Populaatiosimulaattori. Petteri Hintsanen HIIT perustutkimusyksikkö Helsingin yliopisto

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "Populaatiosimulaattori. Petteri Hintsanen HIIT perustutkimusyksikkö Helsingin yliopisto"

Transkriptio

1 Populaatiosimulaattori Petteri Hintsanen HIIT perustutkimusyksikkö Helsingin yliopisto

2 Kromosomit Ihmisen perimä (genomi) on jakaantunut 23 kromosomipariin Jokaisen parin toinen kromosomi on peritty isältä ja toinen äidiltä Viimeinen kromosomipari on ns. sukupuolikromosomi (XX tai XY pari) Kromosomit sisältävät DNA-emäspareja tiiviisti pakattuina rihmoina

3 Markkerit Perimässä on vain pieniä eroja yksilöiden välillä, ts. DNA-emäsparit ovat suurimmaksi osaksi lähes samoja kaikilla ihmisillä Sellaisia paikkoja kromosomeissa, joissa esiintyy vaihtelua yksilöiden väleillä, kutsutaan markkereiksi (marker) Markkereissa esiintyvät vaihtelut voidaan mitata laboratoriossa. Näitä variantteja kutsutaan alleeleiksi, jotka koodataan mittausvaiheessa tyypillisesti kokonaisluvuilla

4 Markkerit: esimerkki Usein tarkastellaan vain nk. SNP-markkereita, joilla on kaksi mahdollista arvoa (1 ja 2) Markkerista saadaan aina kaksi alleelia, joista toinen vastaa äidiltä perityn kromosomin alleelia ja toinen vastaavasti isältä perittyä:...a C C G T A G T T......A C C G C A G T T... Merkitsemällä T = 1 ja C = 2 saadaan alleelipari {1,2}

5 Genotyyppi Käytännössä lähes aina tarkastellaan useita markkereita, jolloin yksilöltä saadaan mitattua useita alleelipareja eli genotyyppi:...a C C G A G C T T T A A G T C T C A A C......A C T G G G C T A T A A G T C T A A A C... genotyyppi: {1,2}, {1,2}, {1,1}, {2,1}

6 Haplotyyppi Genotyyppi on jono järjestämättömiä alleelipareja. Siinä ei ole tietoa siitä, mikä alleeli on peritty isältä ja mikä äidiltä Haplotyyppi on jono järjestettyjä alleelipareja, joissa (esimerkiksi) ensimmäinen alleeli on isältä peritty ja toinen äidiltä Haplotyyppejä ei saada suoraan laboratoriosta. Ne voidaan johtaa yksilön genotyypistä joko vanhempien genotyyppien avulla tai tilastollisesti

7 Markkeridata: esimerkki M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 M10 M11 A B C D E F G H Siniset haplotyypit ovat peräisin isältä, punaiset äidiltä

8 Populaatio Populaatio on joukko yksilöitä, joiden perimää tutkitaan Isolaatti on erityinen populaation muoto, jossa kaikki populaation jäsenet ovat pienen perustajajoukon jälkeläisiä, so. populaatioon ei ole tullut (ainakaan merkittävästi) jäseniä ulkopuolelta missään vaiheessa Käytännössä isolaatteja löytyy esimerkiksi Savosta ja Kainuusta

9 Periytyminen Prosessia, jossa muodostuu sukusoluja, kutsutaan meioosiksi. Sukusolut sisältävät vain yhden kromosomin kustakin kromosomiparista Yksilön sukusolun sisältämä kromosomi voi olla yksilön äidiltä peritty kromosomi yksilön isältä peritty kromosomi edellämainittujen yhdistelmä eli rekombinantti, jolloin meioosissa on tapahtunut crossovereita (tälle ei ole hyvää suomennosta) Jälkeläinen saa molemmilta vanhemmiltaan yhden sukusolun sisältämät vastinkromosomit

10 Rekombinaatio: esimerkki Identtinen isältä peritty 1 crossover 2 crossoveria Yksilön kromosomipari: sininen isältä peritty, punainen äidiltä peritty vastinkromosomi 2 crossoveria Identtinen äidiltä peritty Mahdollisia sukusoluja

11 Crossovereiden määrä Crossovereiden lukumäärä meioosissa on verrannollinen kromosomin pituuteen L Morgan (M) on geneettinen mittayksikkö. 1M:n pituisessa kromosomissa tapahtuu keskimäärin 1 crossover / meioosi Simuloitaessa crossovereiden lukumäärä on satunnaismuuttuja X ~ Poisson(L). Crossoverien sijainti kromosomissa jakautuu tasaisesti Ihmisillä 1M bp (basepair eli emäspari)

12 Periytyminen isolaatissa Isolaatissa perustajajäsenten perimät ovat siirtyneet ajan kuluessa sukupolvelta toiselle ja sekoittuneet rekombinaatioissa Populaation ( viimeisen sukupolven ) yksilöiden perimät ovat siis yhdistelmiä perustajajäsenten perimistä Käytännön malleissa tehdään yksinkertaistavia oletuksia parit muodostetaan satunnaisesti sukupolvet ovat diskreettejä

13 Periytyminen: esimerkki perustajat 1. sukupolvi 2. sukupolvi perimät ovat yhdistelmiä perustajayksilöiden perimistä

14 Simulaattori Populaatiosimulaattori simuloi populaation kasvua halutun ajan (sukupolvia) ja perustajajäsenten perimän jakautumista yksilöille Käytännössä tämä tapahtuu generoimalla sukupuu ja simuloimalla rekombinaatiot sukupuussa Tämän jälkeen simuloidaan markkerit (alleelit) perustajajäsenille Nyt kaikkien yksilöiden markkerit saadaan suoraan katsomalla, miltä perustajayksilöiltä he ovat perineet markkerinsa

15 Nykyinen simulaattoritoteutus Pohjautuu Vesa Ollikaisen Populus-simulaattoriin Koostuu neljästä osasta: genped generoi sukupuun chrom simuloi meioosit (rekombinaatiot) sukupuussa simco generoi markkerit perustajayksilöille markertool poimii populaatiosta otoksen ja luo lopullisen markkeridatan. Lisäksi mahdollisuus määritellä tautimalli Osien yhteensovitus työlästä, vaatii turhaa esiprosessointia Käytännössä ei kelvollista käyttöliittymää

16 Simulaatioprosessi esiprosessointia (preprocess_segm, preprocess_ped) simco genped chrom marker tool parametritiedosto markkeridata Koko prosessi tällä hetkellä scriptattu (hybridsim.sh)

17 Tarpeet Uusi genped ja chrom. Nämä voi yhdistää yhdeksi kokonaisuudeksi. Toivottavat ominaisuudet: alipopulaatiot tuloste sopivaksi markertoolille (päästään eroon esiprosessoinnista), myös muut kuin viimeinen sukupolvi (erityisesti vanhemmat) sukupuun tulostus vaihtoehtoisesti tuloste voisi kelvata myös syötteeksi Jonkinlainen käyttöliittymä koko prosessille, ts. korvataan hybridsim.sh ja sen parametritiedosto

18 Lisäominaisuuksia Mahdollisia harkitsemisen arvoisia lisäominaisuuksia, jos jää aikaa: Rinnakkaistaminen (tarpeen, jos simulaatiota toistetaan useita kertoja) Siirtolaiset Valmis asennuspaketti ym...

