Molekyylipopulaatiogenetiikka
|
|
- Martti Korpela
- 8 vuotta sitten
- Katselukertoja:
Transkriptio
1 Molekyylipopulaatiogenetiikka Hedrick 2005, kappale 8, pp , Demografian ja valinnan vaikutukset koalesenssipuihin Valinnan havaitseminen TajimanD Divergenssin ja polymorfismin vertailu Valinnan pyyhkäisy ja diversiteetti Original slides by Outi Savolainen
2 Koalesenssipuut ja demografia, Hedrick 2005
3 Koalesenssin laajentaminen Pariutumissysteemit Populaatiokoon muutokset eksponentiaalinen, logistinen, satunnainen, pullonkaulat Populaatiorakenne saarimalli, maantieteelliseen rakenteeseen perustuvat mallit, jatkuvat mallit Valinta tasapainottava kaksi- ja monialleelinen suuntaava adaptiivinen ja haitallinen Rekombinaatio
4 Tärkeitä viitteitä Hein, J. Schierup, M. Wiuf, C Gene genealogies, variation and evolution. Oxford Univ. Press. Stumpf, M and McVean, G. A. T Estimating recombination from population genetic data. Nature Reviews Genetics 4: Rosenberg, N. and Nordborg, M Genealogical trees, coalescent theory and the analysis of genetic polymorphisms. Nature Reviews Genetics 3: Kingman, J. F. C The coalescent. Stochastic Proc. Appl. 13: Hudson, R. R Testing the constant-rate neutral allele model with protein sequence data. Evolution 37: Hartl, D. H. and Clark, A. G Principles of Population Genetics. 4th edition. Sinauer.
5 Neutraalista tasapainomallista poikkeavan muuntelun havaitseminen Sites Consensu C T C C T T A C G C T T Bro G Bro A... Bro3.... C.... T. G Bro4... T Bro T G. Kol1.... C.. G... G Kol T.. Kol3.. T T.. Kol4.. T.... G.... Kol5.... C Kir19. C... G Kir21... T Kir23 T Kir27. C..... G.... Kir30 T..... T.. T. G Lillo1.... C.... T. G Lillo3.... C.... T. G Lillo C Lillo C Lillo C Adh muuntelu, A. thaliana (Innan et al. 1996) 500 nt, π =0.019 Nukleotidipolymorfismi pal1- geenin 2043 nukleotidipaikassa (Dvornyk et al. 2002)
6 Neutraalista tasapainomallista poikkeavan muuntelun havaitseminen Tajiman D HKA-testi McDonald Kreitman Joillain menetelmillä poikkeama neutraalimallista voi johtua joko demografiasta tai valinnasta
7 Tajiman testi Verrataan segregoivien nukleotidipaikkojen (θ w ) tai nukleotididiversiteetin (θ T ) perusteella arvioituja θ:n estimaatteja θ w segregoivien nukleotidipaikkojen lukumäärä, myös harvinaiset lasketaan θ T parittainen sekvenssien vertailu, keskimääräisellä frekvenssillä esiintyvä muuntelu vaikuttaa eniten Ero estimaattien välillä johtuu poikkeamasta neutraalista tasapainomallista Demografia vai valinta?
8 Tajiman D. D = ΘT ΘW Std( Θ Θ T W ) Suuri arvo kertoo terminaalihaarojen olevan lyhyitä Pieni arvo kertoo syvien haarojen olevan lyhyitä poikkeamat koalesenssipuun rakenteessa havaitaan Tajiman D testin avulla Nyrkkisääntö: D>2 tai D<-2 viittaa merkitsevään poikkeamaan Tajima 1989 Genetics 123:
9 Tajiman D ja HLA, Garrigan ja Hedrick 2003 Huomaa positiiviset Tajiman D :n arvot liian vähän harvinaisia alleeleja, valinta ylläpitää neutraalitilannetta tasaisempia alleelifrekvenssejä populaatioissa.
