第四章连锁交换值的计算VIP

。第四章联动交换值的计算，第一节联动现象的统计判定，亲本及其配子的遗传组成，相序导入ab/ab配子：亲本类型：ab，Ab交换类型：aB，Ab反相Ab/aB配子：亲本类型：aB，Ab交换类型：AB，AB，AB基因型个体数的双显性：A=AB单一优势：b=Ab。c=aB。隐性：d=ab，如何判断连锁关系，步骤：首先分析每个基因是否符合正常分离，然后分析多对基因的组合。测量a: a和1: 1之间的偏差。测量B: B和1: 1之间的偏差，并测量新的组合；旧组合和1: 1之间的偏差意味着要测量两对基因的独立性。(1)对试验杂交后代进行x2检验，a=ABb=Ab。c=aB。D=ab理论上测试后代，A:a=1:1，即a b=c d；B:b=1:1，即如果重组类型和亲本类型1: 1之间没有联系，a c=b d，即a d=b c，例如，AaBb被测试产生612个后代，其中AB=220，Ab=84，aB=102，ab=206，a和b基因之间有联系吗？将各种数字代入公式：根据自由度，我们可以求出获得上述两个值的概率：嘿。2.对F2、进行两次测试，表4-1测试了两种类型性状分离的不同理论比值的二值公式，例1，让AaBb自交叉得到AB=142，AB=49，aB=43，ab=15，n=249，问Ab是否有联系？如果将所有值代入公式，则：d . f .=1p=0.70 0.50d . f .=1p=0.90 0.80d . f .=1p=0.98总计2=0.3869 0.0656 0.0004=0.4529d . f .=3p=0.99 0.95可以看出，Aa和Bb的分离分别符合3: 1的分离比，并且重组类别让AaRr自交，后代的AR=152，Ar=99，aR=43，Ar=9，找出AR之间是否有联系。根据9: 3: 3: 1的假设，计算的二进制值和总二进制值如下：a2=9.99d . f .=1 p 0.01 r 2=18.31d . f .=1 p 0.01 l 2=13.66d . f .=1 p 0.01总2=41.96d.f.=3p0.01从总2的角度来看，该结果不符合9: 3: 3: 1的分离比，但是从每个2的分解值来看，出现PpSs子代的表型为PS=235，Ps=91，pS=109，Ps=9。找出两者之间是否有联系。计算出的两个值和p值分别为：p2=0.590d . f .=1p=0.50 0.30 S2=1.453d . f .=1p=0.30 0.20 L2=20.184d . f .=1p 0.01 total 2=22.227d . f .=3p 0.75，表明符合独立继承，Aa和Bb不关联。卡方检验的正确应用1。当样本大小的卡方值和实际观察值及期望值保持不变时，如果样本大小较大，卡方变小。因此，百分比不能用于卡方检验2，连续校正，表4-2平方值、偏差和样本量。该表显示百分比不能用于卡方检验，这里描述的一些原则也可以用来指导样本量设计：例如，一位大麦遗传学家发现200个大麦幼苗中有94个是浅绿色幼苗。理论上，幼苗应该由半绿苗和半浅绿苗分开。实际观测值与理论值的偏差为6(或相当于期望值的6%)，该偏差的2值仅为0.72，表明上述分离完全适用于1: 1的比例。然而，遗传学家怀疑浅绿色基因可能与低生存力有关，所以他决定做另一个实验。他的问题是：如果要在更大的样本中保持6%的偏差，需要检查多少菌株才能将2值增加10倍？答案可以在表中找到，即如果实际观察值与期望值之间的偏差保持在6%的水平，如果样本量扩大到原来的10倍，卡片的平方值将达到要求的7.2。如果在如此大的样本中1: 1的分离比可以被否定，这就足以证明浅绿色幼苗的生命力是差的。另一方面，如果一个大样本的卡方值证明1: 1的分离偏差不大，就可以消除淡绿色幼苗生命力差的嫌疑。第二节联动强度(交换值)的计算1。测试交叉方法1。相位超前相位：P值的标准偏差S.E.p=，相反相位：1。使用交叉检验法计算交换值的优点：1 .