计量UBk应取相反数以表征正确的逆序序列的趋势UBk(i)=0-(Sk2(i)-E)/sqrt(Var);end;% ------------------------------逆序列计算end% 此时上一步的到UBk表现的是逆序列在逆序时间上的趋势统计量% 与UFk做图寻找突变点时，2条曲线应具有同样的时间轴，因此% 再按时间序列逆转结果统计量UBk，得到时间正序的UBk2，做图用UBk2=zeros(size(y));% 也可以使用UBk2=flipud(UBk);或者UBk2=flipdim(UBk,1);for i=1:nUBk2(i)=UBk(n-i+1);end;% 做突变检测图时，使用UFk和UBk2% 写入目标xls文件：f:\test2.xls% 目标表单：Sheet1% 目标区域：UFk从A1开始，UBk2从B1开始xlswrite('f:\test2.xls',UFk,'Sheet1','A1');xlswrite('f:\test2.xls',UBk2,'Sheet1','B1');figure(3)%画图plot(x,UFk,'r-','linewidth',1.5);hold onplot(x,UBk2,'b-.','linewidth',1.5);plot(x,1.96*ones(N,1),':','linewidth',1);axis([min(x),max(x),-5,5]);legend('UF统计量','UB统计量','0.05显著水平');xlabel('t (year)','FontName','TimesNewRoman','FontSize',12); ylabel('统计量','FontName','TimesNewRoman','Fontsize',12); %grid onhold onplot(x,0*ones(N,1),'-.','linewidth',1);plot(x,1.96*ones(N,1),':','linewidth',1);plot(x,-1.96*ones(N,1),':','linewidth',1);。
Michaelkors（MK）如何辨别真假
Michaelkors（MK）如何辨别真假
MK包包如何辨别真假
1. 五金
正品五金重点看每个字母是否整齐清晰，字母边缘有没有锯齿。
上面这张对比图中上面的是正品，下面的是假货。
下面的五金里面的E 严重倾斜，没啥好说的了。
2.看包装
正品开封时均有印有MK标志的透明袋，并且用MK字迹做的水印的防潮包装纸包裹完整，其印有MK紫阳的防尘袋做工精致工整。
3.说明书
各位朋友收到包包有可能里面没有说明书，因为有时候的确会没。
可是如果你收到的说明书是这样的就直接判假。
说明书应该是长方型的，并且表面有光泽。
4.内衬
正品的MK包包内衬分3种：第一种是奥莱款的内衬;第二种是专柜新款logo文字版;另外一种是旧款钱币状。
如何分辨就在于包包的推出时间，如果是2015年以后得款确实钱币状的内衬那就必假。
MK 检验
计算结果分析： 分析绘出的 UFk和UBk曲线图。若UFk或UBk的值大于0， 则表明序列呈上升趋势，小于0则表明呈下降趋势。当它们超 过临界直线时，表明上升或下降趋势显著。超过临界线的范 围确定为出现突变的时间区域。如果UFk和UBk两条曲线出现 交点，且交点在临界线之间，那么交点对应的时刻便是突变 开始的时间。
应用实例： 用曼-肯德尔法检测1900-1990年上海年平均气温序 列的突变。给定显著性水平α=0.05，即U0.05=±1.96。 计算结果绘成图5.2。
表 ：1900-1990 年上海年平均气温序列
1900-1909 1910-1919 1920-1929 1930-1939 1940-1949 1950-1959 1960-1969 1970-1979 1980-1989 1990 15.4 14.6 14.8 15.0 15.5 15.1 15.7 15.2 16.2 16.2 15.8 15.5 16.1 16.5 15.4 15.6 15.2 15.7 16.2 15.8 15.1 15.6 15.5 16.0 15.9 15.5 15.1 16.0 14.8 14.7 15.1 15.5 15.6 16.8 15.6 15.8 16.0 15.0 16.0 15.1 15.6 15.9 15.5 16.1 15.5 15.7 15.1 15.7 14.9 16.1 16.2 15.8 15.6 16.0 15.9 15.1 15.4 15.5 15.1 16.7 15.0 16.0 15.2 15.7 15.0 14.5 15.3 16.0 15.8 14.9 15.4 15.8 16.7 15.2 15.1 15.3 16.0 16.2 15.3 15.5 16.2 15.3 15.4 15.3 15.4 15.8 15.9 16.0 15.2 16.2 16.1