19 Loppu... Kysymyksiä?

Vaatimusmäärittely. Populous. Helsinki Ohjelmistotuotantoprojekti HELSINGIN YLIOPISTO Tietojenkäsittelytieteen laitos

Vaatimusmäärittely. Populous. Helsinki Ohjelmistotuotantoprojekti HELSINGIN YLIOPISTO Tietojenkäsittelytieteen laitos Vaatimusmäärittely Populous Helsinki 5.10.2004 Ohjelmistotuotantoprojekti HELSINGIN YLIOPISTO Tietojenkäsittelytieteen laitos Kurssi 581260 Ohjelmistotuotantoprojekti ( ov) Projektiryhmä Heli Borg Markus

Lisätiedot

Perinnöllisyyden perusteita

Perinnöllisyyden perusteita Perinnöllisyyden perusteita Eero Lukkari Tämä artikkeli kertoo perinnöllisyyden perusmekanismeista johdantona muille jalostus- ja terveysaiheisille artikkeleille. Koirien, kuten muidenkin eliöiden, perimä

Lisätiedot

S Laskennallinen systeemibiologia

S Laskennallinen systeemibiologia S-114.2510 Laskennallinen systeemibiologia 3. Harjoitus 1. Koska tilanne on Hardy-Weinbergin tasapainossa luonnonvalintaa lukuunottamatta, saadaan alleeleista muodostuvien eri tsygoottien genotyyppifrekvenssit

Lisätiedot

Projektisuunnitelma. Populous. Helsinki Ohjelmistotuotantoprojekti HELSINGIN YLIOPISTO Tietojenkäsittelytieteen laitos

Projektisuunnitelma. Populous. Helsinki Ohjelmistotuotantoprojekti HELSINGIN YLIOPISTO Tietojenkäsittelytieteen laitos Projektisuunnitelma Populous Helsinki 9.12.2004 Ohjelmistotuotantoprojekti HELSINGIN YLIOPISTO Tietojenkäsittelytieteen laitos Kurssi 581260 Ohjelmistotuotantoprojekti (6 ov) Projektiryhmä Heli Borg Markus

Lisätiedot

Perinnöllisyystieteen perusteita III Perinnöllisyystieteen perusteita

Perinnöllisyystieteen perusteita III Perinnöllisyystieteen perusteita Perinnöllisyystieteen perusteita III Perinnöllisyystieteen perusteita 14. Useamman ominaisuusparin periytyminen 1. Avainsanat 2. Mendelin lait 3. Dihybridiristeytys 4. Mendelin tulosten taustaa 5. Tekijäinvaihdunta

Lisätiedot

DNA testit sukututkimuksessa

DNA testit sukututkimuksessa DNA testit sukututkimuksessa Pakkasten sukuseura ry:n 20 v juhlakokous 19.9.2015 Jyväskylä Raimo Pakkanen, sukuneuvoston pj A,T,G,C. Ihmisen genetiikan lyhyt oppimäärä mtdna diploidinen kromosomisto =

Lisätiedot

Periytyvyys ja sen matematiikka

Periytyvyys ja sen matematiikka Periytyvyys ja sen matematiikka 30.7.2001 Katariina Mäki MMM,tutkija Helsingin yliopisto, Kotieläintieteen laitos / kotieläinten jalostustiede katariina.maki@animal.helsinki.fi Jalostuksen tavoitteena

Lisätiedot

VASTAUS 2a: Ruusukaijasten väri

VASTAUS 2a: Ruusukaijasten väri VASTAUS 2a: Ruusukaijasten väri Merkitään: ZK= Vihreän värin aiheuttava dominoiva alleeli Zk= keltaisen värin aiheuttava resessiivinen alleeli W= W-kromosomi Keltaisen koiraan perimä ZkZk, vihreän naaraan

Lisätiedot

Geenikartoitusmenetelmät. Kytkentäanalyysin teoriaa. Suurimman uskottavuuden menetelmä ML (maximum likelihood) Uskottavuusfunktio: koko aineisto

Geenikartoitusmenetelmät. Kytkentäanalyysin teoriaa. Suurimman uskottavuuden menetelmä ML (maximum likelihood) Uskottavuusfunktio: koko aineisto Kytkentäanalyysin teoriaa Pyritään selvittämään tiettyyn ominaisuuteen vaikuttavien eenien paikka enomissa Perustavoite: löytää markkerilokus jonka alleelit ja tutkittava ominaisuus (esim. sairaus) periytyvät

Lisätiedot

Testausdokumentti. Populous. Helsinki Ohjelmistotuotantoprojekti HELSINGIN YLIOPISTO Tietojenkäsittelytieteen laitos

Testausdokumentti. Populous. Helsinki Ohjelmistotuotantoprojekti HELSINGIN YLIOPISTO Tietojenkäsittelytieteen laitos Testausdokumentti Populous Helsinki 10.12.2004 Ohjelmistotuotantoprojekti HELSINGIN YLIOPISTO Tietojenkäsittelytieteen laitos Kurssi 581260 Ohjelmistotuotantoprojekti (6 ov) Projektiryhmä Heli Borg Markus

Lisätiedot

a. Mustan ja lyhytkarvaisen yksilön? b. Valkean ja pitkäkarvaisen yksilön? Perustele risteytyskaavion avulla.

a. Mustan ja lyhytkarvaisen yksilön? b. Valkean ja pitkäkarvaisen yksilön? Perustele risteytyskaavion avulla. 1. Banaanikärpänen dihybridiristeytys. Banaanikärpäsillä silmät voivat olla valkoiset (resessiivinen ominaisuus, alleeli v) tai punaiset (alleeli V). Toisessa kromosomissa oleva geeni määrittää siipien

Lisätiedot

Evoluutio. BI Elämä ja evoluutio Leena Kangas-Järviluoma

Evoluutio. BI Elämä ja evoluutio Leena Kangas-Järviluoma Evoluutio BI Elämä ja evoluutio Leena Kangas-Järviluoma 1 Evoluutio lajinkehitystä, jossa eliölajit muuttuvat ja niistä voi kehittyä uusia lajeja on jatkunut elämän synnystä saakka, sillä ei ole päämäärää

Lisätiedot

Miten geenit elelevät populaatioissa, vieläpä pitkiä aikoja?