10 Männyn demografia (Pyhäjärvi et al Genetics 177: ) Tajiman D negatiivinen keskeisissä ja pohjoisissa populaatioissa vanha pullonkaula ja populaatioekspansio
11 HKA-testi, Drosophila:n Adh-geeni Verrataan lajien välistä divergenssiä polymorfismiin Neutraalisuusodotus: divergenssi ja polymorfismi korreloituneita, huomaa poikkeama eksonissa 4 Divergenssi µ Polymorfismi 4Nµ
12 McDonald-Kreitman testi Verrataan divergenssiä ja polymorfismia synonyymisissä ja ei-synonyymisissä nukleotidipaikoissa Syn Div Polym Nonsyn
13 McDonald-Kreitman testi Hedrick 2005
14 Valinnan havaitseminen
15 Valinnan pyyhkäisy, hitchhiking Suuntaava valinta vähentää muuntelua Esimerkki: malarialoisen Plasmodium falciparum kiniiniresistenssilokus -lääkettä alettiin käyttää n. 40 vuotta sitten -resistenssiominaisuus pfcrt geenissä, useita mutaatioita -resistenssilokuksen lähellä vähemmän muuntelua kuin muualla
16 Afrikka Aasia PUNAINEN sensitiivinen, MUSTA resistentti kanta Huomaa: Alleelidiversiteetti vähentynyt eritoten kromosomissa 7, missä resistenssilokus sijaitsee, tärkeää verrata genomiseen tasoon (esim. demografian vaikutus) Wootton et al Nature 418,
17 Kokeellinen evoluutio Drosophila:lla pehmeä valinnan pyyhkäisy, Burke et al Nature 467: D. melanogaster linjoja valittiin nopean yksilönkehityksen suhteen 600 sukupolvea tutkittiin geneettisiä muutoksia uusien mutaatioiden täydellinen fiksoituminen eri linjoissa TAI olemassa olevaan muunteluun perustuva valinta ACO valinta, nopea kehitys CO - kontrolli B - peruspopulaatio
18 Tulokset, Burke et al Täydellinen valinnan pyyhkäisy uuden hyödyllisen mutaation tapauksessa: kussakin replikaattilinjassa oma mutaatio joka fiksoituu monomorfisia alueita, jotka tn. eroavat linjojen välillä Vaste perustuu olemassa olevaan muunteluun samat geenialueet eri linjoissa, mahdollisesti eivät täysin monomorfisia
19 Pehmeä valinnan pyyhkäisy, Burke et al Paikallisia heterotsygotian alenemisia Alhaisen heterotsygotian alueet samoja, joissa todettiin erilaiset alleelifrekvenssit valittujen ja kontrollilinjojen välillä Pehmeä valinnan pyyhkäisy: heterotsygotiat eivät nollassa (kuten klassisessa valinnan pyyhkäisyssä odotettaisiin)
20 Valinta kehitysajan suhteen, Burke et al Alleelifrekvenssien ja heterotsygotiatasojen yhtymäkohdat toistojen välillä Valinta vaikuttaa samoihin keskimääräisellä frekvenssillä esiintyviin variantteihin kussakin populaatiossa
Evoluutiovoimat. Ydinkysymykset. Mikä on mutaation, valinnan ja sattuman merkitys evoluutiossa?
Evoluutiovoimat Ydinkysymykset Mikä on mutaation, valinnan ja sattuman merkitys evoluutiossa? -sattuman sysäily: populaatiokoon vaikutus -valinta: positiivinen, tasapainottava ja negatiivinen -mutaatiot:
Molekyylievoluutio. (753327A, S), 4 op syksy Photo Marie-Hélène Müller
Molekyylievoluutio (753327A, 753627S), 4 op syksy 2011 Photo Marie-Hélène Müller Molekyylievoluutio (753327A, 753627S), 4 op, syksy 2011 -Helmi Kuittinen p. 553 1803, PT312, helmi.kuittinen@oulu.fi harj.
Mutaatio. PopGen Original slides by Outi Savolainen
Mutaatio PopGen 2011 17.11.2011 Original slides by Outi Savolainen Mutaatio 1. Satunnainen: spontaani ja indusoitu mutaatio 2. Mutaation luonne: erilaisia malleja 3. Mutaatiotaajuuden estimointi 4. Mutaatio
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
Sekvenssievoluutio ja fylogeniat
Sekvenssievoluutio ja fylogeniat Miksi sekvenssien evoluutionopeus vaihtelee? -erot korvautumisnopeudessa geenien tai geenin eri osien välillä, -erot korvautumisnopeudessa eri fylogeneettisten linjojen
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
Evoluutiovoimat. Mikä on mutaation, valinnan ja sattuman merkitys evoluutiossa?