mk突变点检验matlab
mk突变点检验matlab在MATLAB 中进行MK 突变点检验，你可以使用一些统计工具箱中提供的函数。
这里我将给出一个基本的示例：假设你有一个数据向量 data，你想要对其进行 MK 突变点检验。
你可以按照以下步骤进行：计算排列对数（Prentice）统计量：使用 MATLAB 中的 mkt 函数计算排列对数统计量。
假设你的数据向量为 data，则可以按以下方式计算：[Z, p] = mkt(data);其中 Z 是排列对数统计量，p 是相应的 p 值。
检查显著性水平：通过比较 p 值和你选择的显著性水平（通常为 0.05 或 0.01），来确定是否拒绝原假设。
如果 p 值小于显著性水平，则可以拒绝原假设，表明存在显著的趋势或突变点。
下面是一个简单的示例：matlabCopy code% 生成示例数据data = randn(100, 1);% 计算排列对数统计量[Z, p] = mkt(data);% 显示结果fprintf('排列对数统计量 Z = %.2f\n', Z);fprintf('p 值 = %.4f\n', p);% 判断是否拒绝原假设（以显著性水平 0.05 为例）alpha = 0.05;if p < alphafprintf('在 %.2f 的显著性水平下，拒绝原假设，表明存在显著的趋势或突变点。
\n', alpha);elsefprintf('在 %.2f 的显著性水平下，接受原假设，没有足够的证据表明存在显著的趋势或突变点。
\n', alpha);end请注意，这只是一个简单的示例。
在实际应用中，你可能需要对数据进行预处理或根据具体情况调整参数。
mk突变检验原理
mk突变检验原理
MK突变检验原理是一种基于DNA序列变异的检测方法，可以用于检测某些人类疾病的遗传风险。
这种方法利用了人类基因组中存在的许
多单核苷酸多态性（SNP），这些SNP是在不同个体之间存在差异的DNA位点。
MK突变检验原理通过比较一个个体与另一个个体之间的SNP差异，来确定是否存在遗传风险。
MK突变检验原理包括两个步骤：首先，需要对要检测的DNA样本进行测序，以确定其SNP分布情况；然后，在将其与其他个体的SNP
信息进行比较。
如果发现某些SNP在被检测个体中出现了突变，则说明该个体患有遗传疾病的风险。
MK突变检验原理具有高效、快速、准确等优点。
它可以在短时间内
对大量样本进行分析，并且不需要复杂的实验操作和昂贵的仪器设备。
此外，由于该方法基于DNA序列比较，因此可以很容易地应用于任何类型和来源的DNA样本。
尽管MK突变检验原理具有许多优点，但它也存在一些限制。
首先，
该方法只能检测已知的SNP位点，因此可能会错过一些未知的遗传变异。
其次，由于个体之间存在大量的SNP差异，因此需要对大量的样本进行比较才能得出可靠的结果。
最后，MK突变检验原理只能确定
遗传风险，并不能预测疾病是否会发生。
总之，MK突变检验原理是一种有效的遗传风险检测方法，可以用于帮助人们了解自己患某些疾病的风险。
但是，在使用该方法时需要注意其限制和局限性，并且应该结合其他诊断手段来进行综合判断。
python的mk趋势检验参数
一、引言Python是一种广泛使用的编程语言，它的应用领域涵盖了数据分析、人工智能、全球信息湾开发等多个领域。
在Python中，mk趋势检验是一种常用的统计方法，用于检验时间序列数据中是否存在趋势的变化。
二、mk趋势检验参数的概念1. 趋势检验趋势检验是用来确定时间序列数据中是否存在稳定的趋势。
在时间序列数据分析中，趋势的存在可能对数据分析和预测产生重要影响。
趋势检验在实际应用中具有重要意义。
2. mk趋势检验的参数在Python中，mk趋势检验可以使用mktest包来实现。
该包中包含了计算mk趋势检验的各种参数，包括趋势检验统计量的计算、显著性水平的设定等。
具体参数包括：数据序列、显著性水平、趋势类型等。
三、mk趋势检验参数的作用1. 确定趋势类型通过设置趋势类型参数，可以确定要检验的时间序列数据中的趋势类型，比如是线性趋势、正向趋势还是负向趋势等。
2. 显著性水平的设定在进行趋势检验时，显著性水平是一个重要的参数。
它用来判断结果的置信水平，从而确定趋势检验结果的可靠性。
3. 趋势检验统计量的计算mk趋势检验的统计量是用来度量时间序列数据中是否存在趋势的变化。
该统计量的计算是mk趋势检验中的关键一步，可以通过设置参数来进行计算。
四、mk趋势检验参数的使用方法1. 导入mktest包在Python中，首先需要导入mktest包，该包可以提供mk趋势检验所需的各种参数和计算方法。