Miten geenit elelevät populaatioissa, vieläpä pitkiä aikoja? Miten geenit elelevät populaatioissa, vieläpä pitkiä aikoja? Populaatio on lisääntymisyhteisö ja lisääntymisjatkumo Yksilöt ovat geenien tilapäisiä yhteenliittymiä, mutta populaatiossa geenit elelevät

Lisätiedot

Arkkitehtuurien tutkimus Outi Räihä. OHJ-3200 Ohjelmistoarkkitehtuurit. Darwin-projekti. Johdanto

Arkkitehtuurien tutkimus Outi Räihä. OHJ-3200 Ohjelmistoarkkitehtuurit. Darwin-projekti. Johdanto OHJ-3200 Ohjelmistoarkkitehtuurit 1 Arkkitehtuurien tutkimus Outi Räihä 2 Darwin-projekti Darwin-projekti: Akatemian rahoitus 2009-2011 Arkkitehtuurisuunnittelu etsintäongelmana Geneettiset algoritmit

Lisätiedot

Symbioosi 2 VASTAUKSET. b. Millaisia sukusoluja vanhemmat tuottavat (4 erilaista)? Vastaus: VL, vl, Vl, vl

Symbioosi 2 VASTAUKSET. b. Millaisia sukusoluja vanhemmat tuottavat (4 erilaista)? Vastaus: VL, vl, Vl, vl Luku 14 Symbioosi 2 VASTAUKSET 1. Banaanikärpänen dihybridiristeytys a. Mikä on vanhempien genotyyppi? Vastaus: VvLl b. Millaisia sukusoluja vanhemmat tuottavat (4 erilaista)? Vastaus: VL, vl, Vl, vl c.

Lisätiedot

Epigeneettinen säätely ja genomin leimautuminen. Tiina Immonen Medicum, Biokemia ja kehitysbiologia

Epigeneettinen säätely ja genomin leimautuminen. Tiina Immonen Medicum, Biokemia ja kehitysbiologia Epigeneettinen säätely ja genomin leimautuminen Tiina Immonen Medicum, Biokemia ja kehitysbiologia 12.12.2017 Epigenetic inheritance: A heritable alteration in a cell s or organism s phenotype that does

Lisätiedot

DNA-testit. sukututkimuksessa Keravan kirjasto Paula Päivinen

DNA-testit. sukututkimuksessa Keravan kirjasto Paula Päivinen DNA-testit sukututkimuksessa 28.11.2017 Keravan kirjasto Paula Päivinen Solu tuma kromosomit 23 paria DNA Tumassa olevat kromosomit periytyvät jälkeläisille puoliksi isältä ja äidiltä Y-kromosomi periytyy

Lisätiedot

Perinnöllisyyden perusteita

Perinnöllisyyden perusteita Perinnöllisyyden perusteita Perinnöllisyystieteen isä on augustinolaismunkki Gregor Johann Mendel (1822-1884). Mendel kasvatti herneitä Brnon (nykyisessä Tsekissä) luostarin pihalla. 1866 julkaisu tuloksista

Lisätiedot

Toteutusdokumentti. Populous. Helsinki Ohjelmistotuotantoprojekti HELSINGIN YLIOPISTO Tietojenkäsittelytieteen laitos

Toteutusdokumentti. Populous. Helsinki Ohjelmistotuotantoprojekti HELSINGIN YLIOPISTO Tietojenkäsittelytieteen laitos Toteutusdokumentti Populous Helsinki 10.12.2004 Ohjelmistotuotantoprojekti HELSINGIN YLIOPISTO Tietojenkäsittelytieteen laitos Kurssi 581260 Ohjelmistotuotantoprojekti (6 ov) Projektiryhmä Heli Borg Markus

Lisätiedot

Symbioosi 2 VASTAUKSET

Symbioosi 2 VASTAUKSET Luku 13 Symbioosi 2 VASTAUKSET 1. Termit Vastaus: a= sukusolut b= genotyyppi c= F2-polvi d= F1-polvi e= P-polvi 2. Termien erot a. Fenotyyppi ja genotyyppi Vastaus: fenotyyppi on yksilön ilmiasu, genotyyppi

Lisätiedot

måndag 10 februari 14 Jaana Ohtonen Kielikoulu/Språkskolan Haparanda

måndag 10 februari 14 Jaana Ohtonen Kielikoulu/Språkskolan Haparanda GENETIIKKA: KROMOSOMI DNA & GEENI Yksilön ominaisuudet 2 Yksilön ominaisuudet Perintötekijät 2 Yksilön ominaisuudet Perintötekijät Ympäristötekijät 2 Perittyjä ominaisuuksia 3 Leukakuoppa Perittyjä ominaisuuksia

Lisätiedot

Perinnöllisyystieteen perusteita III Perinnöllisyystieteen perusteita. BI2 III Perinnöllisyystieteen perusteita 9. Solut lisääntyvät jakautumalla

Perinnöllisyystieteen perusteita III Perinnöllisyystieteen perusteita. BI2 III Perinnöllisyystieteen perusteita 9. Solut lisääntyvät jakautumalla Perinnöllisyystieteen perusteita III Perinnöllisyystieteen perusteita 9. Solut lisääntyvät jakautumalla 1. Avainsanat 2. Solut lisääntyvät jakautumalla 3. Dna eli deoksiribonukleiinihappo sisältää perimän

Lisätiedot

Geenikartoituksen käsitteet ja lähestymistavat

Geenikartoituksen käsitteet ja lähestymistavat Geenikartoituksen käsitteet ja lähestymistavat Luentomateriaalin pohjana Vesa Ollikainen, CSC Geenikartoituskurssin kalvot Geenikartoitus ongelmana Tavoitteena on löytää tilastollisia yhteyksiä yksilöillä

Lisätiedot

III Perinnöllisyystieteen perusteita

III Perinnöllisyystieteen perusteita Perinnöllisyystieteen perusteita III Perinnöllisyystieteen perusteita 15. Populaatiogenetiikka ja evoluutio 1. Avainsanat 2. Evoluutio muuttaa geenipoolia 3. Mihin valinta kohdistuu? 4. Yksilön muuntelua

Lisätiedot

Suunnitteludokumentti

Suunnitteludokumentti Suunnitteludokumentti Populous Helsinki 10.12.2004 Ohjelmistotuotantoprojekti HELSINGIN YLIOPISTO Tietojenkäsittelytieteen laitos Kurssi 581260 Ohjelmistotuotantoprojekti (6 ov) Projektiryhmä Heli Borg

Lisätiedot

AS Automaation signaalinkäsittelymenetelmät. Tehtävä 1. Käynnistä fuzzy-toolboxi matlabin komentoikkunasta käskyllä fuzzy.