Evoluutiovoimat Mikä on mutaation, valinnan ja sattuman merkitys evoluutiossa? -sattuman sysäily: populaatiokoon vaikutus -valinta: positiivinen, tasapainottava ja negatiivinen -mutaatiot: neutraalien,
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
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
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
MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi
MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi 5B Tilastollisen merkitsevyyden testaus Osa II Lasse Leskelä Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Perustieteiden korkeakoulu Aalto-yliopisto
Kemijoen Sihtuunan ja Rautuojan taimenten geneettinen analyysi Jarmo Koskiniemi, Helsingin yliopisto, maataloustieteiden osasto
21.12.2018 Kemijoen Sihtuunan ja Rautuojan taimenten geneettinen analyysi Jarmo Koskiniemi, Helsingin yliopisto, maataloustieteiden osasto Näytteet Jarmo Huhtala toimitti syksyllä 2018 Helsingin yliopiston
Sovellettu todennäköisyyslaskenta B
Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Antti Rasila 8. marraskuuta 2007 Antti Rasila () TodB 8. marraskuuta 2007 1 / 15 1 Tilastollisia testejä Z-testi Normaalijakauman odotusarvon testaus, keskihajonta tunnetaan
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
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
Kemiallisen kommunikaation geneettinen tausta ja kemosensorigeenien evoluutio muurahaisissa
Kemiallisen kommunikaation geneettinen tausta ja kemosensorigeenien evoluutio muurahaisissa Katri Ketola Pro gradu Perinnöllisyystieteen osasto Biotieteiden laitos Helsingin yliopisto Huhtikuu 2015 Tiedekunta
Riista- ja kalatalouden tutkimuslaitos 12.12.2001 Marja-Liisa Koljonen. 1.1. Yleistä
Geneettinen monimuotoisuus Suomen luonnonvaraisissa ja viljellyissä lohikannoissa ja tehollisten populaatiokokojen osuus todellisista emokalamääristä DNA:n mikrosatelliittimuuntelun avulla arvioituna Riista-
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
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
Neandertalinihmisen ja nykyihmisen suhde molekyyligenetiikan valossa
Neandertalinihmisen ja nykyihmisen suhde molekyyligenetiikan valossa Petter Portin Kysymys siitä, ovatko nykyihminen (Homo sapiens) ja neandertalinihminen (Homo neanderthalensis) kaksi eri lajia vai saman
Otanta-aineistojen analyysi (78136, 78405) Kevät 2010 TEEMA 3: Frekvenssiaineistojen asetelmaperusteinen analyysi: Perusteita
Otanta-aineistojen analyysi (78136, 78405) Kevät 2010 TEEMA 3: Frekvenssiaineistojen asetelmaperusteinen analyysi: Perusteita risto.lehtonen@helsinki.fi OHC Survey Tilastollinen analyysi Kysymys: Millä
Ihmisten erilaisuuden geneettinen perusta
hmisten erilaisuuden geneettinen perusta etter ortin hmisen genomin tutkimus on astunut uuteen vaiheeseen kun on alettu tutkia ihmisen geneettisen monimuotoisuuden määrää ja laatua. seita tätä tutkimushanketta
Sukusiitostaantuma mikä, miksi, milloin?
Sukusiitostaantuma mikä, miksi, milloin? Katariina Mäki 2008 Artikkeli pohjautuu tanskalaisten kotieläintieteilijöiden Kristensenin ja Sørensenin tekemään katsaukseen sukusiitoksesta. He ovat yhdistelleet
MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi
MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi 6A Tilastollisen merkitsevyyden testaus Lasse Leskelä Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Perustieteiden korkeakoulu Aalto-yliopisto
Estimointi populaation tuntemattoman parametrin arviointia otossuureen avulla Otossuure satunnaisotoksen avulla määritelty funktio
17.11.2015/1 MTTTP5, luento 17.11.2015 Luku 5 Parametrien estimointi 5.1 Piste-estimointi Estimointi populaation tuntemattoman parametrin arviointia otossuureen avulla Otossuure satunnaisotoksen avulla
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
Sovellettu todennäköisyyslaskenta B
Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Antti Rasila 16. marraskuuta 2007 Antti Rasila () TodB 16. marraskuuta 2007 1 / 15 1 Epäparametrisia testejä χ 2 -yhteensopivuustesti Homogeenisuuden testaaminen Antti
Tilastollinen päättömyys, kevät 2017 Harjoitus 6B
Tilastollinen päättömyys, kevät 7 Harjoitus 6B Heikki Korpela 8. helmikuuta 7 Tehtävä. Monisteen teht. 6... Olkoot Y,..., Y 5 Nµ, σ, ja merkitään S 5 i Y i Y /4. Näytä, että S/σ on saranasuure eli sen
Tilastollinen testaaminen tai Tilastollinen päättely. Geneettinen analyysi
Tilastollinen testaaminen tai Tilastollinen päättely Geneettinen analyysi Tilastollisen testaamisen tarkoitus Tilastollisten testien avulla voidaan tutkia otantapopulaatiota (perusjoukkoa) koskevien väittämien
MTTTP5, luento Luottamusväli, määritelmä
23.11.2017/1 MTTTP5, luento 23.11.2017 Luottamusväli, määritelmä Olkoot A ja B satunnaisotoksen perusteella määriteltyjä satunnaismuuttujia. Väli (A, B) on parametrin 100(1 - ) %:n luottamusväli, jos P(A
MS-A0503 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi
MS-A0503 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi 6A Tilastollisen merkitsevyyden testaus Lasse Leskelä Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Perustieteiden korkeakoulu Aalto-yliopisto
HOX. Esimerkki geeniperheestä: HOX
Esimerkki geeniperheestä: HOX HOX Barton ym. 2007 Unraveling ancient segmental duplication events in human genome by phylogenetic analysis of multigene families residing on HOXcluster paralogons, Abbasi,
Populaatiosimulaattori. Petteri Hintsanen HIIT perustutkimusyksikkö Helsingin yliopisto
Populaatiosimulaattori Petteri Hintsanen HIIT perustutkimusyksikkö Helsingin yliopisto Kromosomit Ihmisen perimä (genomi) on jakaantunut 23 kromosomipariin Jokaisen parin toinen kromosomi on peritty isältä
Sukusiitoksesta sukulaistumiseen - jalostustietojärjestelmä työkaluna. Rovaniemi Susanna Back, Suomen Hippos ry
Sukusiitoksesta sukulaistumiseen - jalostustietojärjestelmä työkaluna Rovaniemi 22.3.2018 Susanna Back, Suomen Hippos ry Sukulaisuussuhde Kahden yksilön yhteisten geenien todennäköinen osuus Riippuu eläinten
Miltä näyttää kotimaisten rotujemme perinnöllinen monimuotoisuus?
1 / 6 Miltä näyttää kotimaisten rotujemme perinnöllinen monimuotoisuus? Katariina Mäki ja Mauri Kumpulainen Kennelliitolla on meneillään tilaustutkimus kotimaisten rotujen perinnöllisestä monimuotoisuudesta.
806109P TILASTOTIETEEN PERUSMENETELMÄT I Hanna Heikkinen Esimerkkejä estimoinnista ja merkitsevyystestauksesta, syksy (1 α) = 99 1 α = 0.
806109P TILASTOTIETEEN PERUSMENETELMÄT I Hanna Heikkinen Esimerkkejä estimoinnista ja merkitsevyystestauksesta, syksy 2012 1. Olkoon (X 1,X 2,...,X 25 ) satunnaisotos normaalijakaumasta N(µ,3 2 ) eli µ
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
Evolutiivisesti stabiilin strategian oppiminen
Evolutiivisesti stabiilin strategian oppiminen Janne Laitonen 8.10.2008 Maynard Smith: s. 54-60 Johdanto Käytös voi usein olla opittua perityn sijasta Tyypillistä käytöksen muuttuminen ja riippuvuus aikaisemmista
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
Testaa onko myrkkypitoisuus eri ryhmissä sama. RATK. Lasketaan kaikkien havaintoarvojen summa: k T i = = 486.
Mat-.103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit Harjoitus 8, kevät 004 Esimerkkiratkaisut. 1. Myrkyllistä ainetta oli kaadettu jokeen, joka johtaa suurelle kalastusalueelle. Tie- ja vesirakennusinsinöörit
Metsägenetiikan sovellukset: Metsägenetiikan haasteet: geenit, geenivarat ja metsänjalostus
Katri Kärkkäinen Matti Haapanen Metsägenetiikan sovellukset: Metsägenetiikan haasteet: geenit, geenivarat ja metsänjalostus Katri Kärkkäinen ja Matti Haapanen Metsäntutkimuslaitos Vantaan tutkimuskeskus
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,
GEENIT SKITSOFRENIAN AIHEUTTAJANA. Tiina Paunio Dosentti Psykiatrian erikoislääkäri Skitsofreniaverkoston symposium Kuopio 11.9.