2. 设置参数在使用mk趋势检验时，需要设置相关参数，包括数据序列、显著性水平、趋势类型等。
这些参数的设置直接影响着趋势检验的结果。
3. 进行趋势检验一旦参数设置完成，就可以通过调用mktest包中的趋势检验方法来进行实际的趋势检验。
在进行趋势检验时，可以获取到趋势检验统计量以及其显著性水平等结果。
五、mk趋势检验参数的实例分析下面通过一个具体的实例来演示mk趋势检验参数的使用方法。
假设我们有一组时间序列数据，表示某地区的年降雨量，现在要对这组数据进行mk趋势检验，以确定是否存在显著的降雨量趋势。
MK检验(课堂PPT)
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由UF曲线可见，自20世纪20年代以来，上海年平 均气温有一明显的增暖趋势。30年代至90年代这种增 暖趋势均大大超过显著性水平0.05临界线，甚至超过 0.001显著性水平 (U0.001=2.56)，
表明上海气温的上升趋势是十分显著的。根据UF 和UB曲线交点的位置，确定上海年平均气温20世纪 20年代的增暖是一突变现象，具体是从1921年开始的。
由于最初由曼(H.B.Mann)和肯德尔(M.G.Kendall) 提出了原理并发展了这一方法，故称其为曼—肯德尔 (Man-Kendall)法。但是，当时这一方法仅用于检测 序列的变化趋势。后来经其他人进一步完善和改进， 才形成目前的计算格式。
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方法概述：
对于具有n个样本量的时间序列X，构造一秩序列：
k
sk ri
i 1
ri 10xiex ljsej 1 ,2 , ,i
数。可在见时，间秩序序列列随s机k是独第立i时的刻假数定值下大，于定j义时统刻计数量值个数的累计
UkF skV E a ((sskk r)) k1,2,,n x出1,：x式2,中…U,xFn相1=互0，独E立(s，k)，且V有ar相(s同k)是连累续计分数布s时k的，均它值例： 用曼-肯德尔法检测1900-1990年上海年平均气温序
列的突变。给定显著性水平α=0.05，即U0.05=±1.96。 计算结果绘成图5.2。
表 ：1900-1990 年上海年平均气温序列
1900-1909 15.4 14.6 15.8 14.8 15.0 15.1 15.1 15.0 15.2 15.4 1910-1919 14.8 15.0 15.1 14.7 16.0 15.7 15.4 14.5 15.1 15.3 1920-1929 15.5 15.1 15.6 15.1 15.1 14.9 15.5 15.3 15.3 15.4 1930-1939 15.7 15.2 15.5 15.5 15.6 16.1 15.1 16.0 16.0 15.8 1940-1949 16.2 16.2 16.0 15.6 15.9 16.2 16.7 15.8 16.2 15.9 1950-1959 15.8 15.5 15.9 16.8 15.5 15.8 15.0 14.9 15.3 16.0 1960-1969 16.1 16.5 15.5 15.6 16.1 15.6 16.0 15.4 15.5 15.2 1970-1979 15.4 15.6 15.1 15.8 15.5 16.0 15.2 15.8 16.2 16.2 1980-1989 15.2 15.7 16.0 16.0 15.7 15.9 15.7 16.7 15.3 16.1
MK检验方法
M-K检验方法原理代码网址降雨、径流分析采用非参数检验方法曼-肯德尔法（Mann-Kendall）检验法来检测泾河合水川流域降水的长期变化趋势和突变情况。
在时间序列趋势分析中，Mann-Kendall检验方法，最初由Mann和Kendall提出，许多学者不断应用Mann-Kendall方法分析降水、径流、气温和水质等要素时间序列趋势变化[6-7]。
Mann-Kendall检验不需要样本遵循一定的分布，也不受少数异常值的干扰，适用于水文、气象等非正态分布的数据，计算方便。
在Mann-Kendall检验中，原假设H0为时间序列数据（X1，…,Xn),是n个独立的、随机变量同分布的样本；备择假设H1 是双边检验，对于所有的k，j≤n，且k≠j，X k 和X j的分布是不相同的，检验的统计量S计算如下式：∑∑=+=-=1-n1kn1kj) SgnkjXXS（其中，⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧<-=->-+=-0)(1-0)(001)gn k j k j k j k j X X X X X X X X S ）（（S 为正态分布，其均值为0，方差18/)5n 2(1-n n αr+=）（）（S V 。