AS Automaation signaalinkäsittelymenetelmät. Tehtävä 1. Käynnistä fuzzy-toolboxi matlabin komentoikkunasta käskyllä fuzzy. AS-84.161 Automaation signaalinkäsittelymenetelmät Tehtävä 1. Käynnistä fuzzy-toolboxi matlabin komentoikkunasta käskyllä fuzzy. Tämän jälkeen täytyy: 1. Lisätä uusi sisääntulo edit->add input 2. nimetä

Lisätiedot

Geenitekniikan perusmenetelmät

Geenitekniikan perusmenetelmät Loppukurssikoe To klo 14-16 2 osiota: monivalintatehtäväosio ja kirjallinen osio, jossa vastataan kahteen kysymykseen viidestä. Koe on auki klo 14.05-16. Voit tehdä sen oppitunnilla, jolloin saat tarvittaessa

Lisätiedot

III Perinnöllisyystieteen perusteita

III Perinnöllisyystieteen perusteita Perinnöllisyystieteen perusteita III Perinnöllisyystieteen perusteita 12. Ominaisuuksien periytymistä tutkitaan risteytyksillä 1. Avainsanat 2. Geenit ja alleelit 3. Mendelin herneet 4. Monohybridiristeytys

Lisätiedot

Epigeneettinen säätely ja genomin leimautuminen. Tiina Immonen BLL Biokemia ja kehitysbiologia

Epigeneettinen säätely ja genomin leimautuminen. Tiina Immonen BLL Biokemia ja kehitysbiologia Epigeneettinen säätely ja genomin leimautuminen Tiina Immonen BLL Biokemia ja kehitysbiologia 21.1.2014 Epigeneettinen säätely Epigenetic: may be used for anything to do with development, but nowadays

Lisätiedot

Kromosomien välisten genotyyppiassosiaatioiden etsintä

Kromosomien välisten genotyyppiassosiaatioiden etsintä Kromosomien välisten genotyyppiassosiaatioiden etsintä Teppo Niinimäki Helsinki 23.6.2010 Pro gradu -tutkielma HELSINGIN YLIOPISTO Tietojenkäsittelytieteen laitos HELSINGIN YLIOPISTO HELSINGFORS UNIVERSITET

Lisätiedot

Loppuraportti. Populous. Helsinki Ohjelmistotuotantoprojekti HELSINGIN YLIOPISTO Tietojenkäsittelytieteen laitos

Loppuraportti. Populous. Helsinki Ohjelmistotuotantoprojekti HELSINGIN YLIOPISTO Tietojenkäsittelytieteen laitos Loppuraportti Populous Helsinki 10.12.2004 Ohjelmistotuotantoprojekti HELSINGIN YLIOPISTO Tietojenkäsittelytieteen laitos Kurssi 581260 Ohjelmistotuotantoprojekti (6 ov) Projektiryhmä Heli Borg Markus

Lisätiedot

Lisääntyminen. BI1 Elämä ja evoluutio Leena kangas-järviluoma

Lisääntyminen. BI1 Elämä ja evoluutio Leena kangas-järviluoma Lisääntyminen BI1 Elämä ja evoluutio Leena kangas-järviluoma säilyä hengissä ja lisääntyä kaksi tapaa lisääntyä suvuton suvullinen suvuttomassa lisääntymisessä uusi yksilö syntyy ilman sukusoluja suvullisessa

Lisätiedot

Testaussuunnitelma. Populous. Helsinki Ohjelmistotuotantoprojekti HELSINGIN YLIOPISTO Tietojenkäsittelytieteen laitos

Testaussuunnitelma. Populous. Helsinki Ohjelmistotuotantoprojekti HELSINGIN YLIOPISTO Tietojenkäsittelytieteen laitos Testaussuunnitelma Populous Helsinki 10.11.2004 Ohjelmistotuotantoprojekti HELSINGIN YLIOPISTO Tietojenkäsittelytieteen laitos Kurssi 581260 Ohjelmistotuotantoprojekti ( ov) Projektiryhmä Heli Borg Markus

Lisätiedot

Geenitutkimusta: evoluutiosta kohti geenivarojen suojelua ja jalostusta

Geenitutkimusta: evoluutiosta kohti geenivarojen suojelua ja jalostusta Geenitutkimusta: evoluutiosta kohti geenivarojen suojelua ja jalostusta 19.10.2016 Metsätieteen päivä Outi Savolainen, Oulun yliopisto, Genetiikan ja fysiologian tutkimusyksikkö Käyttölisenssi: CC BY 4.0

Lisätiedot

Naudan perinnöllisen monimuotoisuuden tutkimus

Naudan perinnöllisen monimuotoisuuden tutkimus Naudan perinnöllisen monimuotoisuuden tutkimus Terhi Iso-Touru 25.5.2012 Emeritusprofessori Kalle Maijalan 85-vuotisjuhlaseminaari Naudan domestikaatio eli kesyttäminen yli 45 kiloa painavia kasvinsyöjälajeja

Lisätiedot

Muuttumaton genomi? Genomin ylläpito. Jakson luennot. Luennon sisältö DNA:N KAHDENTUMINEN ELI REPLIKAATIO

Muuttumaton genomi? Genomin ylläpito. Jakson luennot. Luennon sisältö DNA:N KAHDENTUMINEN ELI REPLIKAATIO Muuttumaton genomi? Genomin ylläpito SNP 14.1.2013 Tiina Immonen Biolääketieteen laitos Biokemia ja kehitysbiologia Jakson luennot Mitä on genomilääketiede? Dan Lindholm Genomin ylläpito Tiina Immonen

Lisätiedot

Laskennan teoria (kevät 2006) Harjoitus 3, ratkaisuja

Laskennan teoria (kevät 2006) Harjoitus 3, ratkaisuja 581336 Laskennan teoria (kevät 2006) Harjoitus 3, ratkaisuja 1. S! axc X! axc X! by c Y! by c Y! " 2. (a) Tehtävänä on konstruoida rajoittamaton kielioppi, joka tuottaa kielen f0 n 1 n jn 1g. Vaihe1: alkutilanteen

Lisätiedot

Euromit2014-konferenssin tausta-aineistoa Tuottaja Tampereen yliopiston viestintä

Euromit2014-konferenssin tausta-aineistoa Tuottaja Tampereen yliopiston viestintä Mitkä mitokondriot? Lyhyt johdatus geenitutkijoiden maailmaan Ihmisen kasvua ja kehitystä ohjaava informaatio on solun tumassa, DNA:ssa, josta se erilaisten prosessien kautta päätyy ohjaamaan elimistön,

Lisätiedot

Genomin ylläpito Tiina Immonen BLL Lääke8eteellinen biokemia ja kehitysbiologia

Genomin ylläpito Tiina Immonen BLL Lääke8eteellinen biokemia ja kehitysbiologia Genomin ylläpito 14.1.2014 Tiina Immonen BLL Lääke8eteellinen biokemia ja kehitysbiologia Luennon sisältö DNA:n kahdentuminen eli replikaa8o DNA:n korjausmekanismit Replikaa8ovirheiden korjaus Emäksenpoistokorjaus

