Nincs öntermékenyítés, de a véges méret miatt a párosodó egyedek bizonyos valószínűséggel rokonok, ezért kerül egy

Hasonló dokumentumok
Sodródás Evolúció neutrális elmélete

Szelekció. Szelekció. A szelekció típusai. Az allélgyakoriságok változása 3/4/2013

Populációgenetikai. alapok

A Hardy-Weinberg egyensúly. 2. gyakorlat

A genetikai sodródás

Populációgenetika és evolúció

ÁLLATTENYÉSZTÉSI GENETIKA

A Hardy Weinberg-modell gyakorlati alkalmazása

Természetes szelekció és adaptáció

DNS viszgálatok, számítási módszerek

Altruizmus. Altruizmus: a viselkedés az adott egyed fitneszét csökkenti, de másik egyed(ek)ét növeli. Lehet-e önző egyedek között?

Altruizmus. Altruizmus: a viselkedés az adott egyed fitneszét csökkenti, de másik egyed(ek)ét növeli. Lehet-e önző egyedek között?

POPULÁCIÓGENETIKA GYAKORLAT

Az evolúció folyamatos változások olyan sorozata, melynek során bizonyos populációk öröklődő jellegei nemzedékről nemzedékre változnak.

SIMON EDINA KIS POPULÁCIÓK PROBLÉMÁI LEGKISEBB ÉLETKÉPES POPULÁCIÓ (MVP, MINIMUM VIABLE POPULATION) PROBLÉMÁK MVP PONTOS BECSLÉSE

Hátterükben egyetlen gén áll, melynek általában számottevő a viselkedésre gyakorolt hatása, öröklési mintázata jellegzetes.

Gyakorló feladatok a 2. dolgozathoz


3. ELŐADÁS MUNKAVEZÉRLŐ LAP TÉNYEZŐKRE BONTÁS TÖBBTÉNYEZŐS GAZDASÁGI JELENSÉGEK ÖSSZEHASONLÍTÁSA, A TÉNYEZŐKRE BONTÁS MÓDSZEREI

Számelméleti alapfogalmak

V.7. NÉPSZÁMLÁLÁS. A feladatsor jellemzői

értékel függvény: rátermettségi függvény (tness function)

Evolúcióelmélet és az evolúció mechanizmusai

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Logaritmus

Evolúció. Dr. Szemethy László egyetemi docens Szent István Egyetem VadVilág Megőrzési Intézet

Dr. habil. Maróti György

Minimum követelmények matematika tantárgyból 11. évfolyamon

A sokaság elemei közül a leggyakrabban előforduló érték. diszkrét folytonos

Evolúció. Dr. Szemethy László egyetemi docens Szent István Egyetem VadVilág Megőrzési Intézet

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Sorozatok II.

GENETIKA MEGOLDÁS EMELT SZINT 1

Hatvány, gyök, logaritmus. Válogatás korábbi évek érettségi feladataiból ( , emelt szint)

Algoritmusok Tervezése. 9. Előadás Genetikus Algoritmusok Dr. Bécsi Tamás

VI. Vályi Gyula Emlékverseny november

Eloszlás-független módszerek (folytatás) 14. elıadás ( lecke) 27. lecke khí-négyzet eloszlású statisztikák esetszámtáblázatok

Kérdések, feladatok: 1. Milyen tényezők járulhatnak a populációk génállományának megváltozásához?

Számítógépes döntéstámogatás. Genetikus algoritmusok

Intergrált Intenzív Matematika Érettségi

Természetes populációk változatossága (variabilitása)

Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás

Kvantitatív genetikai alapok április

1. Olvassuk be két pont koordinátáit: (x1, y1) és (x2, y2). Határozzuk meg a két pont távolságát és nyomtassuk ki.

Intelligens Rendszerek Elmélete. Párhuzamos keresés genetikus algoritmusokkal

1.) Csaba egy 86 oldalas könyv 50 oldalát elolvasta. Hány nap alatt fejezi be a könyvet ha egy nap 9 oldalt olvas belőle? A) 6 B) 4 C) 3 D) 5

Kvantitatív genetika Nagy, István

Az Informatika Elméleti Alapjai

Domináns-recesszív öröklődésmenet

Prenatalis diagnosztika lehetőségei mikor, hogyan, miért? Dr. Almássy Zsuzsanna Heim Pál Kórház, Budapest Toxikológia és Anyagcsere Osztály

5. feladatsor megoldása

Vizsgáljuk elôször, hogy egy embernek mekkora esélye van, hogy a saját

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

(a) Számolja ki a vásárolt benzin átlagos mennyiségét! (b) Számítsa ki az átlagos abszolút eltérést! (a) Mekkora a napi átlagos csökkenés?