GEENIT SKITSOFRENIAN AIHEUTTAJANA Tiina Paunio Dosentti Psykiatrian erikoislääkäri Skitsofreniaverkoston symposium Kuopio 11.9.2009 SKITSOFRENIAN ETIOLOGIAA Hermoston kehityksen häiriö Poikkeava neurotransmissio
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
vauriotyypit Figure 5-17.mhc.restriktio 9/24/14 Autoimmuniteetti Kudosvaurion mekanismit Petteri Arstila Haartman-instituutti Patogeeniset mekanismit
vauriotyypit Kudosvaurion mekanismit Autoimmuniteetti Petteri Arstila Haartman-instituutti Antigeenin tunnistus HLA:ssa pitää sisällään autoimmuniteetin riskin: jokaisella on autoreaktiivisia lymfosyyttejä
BOOTSTRAPPING? Jukka Nyblom Jyväskylän yliopisto. Metodifestivaali
BOOTSTRAPPING? Jukka Nyblom Jyväskylän yliopisto Metodifestivaali 28.5.2009 1 1 Mitä ihmettä on bootstrap? Webster: 1. a loop of leather or cloth sewn at the top rear, or sometimes on each side of a boot
Virkaanastujaisesitelmä Anneli Hoikkala. Evoluutotutkimus: ekologiaa ja molekyyligenetiikkaa
Virkaanastujaisesitelmä 26.10.2003 Anneli Hoikkala Evoluutotutkimus: ekologiaa ja molekyyligenetiikkaa Evoluutiotutkimus on ollut kauan hyvin kiistelty tieteen ala. Evoluutioteoria on tuonut uudenlaisen
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.
Lisätehtäviä ratkaisuineen luentomonisteen lukuun 6 liittyen., jos otoskeskiarvo on suurempi kuin 13,96. Mikä on testissä käytetty α:n arvo?
MTTTP5, kevät 2016 15.2.2016/RL Lisätehtäviä ratkaisuineen luentomonisteen lukuun 6 liittyen 1. Valitaan 25 alkion satunnaisotos jakaumasta N(µ, 25). Olkoon H 0 : µ = 12. Hylätään H 0, jos otoskeskiarvo
Estimointi. Vilkkumaa / Kuusinen 1
Estimointi Vilkkumaa / Kuusinen 1 Motivointi Tilastollisessa tutkimuksessa oletetaan jonkin jakauman generoineen tutkimuksen kohteena olevaa ilmiötä koskevat havainnot Tämän mallina käytettävän todennäköisyysjakauman
031021P Tilastomatematiikka (5 op) viikko 5
031021P Tilastomatematiikka (5 op) viikko 5 Jukka Kemppainen Mathematics Division Hypoteesin testauksesta Tilastollisessa testauksessa on kyse havainnoista tapahtuvasta päätöksenteosta. Kokeellisen tutkimuksen
Ihmisen geneettinen sopeutuminen eri ympäristöihin
Ihmisen geneettinen sopeutuminen eri ympäristöihin Susanna Koivuluoma LuK-tutkielma Oulun yliopisto Biologian koulutusohjelma 15.5.2016 Avainsanat: positiivinen valinta, inuiitit, hypoksia, ihonväri, laktaasipersistenssi
Yksisuuntainen varianssianalyysi (jatkoa) Heliövaara 1
Yksisuuntainen varianssianalyysi (jatkoa) Heliövaara 1 Odotusarvoparien vertailu Jos yksisuuntaisen varianssianalyysin nollahypoteesi H 0 : µ 1 = µ 2 = = µ k = µ hylätään tiedetään, että ainakin kaksi
/1. MTTTP5, luento Kertausta. Olk. X 1, X 2,..., X n on satunnaisotos N(µ, ):sta, missä tunnettu. Jos H 0 on tosi, niin
30.11.2017/1 MTTTP5, luento 30.11.2017 Kertausta H 0 : µ = µ 0 Olk. X 1, X 2,..., X n on satunnaisotos N(µ, ):sta, missä tunnettu. Jos H 0 on tosi, niin = / ~ 0,1. Kaava 5.1 30.11.2017/2 Esim. Tutkija
Siirtogeenisten puiden ympäristövaikutukset
Helmi Kuittinen Siirtogeenisten puiden ympäristövaikutukset e e m t a Aluksi Riskinarvioinnissa arvioidaan siirtogeenisen materiaalin käytön ympäristö-(ja terveys)vaikutuksia. Kunkin siirtogeenisen puun
Patogeenisten bakteerien evoluutio isännän sisällä
Patogeenisten bakteerien evoluutio isännän sisällä Ida Holmberg Oulun yliopisto 750376A LuK-tutkielma Kevät 2017 Avainsanat: antibioottiresistenssi, luonnonvalinta, mutaatio, virulenssi 1 Sisällysluettelo
Tilastollisen analyysin perusteet Luento 2: Tilastolliset testit