Lisätiedot

Tilastollinen testaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Tilastollinen testaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1 Tilastollinen testaus Vilkkumaa / Kuusinen 1 Motivointi Viime luennolla: havainnot generoineen jakauman muoto on usein tunnettu, mutta parametrit tulee estimoida Joskus parametreista on perusteltua esittää

Lisätiedot

SELVITYS SIITÄ MITEN ERÄÄT PERINNÖLLISET SAIRAUDET (KUTEN GPRA JA FUCOSIDOSIS) PERIYTYVÄT ENGLANNINSPRINGERSPANIELEISSA

SELVITYS SIITÄ MITEN ERÄÄT PERINNÖLLISET SAIRAUDET (KUTEN GPRA JA FUCOSIDOSIS) PERIYTYVÄT ENGLANNINSPRINGERSPANIELEISSA SELVITYS SIITÄ MITEN ERÄÄT PERINNÖLLISET SAIRAUDET (KUTEN GPRA JA FUCOSIDOSIS) PERIYTYVÄT ENGLANNINSPRINGERSPANIELEISSA Kaikki koiran perimät geenit sisältyvät 39 erilliseen kromosomipariin. Geenejä arvellaan

Lisätiedot

Rauduskoivun uudet siemenviljelykset täsmäjalosteita koivunviljelyyn

Rauduskoivun uudet siemenviljelykset täsmäjalosteita koivunviljelyyn Rauduskoivun uudet siemenviljelykset täsmäjalosteita koivunviljelyyn Matti Haapanen Rauduskoivun siemenviljelykset perustettiin syyskuussa 2014 kahdelle paikkakunnalle Patama / Siemen Forelia Hausjärvi

Lisätiedot

Genetiikan perusteet. Tafel V Baur E. (1911) Einführung in die experimentelle Vererbungslehre. Verlag von Gebrüder Borntraeger, Berlin.

Genetiikan perusteet. Tafel V Baur E. (1911) Einführung in die experimentelle Vererbungslehre. Verlag von Gebrüder Borntraeger, Berlin. Genetiikan perusteet Tafel V Baur E. (1911) Einführung in die experimentelle Vererbungslehre. Verlag von Gebrüder Borntraeger, Berlin. Transmissiogenetiikka l. mendelistinen genetiikka Historia Yksinkertaiset

Lisätiedot

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II Syksy 2009 Laskuharjoitus 1 ( ) Ratkaisuehdotuksia Vesa Ala-Mattila

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II Syksy 2009 Laskuharjoitus 1 ( ) Ratkaisuehdotuksia Vesa Ala-Mattila Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II Syksy 29 Laskuharjoitus (9. - 3..29) Ratkaisuehdotuksia Vesa Ala-Mattila Tehtävä. Olkoon V vektoriavaruus. Todistettava: jos U V ja W V ovat V :n aliavaruuksia, niin

Lisätiedot

a) dominoivaan: esiintyy joka sukupolvessa, sairaille vanhemmille voi syntyä terveitä lapsia

a) dominoivaan: esiintyy joka sukupolvessa, sairaille vanhemmille voi syntyä terveitä lapsia 1. Sukupuut Seuraavat ihmisen sukupuut edustavat periytymistä, jossa ominaisuuden määrää yksi alleeli. Päättele sukupuista A-F, mitä periytymistapaa kukin niistä voi edustaa. Vastaa taulukkoon kirjaimin

Lisätiedot

Laboratorioanalyysit, vertailunäytteet ja tilastolliset menetelmät

Laboratorioanalyysit, vertailunäytteet ja tilastolliset menetelmät Jarmo Koskiniemi Maataloustieteiden laitos Helsingin yliopisto 0504151624 jarmo.koskiniemi@helsinki.fi 03.12.2015 Kolkunjoen taimenten geneettinen analyysi Näytteet Mika Oraluoma (Vesi-Visio osk) toimitti

Lisätiedot

ABHELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

ABHELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat Mitä tänään? Jos satunnaisilmiötä halutaan mallintaa matemaattisesti, on ilmiön tulosvaihtoehdot kuvattava numeerisessa muodossa. Tämä tapahtuu liittämällä

Lisätiedot

Mat Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Mat Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Mat-1.2620 Sovellettu todennäköisslaskenta B 1. välikoe 08.03.2011 / Kibble Kirjoita selvästi jokaiseen koepaperiin seuraavat tiedot: Mat-1.2620 SovTnB 1. vk 08.03.2011 opiskelijanumero + kirjain TEKSTATEN

Lisätiedot

Harjoitus 2: Matlab - Statistical Toolbox

Harjoitus 2: Matlab - Statistical Toolbox Harjoitus 2: Matlab - Statistical Toolbox Mat-2.2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt Syksy 2006 Mat-2.2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 1 Harjoituksen tavoitteet Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat

Lisätiedot

Genetiikan perusteet 2009

Genetiikan perusteet 2009 Genetiikan perusteet 2009 Malli selittää, mutta myös ennustaa ja ennusteen voi testata kokeella. Mendel testasi F 2 -mallinsa tuottamalla itsepölytyksellä F 3 -polven Seuraava sukupolvi tai toinen, riippumaton

Lisätiedot

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Antti Rasila 20. syyskuuta 2007 Antti Rasila () TodB 20. syyskuuta 2007 1 / 17 1 Kolmogorovin aksioomat σ-algebra Tapahtuman todennäköisyys 2 Satunnaismuuttujat Todennäköisyysjakauma

Lisätiedot

Tilastollinen päättely genominlaajuisissa assosiaatioanalyyseissä. Matti Pirinen

Tilastollinen päättely genominlaajuisissa assosiaatioanalyyseissä. Matti Pirinen Tilastollinen päättely genominlaajuisissa assosiaatioanalyyseissä Matti Pirinen Suomen molekyylilääketieteen instituutti (FIMM) Helsingin Yliopisto 17.2.2015 Tilastollisen päättelyn kurssi Kumpula Sisältö

Lisätiedot

Harjoitus 7: NCSS - Tilastollinen analyysi

Harjoitus 7: NCSS - Tilastollinen analyysi Harjoitus 7: NCSS - Tilastollinen analyysi Mat-2.2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt Syksy 2006 Mat-2.2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 1 Harjoituksen aiheita Tilastollinen testaus Testaukseen

Lisätiedot

X-kromosominen periytyminen. Potilasopas. TYKS Perinnöllisyyspoliklinikka PL 52, 20521 Turku puh (02) 3131 390 faksi (02) 3131 395

X-kromosominen periytyminen. Potilasopas. TYKS Perinnöllisyyspoliklinikka PL 52, 20521 Turku puh (02) 3131 390 faksi (02) 3131 395 12 X-kromosominen periytyminen TYKS Perinnöllisyyspoliklinikka PL 52, 20521 Turku puh (02) 3131 390 faksi (02) 3131 395 FOLKHÄLSANS GENETISKA KLINIK PB 211, (Topeliusgatan 20) 00251 Helsingfors tel (09)

Lisätiedot

SÄTEILYN GENEETTISET VAIKUTUKSET

SÄTEILYN GENEETTISET VAIKUTUKSET 8 SÄTEILYN GENEETTISET VAIKUTUKSET Sisko Salomaa SISÄLLYSLUETTELO 8.1 Ihmisen perinnölliset sairaudet... 122 8.2 Perinnöllisten sairauksien taustailmaantuvuus... 125 8.3 Perinnöllisen riskin arviointi...