所需人口较少；2.不同性别的交换值可以分别计算；3.使用相位引入和相位排斥的平均数据可以平衡存活率差异所造成的影响。4.在三点或多点试验中获得的基因序列是相对可靠的。由于人工授粉对小麦和水稻等自花授粉作物来说很麻烦，因此很难应用杂交试验方法。有时，双隐性个体要么不能生存，要么生命力非常弱，在开花和授粉前死亡。在这种情况下，我们必须使用F2数据来计算连接强度。当雌雄配子交换值相等且没有选择性受精时，F24合子的理论频率为：b(ab)=ab(c)=a(ab)=3(1-p)2/44p(1-p)/42p 2/4，=，=，d(ab)=2，理论配子频率和合子频率的计算，排斥相的理论合子频率为：表4-2不同连锁模式F1的理论配子数和F2的理论合子数，3.利用F2数据计算交换值，(1)根据F2双隐性个体的出现频率，双隐性个体的出现是由于ab和ab配子的结合，排斥相的出现次数为，即aabb=。在相位反演中，双隐性个体的出现次数，由于用这种方法计算的交换值仅基于F24类型中出现概率最小的一个，因此经常存在较大的抽样误差。(2)使用F24类型的所有数据。将a d与b c相比较来计算交换值p。例如，在阶段开始阶段：在相排斥阶段：让我们举一个例子来计算：在玉米中有一株植物，自交结果如下(D是矮生植物，pr是红色糊粉层):a b=0.504b c=0.497交换值，即8.4个交换单位。最大似然估计是链估计中最常用的方法。这种方法需要从数据中获得尽可能多的信息来估计重组率。最大化是通过计算p的导数使其为零来实现的，即计算p的最大可能值，并且试错被最小化。为了方便起见，似然性的表达式通常被转换成对数形式，因此当函数最大化时，对数值也最大化。如果m1、m2、m3.mt代表分离类型1、2的预期比率.t，以及a1，a2，at是每个相应类型的实际人数。例如，在测试杂交中，由相位前导基团连接的杂合体产生的四个后代类型的比率可以表示为m1=m4=1/2(1-P)，m2=m3=1/2P。测量族的似然值可以从(m1m2.mt) n扩展。其中n是该家族的总个体数，相应的项为：似然比的对数形式为：l=ca1logm1a2logm2.atlogmt，2，最大似然法，可以通过找到导数并使其为零来获得估计方程：为了求解p，实际观测值a1，a2.和期望值m1、m2.各种类型的mt可以直接代入方程。一般来说，连锁强度的估计可以通过测试杂交或F2代数据来进行。1.使用交叉试验数据计算重组率如果由相位前导基团连接的杂合体AB/ab与隐性个体ab/ab杂交，则这些M表达式被代入估计方程中，以获得：因此估计的P值就是交叉试验中的重组率。类似地，在排斥性基团连锁的情况下，双杂合体中两个基因的重组率p可以通过下式估算：嘿。2.对于相反组的F2代数据，仍由a、b、c、d表示的4个类别的个体数为：例如，如果K=(1-P)2，则：l=alog(1/21/4k)blog(1/4-1/4k)clog(1/4-1/4k)dlog(1/4k)派生：一般分布：a(1-K)K-b(2k)K-c(2k)K-d(2k)(1-K)=0，即nK2-(a-2b-2c-d)K-2d=0，n为F2群体顺序z=a2b2c特别地，在那时，自然对数函数的导数公式从上面的公式：获得，如前例所示：排斥相数计算p值：n=860，Z=4232212221510=-441、测试交叉例：在番茄上，基因br代表正常节间，它们相对于短节间基因Br是显性的。基因S是可育的，半不育基因S是显性的。双隐性个体(brs/brs)用于检测双杂合体(Brs/brS)的杂交。测试后代的频率为：BRS-131-N/2 PBRS-360-N/2(1-P)BRS-390-N/2(1-P)BRS-119-N/2P总计-1000-N，因此，对数形式似然函数表示为：l=131 log(P)360 log(1-P)390 log(1-P)119 log(P)P=250/1000=0.255在交叉检验中，估计Sp的一般公式如下：在上面的例子中，通过交叉检验测量的重组率及其误差可以表示为：p=0.25000.01369，4.