Tilastollisen analyysin perusteet Luento 2: Tilastolliset testit Sisältö Tilastollisia testejä tehdään jatkuvasti lukemattomilla aloilla. Meitä saattaa kiinnostaa esimerkiksi se, että onko miesten ja
Sovellettu todennäköisyyslaskenta B
Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Antti Rasila 3. marraskuuta 2007 Antti Rasila () TodB 3. marraskuuta 2007 1 / 18 1 Varianssin luottamusväli, jatkoa 2 Bernoulli-jakauman odotusarvon luottamusväli 3
Yksisuuntainen varianssianalyysi (jatkoa) Kuusinen/Heliövaara 1
Yksisuuntainen varianssianalyysi (jatkoa) Kuusinen/Heliövaara 1 Odotusarvoparien vertailu Jos yksisuuntaisen varianssianalyysin nollahypoteesi H 0 : µ 1 = µ 2 = = µ k = µ hylätään, tiedetään, että ainakin
Odotusarvoparien vertailu. Vilkkumaa / Kuusinen 1
Odotusarvoparien vertailu Vilkkumaa / Kuusinen 1 Motivointi Viime luennolta: yksisuuntaisella varianssianalyysilla testataan nollahypoteesia H 0 : μ 1 = μ 2 = = μ k = μ Jos H 0 hylätään, tiedetään, että
Tutkimusongelmia ja tilastollisia hypoteeseja: Perunalastupussien keskimääräinen paino? Nollahypoteesi Vaihtoehtoinen hypoteesi (yksisuuntainen)
1 MTTTP3 Luento 29.1.2015 Luku 6 Hypoteesien testaus Tutkimusongelmia ja tilastollisia hypoteeseja: Perunalastupussien keskimääräinen paino? H 0 : µ = µ 0 H 1 : µ < µ 0 Nollahypoteesi Vaihtoehtoinen hypoteesi
MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi
MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi 5A Tilastollisen merkitsevyyden testaus (+ jatkuvan parametrin Bayes-päättely) Lasse Leskelä Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Perustieteiden
T Luonnollisen kielen tilastollinen käsittely Vastaukset 3, ti , 8:30-10:00 Kollokaatiot, Versio 1.1
T-61.281 Luonnollisen kielen tilastollinen käsittely Vastaukset 3, ti 10.2.2004, 8:30-10:00 Kollokaatiot, Versio 1.1 1. Lasketaan ensin tulokset sanaparille valkoinen, talo käsin: Frekvenssimenetelmä:
Kolkunjoen taimenkannan geneettinen analyysi
Kolkunjoen taimenkannan geneettinen analyysi Mika Oraluoma & Kimmo Sivonen Osuuskunta kala- ja vesistötutkimus Vesi-Visio Opettajantie 7-9 B15 40900 SÄYNÄTSALO Y 2381704-8 www.vesi-visio.net 8.12.2015
Väliestimointi (jatkoa) Heliövaara 1
Väliestimointi (jatkoa) Heliövaara 1 Bernoulli-jakauman odotusarvon luottamusväli 1/2 Olkoon havainnot X 1,..., X n yksinkertainen satunnaisotos Bernoulli-jakaumasta parametrilla p. Eli X Bernoulli(p).
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
Perinnöllisyyden perusteita
Perinnöllisyyden perusteita Eero Lukkari Tämä artikkeli kertoo perinnöllisyyden perusmekanismeista johdantona muille jalostus- ja terveysaiheisille artikkeleille. Koirien, kuten muidenkin eliöiden, perimä
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
Matemaattisen mallinnuksen soveltamisesta populaatiogenetiikassa
Matemaattisen mallinnuksen soveltamisesta populaatiogenetiikassa Pro Gradu-tutkielma Markus Tapani Hyytinen 2373162 Matemaattisten tieteiden yksikkö Oulun yliopisto 29.3.2019 Sisältö 1 Mallintaminen 3
6.4. Genomin koon evoluutio Genomin koko vaihtelee
6.4. Genomin koon evoluutio 6.4.1. Genomin koko vaihtelee C-arvo: genomin haploidi koko pg:na 1 pg = 0.98 x 10 9 bp = 1 milj. kb = 1000 Mb (ero: geneettinen genomin koko (cm)) Missäkohtaa genomiaon kokoeroja?
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
Biodiversiteetti-indikaattorien kehittäminen MARMONI LIFE+ -projektissa Vivi Fleming-Lehtinen
Biodiversiteetti-indikaattorien kehittäminen MARMONI LIFE+ -projektissa 2010-14 Vivi Fleming-Lehtinen Miksi tilanarviot ja indikaattorikehitys? EU vaatimukset ja kansainväliset sopimukset: EU Meristrategiadirektiivi
Miten geenitestin tulos muuttaa syövän hoitoa?