Lisätiedot

Prosessin reaalisaatioiden tuottaminen

Prosessin reaalisaatioiden tuottaminen Teoria Johdanto simulointiin Simuloinnin kulku -- prosessin realisaatioiden tuottaminen Satunnaismuuttujan arvonta annetusta jakaumasta Tulosten keruu ja analyysi Varianssinreduktiotekniikoista 20/09/2004

Lisätiedot

Sukupuolijutut 2 Kärpänen ja ihminen

Sukupuolijutut 2 Kärpänen ja ihminen Sukupuolijutut 2 Kärpänen ja ihminen Opetus: vaikka banaanikärpänen edustaakin hyvin monisoluisia eukaryootteja perinnöllisyyden tutkimisessa, eivät kaikki asiat ole ihmisellä ja kärpäsellä samanlaisia,

Lisätiedot

Otanta ilman takaisinpanoa

Otanta ilman takaisinpanoa Otanta ilman takaisinpanoa Populaatio, jossa N alkiota (palloa, ihmistä tms.), kahdenlaisia ( valkoinen, musta ) Poimitaan umpimähkään (= symmetrisesti) n-osajoukko eli otos Merkitään tapahtuma A k = otoksessa

Lisätiedot

Genomin ylläpito TIINA IMMONEN MEDICUM BIOKEMIA JA KEHITYSBIOLOGIA

Genomin ylläpito TIINA IMMONEN MEDICUM BIOKEMIA JA KEHITYSBIOLOGIA Genomin ylläpito 5.12.2017 TIINA IMMONEN MEDICUM BIOKEMIA JA KEHITYSBIOLOGIA Luennon sisältö Tuman kromosomien rakenne ja pakkautuminen Pakkautumisen säätely: histonien modifikaatiot DNA:n kahdentuminen

Lisätiedot

Satunnaislukujen generointi

Satunnaislukujen generointi Satunnaislukujen generointi Hannu Toivonen, Marko Salmenkivi, Inkeri Verkamo Tutkimustiedonhallinnan peruskurssi Satunnaislukujen generointi 1/27 Kevät 2003 Lähteet Knuth, D., The Art of Computer Programming,

Lisätiedot

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Antti Rasila 27. syyskuuta 2007 Antti Rasila () TodB 27. syyskuuta 2007 1 / 15 1 Diskreetit jakaumat Diskreetti tasainen jakauma Bernoulli-jakauma Binomijakauma Geometrinen

Lisätiedot

Harjoitus 8: Monte-Carlo simulointi (Matlab)

Harjoitus 8: Monte-Carlo simulointi (Matlab) Harjoitus 8: Monte-Carlo simulointi (Matlab) MS-C2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt MS-C2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 1 Harjoituksen aiheet Satunnaismuuttujien ja todennäköisyysjakaumien

Lisätiedot

Darwin nuorena. Darwinin syntymästä on 201 vuotta ja "Lajien synnystä" 151 vuotta.

Darwin nuorena. Darwinin syntymästä on 201 vuotta ja Lajien synnystä 151 vuotta. Darwin nuorena Darwinin syntymästä on 201 vuotta ja "Lajien synnystä" 151 vuotta. Evoluutio on dynaaminen prosessi, joka pohjautuu populaatiogenetiikkaan Darwinin suurin ansio oli luonnonvalinta adaptaation

Lisätiedot

1 of 4 1.12.2015 8:11

1 of 4 1.12.2015 8:11 1 of 4 1.12.2015 8:11 Turun yliopistossa on rakennettu DNA-näytteisiin perustuva sukupuu Lounais-Suomen susilaumoille. Turun yliopiston tiedote 30.10.2015 Lounais-Suomessa on viime vuosina elänyt lähekkäin

Lisätiedot

Luento KERTAUSTA Kaksiulotteinen jakauma Pisteparvi, Toyota Avensis -farmariautoja

Luento KERTAUSTA Kaksiulotteinen jakauma Pisteparvi, Toyota Avensis -farmariautoja 1 Luento 23.9.2014 KERTAUSTA Kaksiulotteinen jakauma Pisteparvi, Toyota Avensis -farmariautoja 2 Ristiintaulukko Esim. Toyota Avensis farmariautoja, nelikenttä (2x2-taulukko) 3 Esim. 5.2.6. Markkinointisuunnitelma

Lisätiedot

Teoria. Prosessin realisaatioiden tuottaminen

Teoria. Prosessin realisaatioiden tuottaminen Teoria Johdanto simulointiin Simuloinnin kulku -- prosessin realisaatioiden tuottaminen Tapahtumapohjaisen simuloinnin periaatteet Esimerkki: M/M/1 jonon simulointi Simulointiohjelman geneeriset komponentit

Lisätiedot

TIMBERLOG OHJEET 1 (12) TimberLOG - Käyttöohje Versio 2.2

TIMBERLOG OHJEET 1 (12) TimberLOG - Käyttöohje Versio 2.2 1 (12) TimberLOG - Käyttöohje Versio 2.2 TimberVision 01.12.2017 2 (12) 1. Yleistä TimberLOG-sahaussimulaattori simuloi joko yhden tukin tai tukkiläpimittaluokan sahausta. Simulointi voidaan suorittaa

Lisätiedot

GEENIKARTOITUSOPAS VESA OLLIKAINEN JA PEKKA UIMARI CSC

GEENIKARTOITUSOPAS VESA OLLIKAINEN JA PEKKA UIMARI CSC GEENIKARTOITUSOPAS VESA OLLIKAINEN JA PEKKA UIMARI CSC Geenikartoitusopas Vesa Ollikainen ja Pekka Uimari CSC Tieteellinen laskenta Oy Tämän teoksen tekijänoikeudet kuuluvat CSC Tieteellinen laskenta

Lisätiedot

Median vaikutus tapahtumamarkkinointiin

Median vaikutus tapahtumamarkkinointiin Median vaikutus tapahtumamarkkinointiin Taustaa Yhdistämällä myyntijärjestelmän tiedot käytettyihin mediavalintoihin voidaan tutkia näiden keskinäistä vuorovaikutussuhdetta. Lähtöoletuksena on, että media

Lisätiedot

FoA5 Tilastollisen analyysin perusteet puheentutkimuksessa. Luentokuulustelujen esimerkkivastauksia. Pertti Palo. 30.