当n>10时，标准的正态系统变量通过下式计算： ⎪⎪⎭⎪⎪⎬⎫⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧<+=>=010001-αr αr S S V S S S S V S Z ）（）（这样，在双边的趋势检验中，在给定的α置信水平上，如果α/21-≥Z Z ,则原假设是不可接受的，即在α置信水平上，时间序列数据存在明显的上升或下降趋势。
对于统计量Z ，大于0时是上升趋势；小于0时是下降趋势。
Z 的绝对值在大于等于、1、64和时，分别表示通过了信度90%，95%，99%的显着性检验。
当Mann-Kendall 检验进一步用于检验序列突变时，检验统计量与上述Z 有所不同，通过构造一秩序列： ∑∑==k 1i 1-i j ijk αS （k=2,3,4，…，n ）其中，⎩⎨⎧<>=j i ji ij 01αX X X X 1≤j ≤i定义统计变量： []）（）kk k kαr (S V S E S UF -= （k=1，2, …，n ） 式中：72/)52)(1()(;4/1k )(αr k +-=+=k k k S V K S E k）（ UF k 为标准正态分布，给定显着性水平α，若|UF k |>U α/2 ,则表明序列存在明显的趋势变化，将时间序列x 按逆序排列，再按照上式计算，同时使 ⎩⎨⎧-+=-=k UF UB 1n k k k （k=1,2，…，n ），通过分析统计序列k k UB UF 和可以进一步分析序列x 的趋势变化，而且可以明确突变的时间，指出突变的区域。
mk突变检验r语言步骤
mk突变检验r语言步骤MK突变检验是一种用于评估一个给定基因的酶活性突变是否显著影响酶活性的统计方法。
它是由Moody、Kraut和Lazer引入的。
MK突变检验在生物化学和分子生物学领域广泛应用，在R语言中以包“MK 包”（Mccullagh-Katz, MK）的形式提供。
MK突变检验的步骤如下：1.准备数据集：首先，需要收集包含对应不同突变基因酶活性的数据集。
该数据集通常是一个二元矩阵，行代表样本或突变，列代表不同的实验次数。
2.导入MK包：使用R语言中的“library”函数导入MK包。
MK包提供了进行MK突变检验所需的函数和工具。
3.进行MK突变检验：使用MK包中的“mk.test”函数进行MK突变检验。
该函数需要输入数据集和其他参数，例如置信水平（默认为0.95）。
MK突变检验的结果包括三部分：点估计、置信区间和P值。
1.点估计：MK突变检验通过计算不同突变的酶活性的平均值，并将其与对照组的酶活性平均值进行比较。
点估计可以用于判断突变是否对酶活性产生显著的影响。
2.置信区间：MK突变检验还提供了一个置信区间，用于评估点估计的可靠性。
置信区间是一个区间范围，其中包含有给定置信水平下酶活性差异的真实值。
3. P值：P值是评估观察到的差异是否由于随机误差造成的概率。
MK突变检验通过计算P值来判断不同突变的酶活性是否在统计学上显著不同于对照组。
MK突变检验的结果可以反映突变对酶活性的影响程度和统计学上的显著性。
如果突变对酶活性产生显著的影响，通常会采取进一步分析，例如通过定量PCR或Western blot等技术来确认这种变化。
总结来说，MK突变检验是一种用于评估酶活性突变是否显著影响酶活性的统计方法。
在R语言中，可以使用MK包来进行MK突变检验，并获得点估计、置信区间和P值等结果。
MK突变检验的结果可以帮助研究者判断突变对酶活性的影响程度和统计学上的显著性，进而指导后续的实验和数据分析工作。
mk突变检验原理
MK突变检验原理1. 背景介绍MK突变检验（McDonald-Kreitman test）由Ralph S. McDonald和Mark W. Kreitman于1991年首次提出，是一种经典的分子进化遗传学方法。
该检验方法通过比较两个基因组中的固定和非固定突变的频率，来评估自然选择对基因的作用。
2. 基本概念在了解MK突变检验的原理之前，有几个基本概念需要了解。
•固定突变（fixed mutation）：在一个基因群体中，如果某个突变位点上只存在一种等位基因，而其他等位基因已被亚群所有个体固定，则称该突变位点上的突变是固定突变。
•非固定突变（polymorphic mutation）：在一个基因群体中，如果某个突变位点上存在多种等位基因，则称该突变位点上的突变是非固定突变。
3. 原理解释MK突变检验的基本原理是基于以下两个假设：•所有的基因座在进化中基于中性漂变（neutral drift）发生突变。