Megoldás: Mindkét állítás hamis! Indoklás: a) Azonos alapú hatványokat úgy szorzunk, hogy a kitevőket összeadjuk. Tehát: a 3 * a 4 = a 3+4 = a 7

Exponenciális és logaritmusos feladatok

Hatványozás. A hatványozás azonosságai

Heckman modell. Szelekciós modellek alkalmazásai.

Zárthelyi dolgozat feladatainak megoldása õsz

Biológiai feladatbank 12. évfolyam

Osztályozóvizsga követelményei

Intelligens Rendszerek Elmélete. Párhuzamos keresés genetikus algoritmusokkal. A genetikus algoritmus működése. Az élet információ tárolói

Matematika _ 2. Ha feldobunk három különböző pénzérmét, annak 8 különböző eredménye lehet. Az alábbi ábra ezt a 8 lehetséges esetet mutatja.

Waldhauser Tamás december 1.

Populációgenetika és evolúció

8. OSZTÁLY ; ; ; 1; 3; ; ;.

KockaKobak Országos Matematikaverseny osztály

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása A csoport

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

Matematika A3 Valószínűségszámítás, 6. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév

Feladatok a logaritmus témaköréhez 11. osztály, középszint

Markov modellek

Paleobiológiai módszerek és modellek 11. hét

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

ÁLLATTENYÉSZTÉSI GENETIKA

Matematika 11. osztály

KOMPETENCIA ALAPÚ LEVELEZŐ MATEMATIKA VERSENY

A genetikai lelet értelmezése monogénes betegségekben

A gazdasági növekedés mérése

Reakciókinetika. Általános Kémia, kinetika Dia: 1 /53

MATEMATIKA HETI 5 ÓRA. IDŐPONT: Június 4.

First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit. (Derivált)

A kompenzáló evolúció rendszerszintű vizsgálata élesztőben

értékel függvény: rátermettségi függvény (tness function)

Az egyszerűsítés utáni alak:

Populációdinamika és modellezés. A populációk változása populációdinamika. A populáció meghatározása. Modellezés

A a normál allél (vad típus), a a mutáns allél A allél gyakorisága 50% a allél gyakorisága 50%

Konvexitás, elaszticitás

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Megoldások

Példák a független öröklődésre

DEBRECENI EGYETEM AGRÁRTUDOMÁNYI CENTRUM MEZ GAZDASÁGTUDOMÁNYI KAR ÁLLATENYÉSZTÉSTUDOMÁNYI TANSZÉK. Témavezet :

Molekuláris ökológia Általános Ökológia 2012

Kémiai reakciók sebessége

MIKROSZATELIT DNS- VIZSGÁLATOK A MOCSÁRI TEKNŐS NÉGY DUNÁNTÚLI ÁLLOMÁNYÁN

Algebra es sz amelm elet 3 el oad as Permut aci ok Waldhauser Tam as 2014 oszi f el ev

10. GYAKORLÓ FELADATSOR MEGOLDÁSA

Piaci szerkezetek VK. Gyakorló feladatok a 4. anyagrészhez

Osztályozó- és javítóvizsga témakörei MATEMATIKA tantárgyból 2016 / tanév

Az információelmélet alapjai, biológiai alkalmazások. 1. A logaritmusfüggvény és azonosságai

Populációbecslések és monitoring

A versenyteljesítmény alapú szelekció lehetőségei a telivér- és ügetőtenyésztésben

Számelmélet Megoldások

Átírás:

Véges populációméret okozta beltenyésztettség incs öntermékenyítés, de a véges méret miatt a párosodó egyedek bizonyos valószínűséggel rokonok, ezért kerül egy utódba 2 IBD allél Előadásról: -F t (-/2) t (-F 0 )

4. feladat Ha egy zárt populációban 00, és F 0 0, az 5. generációban mekkora lesz a beltenyésztési koiciens? -F t (-/2) t (-F 0 )

4. feladat Ha egy zárt populációban 00, és F 0 0, az 5. generációban mekkora lesz a beltenyésztési koiciens? -F t (-/2) t (-F 0 ) F 5 -[-(/2*00 )] 5 -(-/200) 0,025

5. feladat Ha 0, mikor lesz F t 0,5? t?