FoA5 Tilastollisen analyysin perusteet puheentutkimuksessa. Luentokuulustelujen esimerkkivastauksia. Pertti Palo. 30. FoA5 Tilastollisen analyysin perusteet puheentutkimuksessa Luentokuulustelujen esimerkkivastauksia Pertti Palo 30. marraskuuta 2012 Saatteeksi Näiden vastausten ei ole tarkoitus olla malleja vaan esimerkkejä.

Lisätiedot

Hahmon etsiminen syotteesta (johdatteleva esimerkki)

Hahmon etsiminen syotteesta (johdatteleva esimerkki) Hahmon etsiminen syotteesta (johdatteleva esimerkki) Unix-komennolla grep hahmo [ tiedosto ] voidaan etsia hahmon esiintymia tiedostosta (tai syotevirrasta): $ grep Kisaveikot SM-tulokset.txt $ ps aux

Lisätiedot

S BAB ABA A aas bba B bbs c

S BAB ABA A aas bba B bbs c T-79.148 Kevät 2003 Tietojenkäsittelyteorian perusteet Harjoitus 8 Demonstraatiotehtävien ratkaisut 4. Tehtävä: Laadi algoritmi, joka testaa onko annetun yhteydettömän kieliopin G = V, Σ, P, S) tuottama

Lisätiedot

Vapaus. Määritelmä. jos c 1 v 1 + c 2 v c k v k = 0 joillakin c 1,..., c k R, niin c 1 = 0, c 2 = 0,..., c k = 0.

Vapaus. Määritelmä. jos c 1 v 1 + c 2 v c k v k = 0 joillakin c 1,..., c k R, niin c 1 = 0, c 2 = 0,..., c k = 0. Vapaus Määritelmä Oletetaan, että v 1, v 2,..., v k R n, missä n {1, 2,... }. Vektorijono ( v 1, v 2,..., v k ) on vapaa eli lineaarisesti riippumaton, jos seuraava ehto pätee: jos c 1 v 1 + c 2 v 2 +

Lisätiedot

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Antti Rasila 4. lokakuuta 2007 Antti Rasila () TodB 4. lokakuuta 2007 1 / 17 1 Moniulotteiset todennäköisyysjakaumat Johdanto Kaksiulotteiset satunnaismuuttujat Kaksiulotteisen

Lisätiedot

T Syksy 2002 Tietojenkäsittelyteorian perusteet Harjoitus 8 Demonstraatiotehtävien ratkaisut

T Syksy 2002 Tietojenkäsittelyteorian perusteet Harjoitus 8 Demonstraatiotehtävien ratkaisut T-79.148 Syksy 2002 Tietojenkäsittelyteorian perusteet Harjoitus 8 Demonstraatiotehtävien ratkaisut 4. Tehtävä: Laadi algoritmi, joka testaa onko annetun yhteydettömän kieliopin G = V, Σ, P, S tuottama

Lisätiedot

Tutkimustiedonhallinnan peruskurssi

Tutkimustiedonhallinnan peruskurssi Tutkimustiedonhallinnan peruskurssi Hannu Toivonen, Marko Salmenkivi, Inkeri Verkamo hannu.toivonen, marko.salmenkivi, inkeri.verkamo@cs.helsinki.fi Helsingin yliopisto Hannu Toivonen, Marko Salmenkivi,

Lisätiedot

Geneettiset algoritmit

Geneettiset algoritmit Geneettiset algoritmit Evoluution piirteitä laskennassa Optimoinnin perusteet - Kevät 2002 / 1 Sisältö Geneettisten algoritmien sovelluskenttä Peruskäsitteitä Esimerkkejä funktion ääriarvon etsintä vangin

Lisätiedot

Suomenhevosten kasvuhäiriötutkimus Susanna Back

Suomenhevosten kasvuhäiriötutkimus Susanna Back Suomenhevosten kasvuhäiriötutkimus Susanna Back 1 Tutkimuksen tavoite Kartoittaa suomenhevospopulaatiossa osteokondroosin (OD) esiintyvyyttä ja periytyvyyttä (heritabiliteetti) Osa suomenhevosten jalostusohjesäännön

Lisätiedot

Istutukset muuttavat kuhakantojen perimää

Istutukset muuttavat kuhakantojen perimää Istutukset muuttavat kuhakantojen perimää Marja-Liisa Koljonen, RKTL 1 - Kuhan istutustoiminta on laajaa. -Geneettistä monimuotoisuutta ei kuitenkaan juuri ole otettu huomioon, alkuperäinen 650 (28%) järvessä,

Lisätiedot

Positional cloning. Pedigreessä etenevä ominaisuus kartoitetaan ensin karkeasti ja sitten tehdään yhä tarkempaa työtä molekyylimarkkereilla.

Positional cloning. Pedigreessä etenevä ominaisuus kartoitetaan ensin karkeasti ja sitten tehdään yhä tarkempaa työtä molekyylimarkkereilla. Positional cloning Pedigreessä etenevä ominaisuus kartoitetaan ensin karkeasti ja sitten tehdään yhä tarkempaa työtä molekyylimarkkereilla. Lopulta kohdegeeni sekvensoidaan ja mutaatio tai mutaatiot tunnistetaan

Lisätiedot

Kvantitatiivinen genetiikka moniste s. 56

Kvantitatiivinen genetiikka moniste s. 56 Kvantitatiivinen genetiikka moniste s. 56 - määrällisten ominaisuuksien periytymisen hallinta - mendelismi oli aluksi vastatuulessa siksi että darwinistit, joilla oli paljon valtaa Britanniassa, olivat

Lisätiedot

TESTITULOSTEN YHTEENVETO

TESTITULOSTEN YHTEENVETO TESTITULOSTEN YHTEENVETO LIHASTEN VÄSYMINEN JA PALAUTUMINEN Lihaksesi eivät väsy niin helposti ja ne palautuvat nopeammin. Kehitettävä Hyvä AEROBINEN KUNTO Sinulla on edellytyksiä kasvattaa aerobista kuntoa

Lisätiedot

MAT Todennäköisyyslaskenta Tentti / Kimmo Vattulainen

MAT Todennäköisyyslaskenta Tentti / Kimmo Vattulainen MAT-5 Todennäköisyyslaskenta Tentti.. / Kimmo Vattulainen Vastaa jokainen tehtävä eri paperille. Funktiolaskin sallittu.. a) P A). ja P A B).6. Mitä on P A B), kun A ja B ovat riippumattomia b) Satunnaismuuttujan

Lisätiedot

KEESHONDIEN MONIMUOTOISUUSKARTOITUS

KEESHONDIEN MONIMUOTOISUUSKARTOITUS KEESHONDIEN MONIMUOTOISUUSKARTOITUS 2 3. 0 1. 2 0 1 1 K A A R I N A Marjut Ritala DNA-diagnostiikkapalveluja kotieläimille ja lemmikeille Polveutumismääritykset Geenitestit Serologiset testit Kissat, koirat,