•自然选择对非同义突变（non-synonymous mutation）和同义突变（synonymous mutation）有不同的影响。
那么，我们可以根据这两个假设推导出以下预期的比例关系：•对于非同义突变，如果自然选择起作用的话，固定非同义突变的比例应该小于非固定非同义突变的比例。
•对于同义突变，由于其不会改变蛋白质的氨基酸序列，所以不会受到自然选择的影响，因此预期固定同义突变的比例与非固定同义突变的比例相等。
基于上述预期比例关系，我们可以通过对固定和非固定突变的频率进行统计分析来评估自然选择对基因的作用。
4. 实施步骤MK突变检验的实施步骤如下：步骤1：收集数据首先，我们需要收集两个相关物种的基因组数据。
这些数据需要包括每个基因座的等位基因频率以及每个突变位点的固定和非固定突变数量。
步骤2：计算比例对于每个基因座，我们需要计算以下四种类型的突变比例：•固定非同义突变比例（Pi_N_fixed）：固定非同义突变数量 / 总非同义突变数量•非固定非同义突变比例（Pi_N_polymorphic）：非固定非同义突变数量 / 总非同义突变数量•固定同义突变比例（Pi_S_fixed）：固定同义突变数量 / 总同义突变数量•非固定同义突变比例（Pi_S_polymorphic）：非固定同义突变数量 / 总同义突变数量步骤3：统计分析然后，我们可以使用统计学方法来评估自然选择对基因的作用。
matlab的mann-kendall突变点检测方法 -回复
matlab的mann-kendall突变点检测方法-回复香农熵和熵突变检测。
引言：Mann-Kendall（MK）方法是一种常用的非参数趋势检测方法，用于分析时间序列中的趋势和突变点。
它适用于连续和离散的时间序列数据，并且不需要对其分布进行假设。
本文将介绍MK方法的原理和步骤，并详细讨论如何使用MK方法来检测时间序列中的突变点。
一、Mann-Kendall方法概述MK方法最早由Mann和Kendall在1945年提出，用于分析时间序列中的趋势变化。
它的核心思想是比较每个时间点的数值与其他时间点的数值，以确定数据集中是否存在连续的上升或下降趋势。
MK方法的优点在于，它不需要对数据的分布进行假设，并且对于较小的样本量也有效。
因此，MK方法被广泛应用于气象、地质、环境科学等领域。
二、MK方法原理MK方法基于非参数统计推断，其原理可以简单概括为以下几个步骤：1. 对于给定的时间序列数据，计算每个时间点的等级值。
等级值是按照原始数据的大小进行排序后的位置编号。
2. 计算时间序列的各对数据之间的差值，统计有多少对差值是正值或负值。
3. 根据步骤2中计算得到的正差值对数和负差值对数，计算MK统计量。
MK统计量表示时间序列中的上升趋势和下降趋势的程度。
4. 使用MK统计量来检验原假设，即时间序列不存在任何趋势。
5. 根据MK统计量的显著性水平，判断时间序列中是否存在趋势。
三、MK方法的突变点检测MK方法在检测时间序列中的突变点时，可以使用以下两个步骤：1. 计算每个时间点的Mann-Kendall统计量。
根据MK统计量的正负符号，可以判断时间序列在该点上的趋势是上升还是下降。
2. 通过比较相邻时间点的MK统计量的正负符号，可以发现时间序列中的突变点。
当MK统计量从正转为负，或从负转为正时，可以认为存在突变点。
四、使用Matlab进行MK突变点检测Matlab是一种常用的科学计算软件，可以用于实现MK方法进行突变点检测。
mk检验方法
mk检验方法MK检验方法是一种常用的统计学方法，用于比较两个或多个样本之间的均值差异是否显著。
本文将详细介绍MK检验方法的原理、步骤和应用。
一、MK检验方法的原理MK检验方法是一种非参数统计方法，不依赖于数据的分布情况。
它主要基于样本的秩次差异来判断两个或多个样本均值是否有显著差异。
具体原理如下：1. 将所有样本的数据合并成一个序列，按照大小进行排序，并为每个观测值分配一个秩次；2. 计算每个样本的秩次和；3. 计算MK统计量，它是每组样本秩次和的差异的标准化值；4. 根据MK统计量的大小和显著性水平，判断样本均值是否有显著差异。
二、MK检验方法的步骤MK检验方法的步骤如下：1. 收集样本数据，并将数据按照样本分组；2. 将每个样本的数据合并成一个序列，按照大小进行排序；3. 为每个观测值分配一个秩次，可以根据秩次公式或排名法进行计算；4. 计算每个样本的秩次和；5. 计算MK统计量，公式为：MK = (R - E(R)) / sqrt(V(R))，其中R为样本秩次和，E(R)为R的期望值，V(R)为R的方差；6. 根据MK统计量的大小和显著性水平，判断样本均值是否有显著差异。