ChemBio Helsingin Messukeskus 27.-29.05.2009 Miten geenitestin tulos muuttaa syövän hoitoa? Kristiina Aittomäki, dos. ylilääkäri HYKS Perinnöllisyyslääketieteen yksikkö Genomin tutkiminen FISH Sekvensointi
Bayes-mallinnus siltana teorian ja empiirisen evidenssin välillä
Bayes-mallinnus siltana teorian ja empiirisen evidenssin välillä Antti Penttinen Jyväskylän yliopisto Matematiikan ja tilastotieteen laitos Metodifestivaalit Jyväskylän yliopisto 21.5.2013 Suunnitelma
Kahden laboratorion mittaustulosten vertailu
TUTKIMUSSELOSTUS NRO RTE9 (8) LIITE Kahden laboratorion mittaustulosten vertailu Sisältö Sisältö... Johdanto... Tulokset.... Lämpökynttilät..... Tuote A..... Tuote B..... Päätelmiä.... Ulkotulet.... Hautalyhdyt,
DNA RNA proteiinit transkriptio prosessointi translaatio regulaatio
replikaatio repair mitoosi meioosi fertilisaatio rekombinaatio repair mendelistinen genetiikka DNA-huusholli Geenien toiminta molekyyligenetiikka DNA RNA proteiinit transkriptio prosessointi translaatio
Kvantitatiivinen genetiikka
Kvantitatiivinen genetiikka - määrällisten ominaisuuksien periytymisen hallinta - mendelismi oli aluksi vastatuulessa siksi että darwinistit, joilla oli paljon valtaa Britanniassa, olivat tottuneet määrällisen
pitkittäisaineistoissa
Puuttuvan tiedon ongelma p. 1/18 Puuttuvan tiedon ongelma pitkittäisaineistoissa Tapio Nummi tan@uta.fi Matematiikan, tilastotieteen ja filosofian laitos Tampereen yliopisto mtl.uta.fi/tilasto/sekamallit/puupitkit.pdf
Sovellettu todennäköisyyslaskenta B
Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Antti Rasila 30. lokakuuta 2007 Antti Rasila () TodB 30. lokakuuta 2007 1 / 23 1 Otos ja otosjakaumat (jatkoa) Frekvenssi ja suhteellinen frekvenssi Frekvenssien odotusarvo
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
Kvantitatiiviset menetelmät
Kvantitatiiviset menetelmät HUOM! Tentti pidetään tiistaina.. klo 6-8 V ls. Uusintamahdollisuus on rästitentissä.. ke 6 PR sali. Siihen tulee ilmoittautua WebOodissa 9. 8.. välisenä aikana. Soveltuvan
Functional Genomics & Proteomics
Functional Genomics & Proteomics Genome Sequences TCACAATTTAGACATCTAGTCTTCCACTTAAGCATATTTAGATTGTTTCCAGTTTTCAGCTTTTATGACTAAATCTTCTAAAATTGTTTTTCCCTAAATGTATATTTTAATTTGTCTCAGGAGTAGAATTTCTGAGTCATAAAGCGGT CATATGTATAAATTTTAGGTGCCTCATAGCTCTTCAAATAGTCATCCCATTTTATACATCCAGGCAATATATGAGAGTTCTTGGTGCTCCACATCTTAGCTAGGATTTGATGTCAACCAGTCTCTTTAATTTAGATATTCTAGTACAT
3 Yleistä estimointiteoriaa. Olemme perehtuneet jo piste-estimointiin su-estimoinnin kautta Tässä luvussa tarkastellaan piste-estimointiin yleisemmin
3 Yleistä estimointiteoriaa Olemme perehtuneet jo piste-estimointiin su-estimoinnin kautta Tässä luvussa tarkastellaan piste-estimointiin yleisemmin 3.1 Johdanto Tähän mennessä olemme tarkastelleet estimointia
LOPPURAPORTTI Dnro 109/304/2007
2.1.2008 Dnro 109/304/2007 LOPPURAPORTTI Molekyylibiologinen selvitys harmaahylkeen geneettisestä monimuotoisuudesta metsästyssaaliin perusteella Jouni Aspi, Sauli Härkönen ja Mervi Kunnasranta Tiivistelmä
MS-A0503 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi
MS-A0503 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Viikko 5 Tilastollisten hypoteesien testaaminen Lasse Leskelä Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Perustieteiden korkeakoulu Aalto-yliopisto
P(X = x T (X ) = t, θ) = p(x = x T (X ) = t) ei riipu tuntemattomasta θ:sta. Silloin uskottavuusfunktio faktorisoituu
1. Tyhjentävä tunnusluku (sucient statistics ) Olkoon (P(X = x θ) : θ Θ) todennäköisyysmalli havainnolle X. Datan funktio T (X ) on Tyhjentävä tunnusluku jos ehdollinen todennäköisyys (ehdollinen tiheysfunktio)
805324A (805679S) Aikasarja-analyysi Harjoitus 3 (2016)
805324A (805679S) Aikasarja-analyysi Harjoitus 3 (2016) Tavoitteet (teoria): Hallita multinormaalijakauman määritelmä. Ymmärtää likelihood-funktion ja todennäköisyystiheysfunktion ero. Oppia kirjoittamaan
MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi
MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Viikko 5 Tilastollisten hypoteesien testaaminen Lasse Leskelä, Heikki Seppälä Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Perustieteiden korkeakoulu
7. Lohkominen ja sulautus 2 k kokeissa. Lohkominen (Blocking)
7. Lohkominen ja sulautus 2 k kokeissa Lohkominen (Blocking) Lohkotekijät muodostuvat faktoreista, joiden suhteen ei voida tehdä (täydellistä) satunnaistamista. Esimerkiksi faktorikokeessa raaka-aine-erät