5. feladat Ha 0, mikor lesz F t 0,5? -Ft(-/2) (-F 0 ) 0,5(9/20) t ln(0,5)t ln(9/20) t3,5 egy hatvány logaritmusa egyenlő az alap ugyanezen alapú logaritmusának és a hatványkitevőnek a szorzatával ln b t t* ln b

hatásos (ektív) populációméret Annak a (véges mérettől eltekintve) ideális populációnak a mérete, amelyben a beltenyésztettségikoiciens olyan mértékben nő, mint a vizsgált populációban. Általában <

2 eset: ha az ivararány nem : ha a populációméret változik: f m f m + 4 ha a populációméret változik: + + + t t... 2

6. feladat Egy sertéstelepen a kanok száma 0, a kocáké 00. Mekkora az ektív populációméret? Mennyi lesz a beltenyésztési koiciens zárt tenyésztés mellett 4 generáció múlva? (F 0 0)

6. feladat Egy sertéstelepen a kanok száma 0, a kocáké 00. Mekkora az ektív populációméret? 4 m m + f f

6. feladat Egy sertéstelepen a kanok száma 0, a kocáké 00. Mekkora az ektív populációméret? 4mf 4 0 00 36,36 + 0 + 00 m f

6. feladat Mennyi lesz a beltenyésztési koiciens zárt tenyésztés mellett 4 generáció múlva? (F 0 0) -F t (-/2) t (-F 0 )

6. feladat Mennyi lesz a beltenyésztési koiciens zárt tenyésztés mellett 4 generáció múlva? (F 0 0) -F t (-/2) t (-F 0 )!!!! F ( ) 4 0,054 4 2 36,36 5,4%

Hány kandisznótkellene tartani, hogy F 4 <0,03 maradjon? F 4 0,97 ( ( 0,00765 e 0,00765 2 2 ) 0,9924 ) 4 4 ln( 2 ( 0,03 ln 0,97 ) 2 egy hatvány logaritmusa egyenlő az alap ugyanezen alapú logaritmusának és a hatványkitevőnek a szorzatával ln b t t* ln b 4 ln( ) e ln x x 2 ) 65,9 m???

Hány kandisznótkellene tartani, hogy F 4 <0,03 maradjon? F 4 0,97 ( ( 0,00765 e 0,00765 2 2 ) 0,9924 ) 4 4 ln( 2 ( 0,03 ln 0,97 ) 2 egy hatvány logaritmusa egyenlő az alap ugyanezen alapú logaritmusának és a hatványkitevőnek a szorzatával ln b t t* ln b 4 ln( ) 2 e ln x x ) 65,9 m 9,7 Tehát legalább 20 kandisznóravan szükség.

7. feladat 000, bottleneck, 2 0, 3 000; Mekkora? + 2 t +... + t

7. feladat 000, bottleneck, 2 0, 3 000; Mekkora? t 29,4 000... 0 000 3... 2 + + + + + + t

Populációk széttagoltsága és távolsága

A Wright-féle F st Fixációs index: heterozigóták arányának csökkenése a Wahlund-ekus (a pop. 2 v. több szubpop.-ból áll, ahol nem egyforma az allélgyak.) miatt Ok: sodródás, eltérő szelekció a szubpop.okban Jó migrációs képességú fajok -> kisebb Fst Általában: 0 < F st <

. feladat Egy lokusztkét allélel( A és a ) vizsgálva számítsuk ki F st t arra a populációra, amely két egyforma méretű szubpopulációbóláll, és A allél gyakorisága az x szubpopulációban p x 0,, az y szubpopulációbanp y 0,7.