三、MK检验方法的应用MK检验方法可以广泛应用于各个领域的数据分析和研究中，特别适用于以下情况：1. 当样本数据不满足正态分布或总体方差未知时，可以使用MK检验方法；2. 当样本数据存在较多的异常值时，可以使用MK检验方法；3. 当样本数据的分布形态不确定时，可以使用MK检验方法；4. 当样本数据有序或等级性时，可以使用MK检验方法。
四、MK检验方法的优点相对于传统的参数检验方法，MK检验方法具有以下优点：1. 不依赖于数据的分布情况，适用范围广泛；2. 对异常值和极端分布的数据具有较好的鲁棒性；3. 不受样本量的限制，适用于小样本和大样本；4. 可以进行多组样本的比较，具有较高的灵活性。
五、总结MK检验方法是一种常用的非参数统计方法，适用于比较两个或多个样本之间的均值差异。
mk突变检验r语言步骤
mk突变检验r语言步骤突变检验是一种常用的统计方法，用于检测基因突变是否与特定性状的关联。
在研究人类疾病、农作物育种、动物遗传改良等领域，突变检验都有着重要的应用价值。
在本文中，将介绍使用R语言进行突变检验的步骤，包括数据准备、统计分析、结果可视化等内容。
1.数据准备首先，进行突变检验需要准备相关的数据集。
这个数据集通常包括两个部分：一部分是观测的性状数据，另一部分是基因型数据。
在实际应用中，基因型数据通常包括SNP（single-nucleotide polymorphism，单核苷酸多态性）数据，而性状数据则是我们关心的研究对象的一些表型特征。
在R语言中，我们可以使用一些常用的包来读取和处理这些数据，比如“readr”包可以用来读取文本文件中的数据，而“dplyr”包则可以用来进行数据整理和预处理。
2.确定突变检验的类型突变检验有多种不同的类型，包括卡方检验、Fisher's确切检验、逐步回归分析等等。
在实际应用中，我们需要根据数据的特点来选择合适的突变检验方法。
比如在大样本情况下，可以使用卡方检验；而在小样本情况下，则应该考虑Fisher's确切检验。
在R语言中，有很多已经实现好的突变检验的函数，比如“chisq.test”可以用来进行卡方检验，“fisher.test”可以用来进行Fisher's确切检验。
3.进行突变检验在选定了突变检验的类型之后，我们就可以使用R语言进行具体的突变检验了。
这一步通常包括两个主要的步骤：计算检验统计量和计算p值。
计算检验统计量是根据选定的突变检验方法来进行的。
比如在卡方检验中，我们可以通过计算卡方统计量来进行突变检验。
计算p值是根据检验统计量来计算的。
p值代表了在零假设成立的情况下观察到的统计量或更极端情况的概率。
在R语言中，有很多已经实现好的函数可以用来计算p值，比如“pchisq”用来计算卡方分布下的p值，“pf”用来计算F分布下的p值。
MK 检验
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应用实例： 用曼-肯德尔法检测1900-1990年上海年平均气温
k
sk ri
i 1
ri 10xiex ljsej 1 ,2 , ,i
累计数。可在见时，间秩序序列列随sk是机第独i立时的刻假数定值下大，于定j时义刻统数计值量个数的
UkF skV E a ((sskk r)) k1,2,,n
在式x算1,出x式2：,中…U,Fx1n=相0，互E独(s立k)，，且Va有r(相sk同)是连累续计分数布s时k的，均它值们和可方由差下，
(1) 计算顺序时间序列的秩序列Sk，并按方程计算UFk。 (2) 计算逆序时间序列的秩序列sk，也按方程计算出UBk。 (3) 给定显著性水平，如α=0.05，那么临界值 U0.05=±1.96。将UFk和UBk两个统计量序列曲线和±1.96两条 直线均绘在同一张图上。
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计算结果分析： 分析绘出的 UFk和UBk曲线图。若UFk或UBk的值大于0，
E (s k ) n (n 4 1 ) V(s k a ) n r (n 1 7 )2 n ( 2 5 )
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UFi为标准正态分布，它是按时间序列x顺序x1,x2,…,xn 计算出的统计量序列，给定显著性水平α，查正态分布表， 若 |UFi|>Ua，则表明序列存在明显的趋势变化。
按时间序列x逆序xn,xn-1,…,x1，再重复上述过程，同 时使UBk= –UFk，k=n,n–1,…,1)，UB1=0。 这一方法的优点在于不仅计算简便，而且可以明确突变开始 的时间，并指出突变区域。因此，是一种常用的突变检测方 法。 计算步骤：
mk突变检验原理
mk突变检验原理MK突变检验原理是一种用于检测基因突变的分子生物学技术。
它基于PCR扩增技术和DNA测序技术，可以快速、准确地检测出基因中的突变。