1. Tilastollinen malli??
1. Tilastollinen malli?? https://fi.wikipedia.org/wiki/tilastollinen_malli https://en.wikipedia.org/wiki/statistical_model http://projecteuclid.org/euclid.aos/1035844977 Tilastollinen malli?? Numeerinen
Yleistä ja saksanpaimenkoirien populaatiogenetiikkaa
Yleistä ja saksanpaimenkoirien populaatiogenetiikkaa Eero Lukkari Populaatiogenetiikassa eläinpopulaatio tarkoittaa joukkoa, jossa mitkä tahansa uros ja naaras voivat lisääntyä keskenään. Evoluutio tarkoittaa
T Luonnollisten kielten tilastollinen käsittely
T-61.281 Luonnollisten kielten tilastollinen käsittely Vastaukset 3, ti 11.2.2003, 16:15-18:00 Kollokaatiot, Versio 1.1 1. Lasketaan ensin tulokset sanaparille valkoinen, talo käsin: Frekvenssimenetelmä:
POPULAATIO. Oikeastaan arvot, joista ollaan kiinnostuneita (mitatut numeeriset suureet, luokittelut).
KÄSITTEITÄ POPULAATIO Joukko, jota tutkitaan (äärellinen, ääretön). Oikeastaan arvot, joista ollaan kiinnostuneita (mitatut numeeriset suureet, luokittelut). Näiden välillä ei aina tehdä eroa, kun puhutaan
Lohikalojen monimuotoisuus genetiikkaa, elinkiertopiirteitä, ihmistoimintaa. Jaakko Erkinaro Riista- ja kalatalouden tutkimuslaitos, Oulu
Lohikalojen monimuotoisuus genetiikkaa, elinkiertopiirteitä, ihmistoimintaa Jaakko Erkinaro Riista- ja kalatalouden tutkimuslaitos, Oulu Outline Lohikalojen (erityisesti lohen) elinkierto ja sen monimuotoisuus
Gripenberg. MS-A0502 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Tentti ja välikoeuusinta
MS-A00 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Tentti ja välikoeuusinta 7.. Gripenberg Kirjoita jokaiseen koepaperiin nimesi, opiskelijanumerosi ym. tiedot ja minkä kokeen suoritat! Laskin,
Miten letaalialleeleita käsitellään Drosophilalla? Välttämätön taito esimerkiksi alkionkehityksen alkuvaiheiden selvittämisessä
Miten letaalialleeleita käsitellään Drosophilalla? Välttämätön taito esimerkiksi alkionkehityksen alkuvaiheiden selvittämisessä Balansoitu kanta Koejärjestely perustuu ns. balansoidun kannan käyttöön.
Harjoitukset 3 : Monimuuttujaregressio 2 (Palautus )
31C99904, Capstone: Ekonometria ja data-analyysi TA : markku.siikanen(a)aalto.fi & tuuli.vanhapelto(a)aalto.fi Harjoitukset 3 : Monimuuttujaregressio 2 (Palautus 7.2.2017) Tämän harjoituskerran tehtävät
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
Sovellettu todennäköisyyslaskenta B
Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Antti Rasila 22. marraskuuta 2007 Antti Rasila () TodB 22. marraskuuta 2007 1 / 17 1 Epäparametrisia testejä (jatkoa) χ 2 -riippumattomuustesti 2 Johdatus regressioanalyysiin
Iijoen taimenten geneettinen analyysi
Evoluutiobiologian sovelluskeskus Meri Lindqvist, Anti Vasemägi Raportti Iijoen taimenten geneettinen analyysi 14.6.2019 1 (9) Iijoen taimenten geneettinen analyysi Tarkoituksena on kuvata Iijoen taimenten