比较估算重组率与F2数据和杂交试验数据的相对效率，当测量一定数量的植株(n)时，估算重组率p与杂交试验和F2数据的相对效率可以通过比较两个交配组合的方差来估算。例如，在某个测试杂交中计算的重组率是p=0.20，被测植物的数量是400，方差应该是0.0004。在类似的组合中，F2数据用于计算重组率p=0.20，n=400，并且方差约为0.0023 (:在排斥性基团连接的情况下，由一定数量的植物提供的信息测量的两个组合的相对效率与它们的方差值的比率成反比。在上面的例子中，P的值是0.2，n=400，F2数据相对于测试数据的效率是0.0004/0.0023，或等于1/6。换句话说，为了获得相同的方差值，需要使用F2数据的观察植物的数量应该是测试杂交后代的6倍。换句话说，为了测量20%的重组率，交叉测试所需的样本大小可以减少到f 2数据的1/6，并且可以保持相同的准确度。通过方差比测量的相对效率对于不同的P值可能不同，但是总体上交叉测试比F2更有效(除非P值非常小并且F1与相位超前组相关联)，因此在条件可能的情况下应尽可能采用交叉测试。在连锁分析中，亲本的基因型或基因的连锁阶段有时不清楚，因此连锁分析不能简单地通过计算重组体的出现频率来进行。如何判断连锁关系？在这种情况下，似然比方法可用于测试连接的存在，即比较两个座位之间可能存在连接的概率(r 3，即似然比大于1000: 1，即连锁的可能性比非连锁的可能性大1000倍，对应于该值的2检验的显著水平为0.0002；然而，为了否认联系的存在，似然比要求小于100: 1，即LOD 2。如果假设g和j之间存在以下可能的关系：0.9 log 9/5=0 . 230.5 log 9/5=0 . 130.1 log 1/5=0 . 070.5 log 1/5=0.35 LOD值： 0 0.160.22，则上述结果的显著性在于，如果两个基因相关联，则个体的数量利用F2家族的F2数据估计重组率，用p表示的不同类型配子的期望值与试验杂交相同，但由于雄配子和雌配子的重组率可能相同或不同，用p1和p2分别表示雄配子和雌配子的重组率可能更合理。因此，相诱导组连接时配子的期望值应分别为：相排斥组连接时各种配子类型的期望值与相诱导组的书写风格相似。根据期望的配子比例，可以预期具有不同表型的合子的比例。因为双隐性合子只能由双隐性雄配子和双隐性雌配子结合产生。对于单隐性aB型，这种类型的比例应为1/4 1-(1-P1) (1-P2)，因为A型个体自交时的总发病率为1/4。类似地，由于B类个体的总发病率为1/4，因此Ab类个体的发病率为1/41-(1-P1)(1-P2)。双显性类型的发生率必须是1/42 (1-p1)(1-p2)。在大麦中，已知两行(V)对六行(V)占优势，绿色幼苗(lg)对浅绿色幼苗(Lg)占优势。在基因型vvlglgg和vvlglgg的杂种F2中，四种表型的数目和预期数目分别为：其中p=(1-p1)(1-p2)。用对数表示的似然函数是：l=281 log(1/21/4p)59 log(1/4-1/4p)60 log(1/4-1/4p)58 log(1/4p)因此458p2 15p-116=0p=0.4871如果p1=p2能被证明，则p=p2=p1=1-=0.3021或p在相诱导群连锁中的标准误差的30.21%；例2:排斥相如果F2数据来自排斥基团的F1自交，其复合率也可以用类似的方法估算。例如，番茄的基因O(圆形果实)比基因O(长果实)占优势。基因S(单花序)对基因S(复合花序)是显性的。由Os/oSF1值植物自交产生的F2植物中的四种类型植物的实际数量为：其中：p=p1=p2，通过互锁排斥基团计算P的标准误差的公式为：在上述例子中，Sp=0.0582或5.82%，因此复合率及其标准误差可表示为：P=(23.15.82)%