本文将从MK突变检验的原理、应用和优缺点等方面进行阐述。
一、MK突变检验的原理MK突变检验是一种基于PCR扩增技术的突变检测方法。
它利用PCR扩增目标基因的片段，然后通过DNA测序技术来确定突变的存在与否。
具体步骤如下：1. 样品处理：首先，需要从样品中提取出目标基因的DNA。
常用的提取方法包括酚/氯仿法、盐法和商业化的DNA提取试剂盒等。
2. PCR扩增：将提取的DNA作为模板，利用特异性引物在PCR反应中扩增出目标基因的片段。
引物的设计需要根据目标基因的序列进行合理选择，以确保扩增的特异性和效率。
3. PCR产物纯化：将PCR反应产物进行纯化，去除杂质和未反应的引物、引物二聚体等。
4. DNA测序：将纯化的PCR产物送至测序机构进行DNA测序，获得目标基因片段的序列信息。
5. 数据分析：通过比对测序结果与参考序列，分析目标基因中是否存在突变。
常用的序列比对软件有BLAST、CLUSTAL等。
二、MK突变检验的应用MK突变检验可以广泛应用于基因突变的检测和分析。
以下是一些常见的应用场景：1. 遗传病筛查：MK突变检验可以用于遗传病的筛查，帮助确定致病基因的突变类型和位置。
通过检测突变基因可以帮助家庭了解遗传病的风险，进行遗传咨询和生殖选择。
2. 药物敏感性检测：MK突变检验可以用于检测肿瘤细胞中的突变基因，帮助确定肿瘤对某些药物的敏感性。
这对于个体化药物治疗的选择具有重要意义。
3. 病原体检测：MK突变检验可以应用于病原体的检测，帮助确定病原体的种类和毒力因子的变异情况。
这对于疾病的防控和诊断具有重要意义。
4. 基因编辑验证：MK突变检验可以用于验证基因编辑技术的效果。
通过检测编辑后的基因序列，可以判断是否成功实现了目标基因的修饰。
三、MK突变检验的优缺点MK突变检验作为一种常用的突变检测技术，具有以下优点：1. 高灵敏度：MK突变检验可以检测到非常低浓度的突变基因，对于突变的敏感性较高。
用Matlab进行MK检验
用Matlab 进行Mann-Kendall 分析一、M-K 趋势分析法与M-K 突变检验的原理介绍1、Mann-Kendall 趋势分析法非参数检验，又称任意分布检验，它不对变量的分布做严格假定，检验不针对特定的参数，而是模糊地对变量分布的中心位置或分布状态做检验，由于其不对总体分布做严格假定，因而适用性强[12]。
因此，本文采用非参数的Mann-Kendall 检验法对昌马河流域近50年的气候水文要素时间序列显著性检验，定量反映变化趋势的显著性。
计算公式如下：⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧<+=>-=0,)var(10,00,)var(1S S S S S S S Z c (1.1)在公式中，∑∑-=+=-=111)sgn(n i ni k i k x x S (1.2)⎪⎩⎪⎨⎧<-=>=0,10,00,1)sgn(θθθθ (1.3)18)52)(1()52)(1(]var[⎥⎦⎤⎢⎣⎡+--+-=∑t t t t n n n S (1.4)式中：xk ，xi 为连续的气候、水文等数据序列，n 为数据集合的总长度，t 为每个单位的宽度，Σ表示所有单位的总和。
衡量趋势大小的指标为：ij j i x x Median j i <∀⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=,β (1.5)式中：1<j<i<n ，β所代表的是斜率，正的则是上升，负的代表下降，值的大大小代表趋势明显与否。
Mann-Kendall 检验如下所示：零假设H 0:β=0 当21α->Z Z c ，拒绝H 0假设。
式中： 1α-±Z 为标准正态方差，α为显著性检验水平。
2、Mann-kendall 突变检验气候系统变化是一个不稳定且不连续的变化过程，而检验其变化的常用方法之一就是Mann-kendall 突变检验方法[13]，该方法对于变化要素从一个相对稳定状态变化到另一个状态的变化检验非常有效。
mkmini笑脸包真假：celine笑脸包真假
mkmini笑脸包真假：celine笑脸包真假正品mk包包装内附属的说明书、售出明细卡、专唯一的序列号属及包装手册、产地以及货号等信息，仿品会忽略。
1、关键的一点：正品mk包包使用的材质非常好，手感柔软。
假mk包包的材质比较坚硬，手感不佳。
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假mk包包的手感要硬，变形后不易恢复。
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假mk包包的手感要软，变形后不易恢复。