Lisätiedot

D ( ) E( ) E( ) 2.917

D ( ) E( ) E( ) 2.917 Mat-2.091 Sovellettu todennäköisyyslasku 4. harjoitukset/ratkaisut Aiheet: Diskreetit jakaumat Avainsanat: Binomijakauma, Diskreetti tasainen jakauma, Geometrinen jakauma, Hypergeometrinen jakauma, Kertymäfunktio,

Lisätiedot

Parametrin estimointi ja bootstrap-otanta

Parametrin estimointi ja bootstrap-otanta Parametrin estimointi ja bootstrap-otanta Hannu Toivonen, Marko Salmenkivi, Inkeri Verkamo Tutkimustiedonhallinnan peruskurssi Parametrin estimointi ja bootstrap-otanta 1/27 Kevät 2003 Käytännön asioista

Lisätiedot

Katkonnanohjaus evoluutiolaskennan keinoin

Katkonnanohjaus evoluutiolaskennan keinoin Katkonnanohjaus evoluutiolaskennan keinoin Askel kohti optimaalista tavaralajijakoa Veli-Pekka Kivinen HY, Metsävarojen käytön laitos Katkonnanohjauksen problematiikkaa Miten arvo-/tavoitematriisit tulisi

Lisätiedot

Perinnöllinen informaatio ja geneettinen koodi.

Perinnöllinen informaatio ja geneettinen koodi. Tehtävä A1 Kirjoita essee aiheesta: Perinnöllinen informaatio ja geneettinen koodi. Vastaa esseemuotoisesti, älä käytä ranskalaisia viivoja. Piirroksia voi käyttää. Vastauksessa luetaan ansioksi selkeä

Lisätiedot

valitsin on useimmiten html-elementti, jolle tyyli halutaan luoda

valitsin on useimmiten html-elementti, jolle tyyli halutaan luoda Valitsimista valitsin on useimmiten html-elementti, jolle tyyli halutaan luoda Muistin virkistykseksi elementtejä http://appro.mit.jyu.fi/doc/www/xhtml/ HTML-elementtien lisäksi valitsimille voidaan luoda

Lisätiedot

2 vielä yleisimmin käytetty on 67 markkerin tutkimus, jolla testattavien välille löytyy yleensä jo eroja.

2 vielä yleisimmin käytetty on 67 markkerin tutkimus, jolla testattavien välille löytyy yleensä jo eroja. DNA Ihmisessä on 30 biljoonaa solua. Solussa on useita osia, mm. tuma, jonka tehtävänä on säilyttää perinnöllistä aineistoa. Tuma sisältää kromosomipareja, joita ihmisellä on 23 kpl. Naisilla kaikki kromosomiparit

Lisätiedot

Miltä näyttää kotimaisten rotujemme perinnöllinen monimuotoisuus? Jalostusvalinta on merkittävin koirarotujen monimuotoisuutta vähentävä tekijä

Miltä näyttää kotimaisten rotujemme perinnöllinen monimuotoisuus? Jalostusvalinta on merkittävin koirarotujen monimuotoisuutta vähentävä tekijä Miltä näyttää kotimaisten rotujemme perinnöllinen monimuotoisuus? Katariina Mäki ja Mauri Kumpulainen Kennelliitolla on meneillään tilaustutkimus kotimaisten rotujen DLA-monimuotoisuudesta. Mukana ovat

Lisätiedot

4.3. Matemaattinen induktio

4.3. Matemaattinen induktio 4.3. Matemaattinen induktio Matemaattinen induktio: Deduktion laji Soveltuu, kun ominaisuus on osoitettava olevan voimassa luonnollisilla luvuilla. Suppea muoto P(n) : Ominaisuus, joka joka riippuu luvusta

Lisätiedot

Bioteknologian perustyökaluja

Bioteknologian perustyökaluja Bioteknologian perustyökaluja DNAn ja RNAn eristäminen helppoa. Puhdistaminen työlästä (DNA pestään lukuisilla liuottimilla). Myös lähetti-rnat voidaan eristää ja muuntaa virusten käänteiskopioijaentsyymin

Lisätiedot

b6) samaan perusjoukkoon kohdistuu samanaikaisesti useampia tutkimuksia.

b6) samaan perusjoukkoon kohdistuu samanaikaisesti useampia tutkimuksia. 806109P TILASTOTIETEEN PERUSMENETELMÄT I 1. välikoe 11.3.2011 (Jari Päkkilä) VALITSE VIIDESTÄ TEHTÄVÄSTÄ NELJÄ JA VASTAA VAIN NIIHIN! 1. Valitse kohdissa A-F oikea (vain yksi) vaihtoehto. Oikeasta vastauksesta

Lisätiedot

Todennäköisyyslaskun kertaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Todennäköisyyslaskun kertaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1 Todennäköisyyslaskun kertaus Vilkkumaa / Kuusinen 1 Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat Vilkkumaa / Kuusinen 2 Motivointi Kokeellisessa tutkimuksessa tutkittaviin ilmiöihin liittyvien havaintojen

Lisätiedot

Harjoitus 8: Monte-Carlo simulointi (Matlab)

Harjoitus 8: Monte-Carlo simulointi (Matlab) Harjoitus 8: Monte-Carlo simulointi (Matlab) MS-C2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt MS-C2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 1 Harjoituksen aiheet Satunnaismuuttujien ja todennäköisyysjakaumien

Lisätiedot

Tilastollinen aineisto Luottamusväli

Tilastollinen aineisto Luottamusväli Tilastollinen aineisto Luottamusväli Keijo Ruotsalainen Oulun yliopisto, Teknillinen tiedekunta Matematiikan jaos Tilastollinen aineisto p.1/20 Johdanto Kokeellisessa tutkimuksessa tutkittavien suureiden

Lisätiedot

Kaulaketju. Syöte. Tuloste. Esimerkki 1. Esimerkki 2

Kaulaketju. Syöte. Tuloste. Esimerkki 1. Esimerkki 2 A Kaulaketju Kaulaketjussa on sinisiä ja punaisia helmiä tietyssä järjestyksessä. Helmien järjestys voidaan esittää merkkijonona, jossa S vastaa sinistä helmeä ja P punaista helmeä. Esimerkiksi ketjussa

Lisätiedot

Avainsanat: BI5 III Biotekniikan sovelluksia 9. Perimä ja terveys.

Avainsanat: BI5 III Biotekniikan sovelluksia 9. Perimä ja terveys. Avainsanat: mutaatio Monitekijäinen sairaus Kromosomisairaus Sukupuu Suomalainen tautiperintö Geeniterapia Suora geeninsiirto Epäsuora geeninsiirto Kantasolut Totipotentti Pluripotentti Multipotentti Kudospankki

Lisätiedot