F st számításakor a szubpopulációkonbelül HWE-t tételezünk fel kiszámítjuk a heterozigóták H-W gyakoriságát az x és y szubpop-rakülön-külön

F st számításakor a szubpopulációkonbelül HWE-t tételezünk fel kiszámítjuk a heterozigóták H-W gyakoriságát az x és y szubpop-rakülön-külön (0,8 és 0,42), ezeket átlagolva kapjuk meg 2 pq 0,3 H S

F st számításakor a szubpopulációkonbelül HWE-t tételezünk fel kiszámítjuk a heterozigóták H-W gyakoriságát az x és y szubpop-rakülön-külön (0,8 és 0,42), ezeket átlagolva kapjuk meg 2 pq 0,3 Ez lenne a populációban talált átlagos heterozigóta gyakoriság, ha csak a széttagoltság miatt csökkenne a heterozigóták aránya: H S

Ha nem lenne széttagolt a populáció hanem homogén (és amellett még pánmiktikus is, és nincs szelekció és migráció) akkor az átlagos allélgyakoriságból számolt H-W heterozigóta-gyakoriság: 2 pq

Ha nem lenne széttagolt a populáció hanem homogén (és amellett még pánmiktikusis, és nincs szelekció és migráció) akkor az átlagos allélgyakoriságból pátlag(0,+0,7)/20,4 számolt H-W heterozigóta-gyakoriság: H T 2 pq 0,48 2 pq 2 pq HT HS Így az F st 2 pq HT

Ha nem lenne széttagolt a populáció hanem homogén (és amellett még pánmiktikusis, és nincs szelekció és migráció) akkor az átlagos allélgyakoriságból pátlag(0,+0,7)/20,4 számolt H-W heterozigóta-gyakoriság: 2 pq 0, 48 H T Így az F st 2 pq 2 2 pq pq Azaz, a széttagoltság miatt 37,5%-kal csökkent a heterozigóták aránya HT HT HS 0,375

x subpop átlag y subpop p x q x p y q y 0, 0,9 0,4 0,6 0,7 0,3 H-W arányok p q 2pq 2 p 2 x 2p x q x q 2 x p p 2 y 2p y q y q 2 y 0,0 0,8 0,8 0,6 0,48 0,36 0,49 0,42 0,09 q 2 Heterozátl. Gyak. 2 pq Fst (0,8+0,42)/20,3 0,375

Fixálódás Fixálódás: az allél gyakorisága lesz Fixációsidő: amennyi idő (generáció) alatt az új allél fixálódik Fixálódás valószínűsége általában kicsi nem minden új allél fixálódik, nem minden előnyös allél fixálódik és fixálódhat káros allél is

A fixálódás valószínűsége függ: az allél hatásától (szelekció) a populáció méretétől (sodródás) kapcsoltságtól: a kromoszómán a közelben elhelyezkedő allélok előnyös vagy káros hatásától (az új mutáció jó vagy rossz társaságban találja magát)

Egy génváltozat fixálódásának valószínűsége függ: kezdeti arányától a szelekciós előnytől (hátránytól) a hatékony populációmérettől

Kimura(962): allélfixálódás valószínűsége egy ektív méretű diploidpopulációban Egy lokuszonkét allél, relatív fitneszük: A A : A A 2 : +s A 2 A 2 : +2s Az A 2 allél kezdeti gyakorisága q, és a heterozigóta szelektív előnye s, akkor a fixálódásának valószínűsége: P ( e 4sq 4s )/( e )

A képlet leegyszerűsödik, ha az allél példányban van jelen q/2 gyenge pozitív szelekció hat (0<s<0,05) nagy populáció méret esetén (>200) e P ( e 4sq )/( e 4s ) 2s

Legyen a populáció hatékony mérete e000 Milyen valószínűséggel fixálódik egy új mutáns, q/(2), ha ) neutrális; 2) pici szelekciós előnyt jelent (s 0,0) 3) pici szelekciós hátrányt jelent (s -0,00)

e000 eutrális: P /(2) 0,05% Ha nem neutrális: s 0,0 esetén P 2% s -0,00 esetén P (-e -4esq )/(-e -4es )~0,004%

HF Melyik populációban nagyobb az példányban jelen lévő, heterozigótában 0,5% fitnesz előnyt nyújtó előnyös allél elterjedési esélye a) 4 vagy b) 000? (elég közelítő képlettel kiszámolni)