celine笑脸包真假最近，celine家的包包越来越火了！笑脸包真假鉴定，小伙伴们快来get~如何分辨celine笑脸包是不是正品呢~1、五金刻字正品五金字体刻印清晰，颜色饱满，有质感，字母“c”的下边是圆润的，有一定的凹陷感。
仿品刻印模糊，颜色偏暗，字母“t”的下边有圆润的凹陷感。
2、内标缝线正品内标缝线细致，缝线整齐，有一定的针距。
仿品内标缝线粗糙，针距很大且缝线不均匀，缝线明显偏粗，缝线明显缝得粗糙。
3、logo字体正品字母“t”与“n”中间的横线有明显的凹陷感。
仿品字母“t”与“n”中间的横线有明显的凹陷感。
4、金属刻字正品金属刻字清晰，字母“p”中间的横线和“e”中间的横线同样是一样的。
仿品金属刻字模糊，字母“t”字中间的横线和“e”中间的横线有明显的凹陷感。
好啦，今日的分享就先到这里啦，宝宝们学会了吗？如果还有想要知道的真假小技巧，可以评论或者私信我哦~mkmini剑桥包真假对比大家好，我是你们的灵狐姐！我是你们的灵狐姐，我们接二连三地为大家分享如何辨别mk包包的真伪，希望这篇文章可以给您视頻在线鉴别mk包包的真假的小技巧。
1、五金刻字正品mk包包内部的五金上的刻字字体清晰可辨，且刻印深浅均匀。
仿品刻字偏粗糙且刻印深浅不一，刻印浅浅有变形；字母i和数字间距过宽。
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M-K 检验方法原理
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降雨、径流分析采用非参数检验方法曼-肯德尔法（Mann-Kendall ）检验法来检测泾河合水川流域降水的长期变化趋势和突变情况。
在时间序列趋势分析中，Mann-Kendall 检验方法，最初由Mann 和Kendall 提出，许多学者不断应用Mann-Kendall 方法分析降水、径流、气温和水质等要素时间序列趋势变化[6-7]。
Mann-Kendall 检验不需要样本遵循一定的分布，也不受少数异常值的干扰，适用于水文、气象等非正态分布的数据，计算方便。
在Mann-Kendall 检验中，原假设H 0为时间序列数据（X1，…,Xn),是n 个独立的、随机变量同分布的样本；备择假设H 1 是双边检验，对于所有的k ，j ≤n ，且k ≠j ，X k 和X j 的分布是不相同的，检验的统计量S 计算如下式：
∑∑=+=-=1-n 1k n 1k j )Sgn k j X X
S （
其中，⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧<-=->-+=-0)(1-0)(001)gn k j k j k j k j X X X X X X X X S ）（（
S 为正态分布，其均值为0，方差18/)5n 2(1-n n αr +=）（）（S V 。
当n>10时，标准的正态系统变量通过下式计算：
⎪⎪⎭
⎪⎪⎬⎫⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧<+=>=010001-αr αr S S V S S S S V S Z ）（）（ 这样，在双边的趋势检验中，在给定的α置信水平上，如果α/21-≥Z Z ,则原假设是不可接受的，即在α置信水平上，时间序列数据存在明显的上升或下降趋势。
对于统计量Z ，大于0时是上升趋势；小于0时是下降趋势。
Z 的绝对值在大于等于1.28、1、64和2.32时，分别表示通过了信度90%，95%，99%的显著性检验。
当Mann-Kendall 检验进一步用于检验序列突变时，检验统计量与上述Z 有所不同，通过构造一秩序列：
∑∑==k 1i 1
-i j ij k αS （k=2,3,4，…，n ）
其中，⎩⎨⎧<>=j
i j i ij 01αX X X X 1≤j ≤i
定义统计变量：
[]）
（）k k k k αr (S V S E S UF -= （k=1，2, …，n ） 式中：72/)52)(1()(;4/1k )(αr k +-=+=k k k S V K S E k ）（ UF k 为标准正态分布，给定显著性水平α，若|UF k |>U α/2 ,则表明序列存在明显的趋势变化，将时间序列x 按逆序排列，再按照上式计算，同时使
⎩⎨⎧-+=-=k
UF UB 1n k k k （k=1,2，…，n ）， 通过分析统计序列k k UB UF 和可以进一步分析序列x 的趋势变化，而且可以明确突变的时间，指出突变的区域。
若UF k 值大于0，则表明序列呈上升趋势；小于0则表明呈下降趋势；当它们超过临界直线时，表明上升或下降趋势显著。
如果UF k 和UB k 这两条曲线出现交点，且交点在临界直线之间，那么交点对应的时刻就是突变开始的时刻。