Дәріс №1. Кіріспе. Генетика пәні,оның маңызымен, мақсаты мен міндеттері
жүктеу/скачать 398,48 Kb.
|
- Бұл бет үшін навигация:
- Дәріс №4 . ГОМИОЗИГОТАЛЫ ЖӘНЕ ГЕТЕРОЗИГОТАЛЫ БЕЛГІЛЕР АРАСЫНДАҒЫ БАЙЛАНЫС Дәріс жоспары
| Негізгі терминдер және ұғымдар: аллель, бірінші ұрпақ Ғ1, ген, генотип, гетерозигота, гомозигота, доминантты белгі, екінші ұрпақ Ғ2, Мендельдің І (біркелкілік) және ІІ (ажырау) заңы, рецессивті белгі, талдаушы будандастыру, фенотип, асадоминанттылық, гетерозис, толық доминанттылық, толымсыз доминанттылық, кодоминанттылық.
Әдебиет (3–4-лекцялар үшін де): Бегімқұл Б. К. Генетика. Алматы. РИК, 2000. Бегімқұл Б. К. Генетика. Практикум. Астана. Фолиант, 2011. Бегімқұл Б. К. Медициналық генетика негіздері. Астана: Фолиант, 2008. Берсімбаев Р. У., Мұхаметжанов К.Қ. Генетика. А.: Қазақ ун-ті, 2002. Айала Ф., Кайгер Дж. Современная генетика. М.: Мир. 1987. Визнер Э., Виллер З. Ветеринарная патогенетика. М.: Колос, 1979. Графодатский А. С., Раджабли С. И. Хромосомы сельскохозяйственных и лабораторных животных. Новосибирск. Наука, 1988. Дәріс №4. ГОМИОЗИГОТАЛЫ ЖӘНЕ ГЕТЕРОЗИГОТАЛЫ БЕЛГІЛЕР АРАСЫНДАҒЫ БАЙЛАНЫС Дәріс жоспары: 1)Полимерия немесе белгілердіц полигенді тұкым қуалауы. Сандық белгілердің полимерия үлгісімен тұқым куалауы 2)Гендердің аддитивті әсері. Модификациялаушы-ген. Плейотропия. 3)Белгілердің толык және толымсыз тіркесуі.Кроссинговер,Кроссоверлі гамета лар. 4)Жыныс генетикасы және оның хромосомалық анықталу түрлері. Бір белгінің мәні нақты бір деңгейге өзгерсе, онымен байланысқан екінші белгінің мәні әр қилы өзгеруі мүмкін. Мысалы, мал азығы құндылығының бір бірлікке артуы мал салмағының әр қилы өзгеруіне әкеледі: кейбір малдардың салмағы күрт артса, басқаларының салмағының артуы соншалықты болмайды, ал қайсыбіреулерінің салмағы өзгеріссіз қалуы немесе төмендеуі де мүмкін. Белгілер арасындағы осындай айнымалы тәуелділік корреляция деп аталады. Корреляциялық байланыс сапалық белгілер арасында да көрініс береді: ақ құба адамдар көк көзді, ал қара торылар қара көзді болатыны ереже ретінде қаралады, дегенмен қара көзді ақ құба немесе көк көзді қара торы адамдарды да жолықтыруға болады. Белгілер арасындағы корреляциялық байланыстың өзгермелі сипатына орай селекцияда мұндай байланыстың бағытын және дәрежесін нақты білу үшін корреляция коэффициенті (r) қолданылады. Корреляция коэффициентінің мәні 0 1 аралығында ауытқиды. Байланыс көсеткішінің таңбасы оның бағытын көрсетеді: оң (+) немесе теріс (–). Бір белгі мәнінің артуы сонымен байланысқан екінші белгінің мәнінің артуына әкелсе, онда мұндай байланыс оң корреляция деп аталады. Мысалы, малдың өлшемдік көрсеткіштерінің (кеудесінің орамы, тұлғасының ұзындығы, т.б.) артуы олардың салмағының артуына немесе мал қанындағы лейкоцит санының артуы лимфоцит мөлшерінің көбеюіне әкеледі. Теріс корреляция деп керісінше жағдайды түсінеді: бір белгі (х) мәні артса екіншісінікі (у) – кемиді немесе керісінше – бір белгі мәні кемісе екіншісінікі – артады. Мысалы, сауылған сүт мөлшері артқан сайын әдетте оның майлылығы кеми түседі немесе сүт майлылығының артуы сауылған сүт мөлшерінің азаюына әкеледі. Тауық жұмыртқалағыштығы артқан сайын жұмыртқа массасы әдетте кеми түсуі де теріс корреляцияға мысал бола алады. Оң байланыста корреляция коэффициенті 0-ден +1, теріс байланыста 0-ден +1 аралығында ауытқиды. Белгілер арасындағы байланыстың күші артқан сайын корреляция коэффициентінің мәні де арта түседі. Байланыстың күшін салыстырмалы түрде коффициенттің абсолюттік мәніне байланысты анықтауға болады. Егер оның мәні 1-ге тең (r = 1) болса, онда толық оң немесе теріс корреляция байқалады, ал оның мәні нөлге тым жақындаса, онда белгілер арасындағы байланыс бейтарап (белгілердің бір-біріне тәуелсіз өзгеруі) болып саналады. Жоғары байланысқа – r > + 0,7 және r < – 0,7; әлсіз байланысқа – r < + 0,3 және r > – 0,3 теңдеулері сәйкес келуі мүмкін. Корреляция коэффициенті 0,5-ке тең болса, байланыстың күші орташа деп саналады. Корреляция коэффициенті практикада жиі қолданылады, алайда, ол түзу сызықты байланысты есептей алады. Ал, қисық сызықты байланысты сипаттау үшін корреляцияның басқа көрсеткіші қолданылады. Корреляция коэффициентін барлық жағдайда мейлі үлкен немесе шағын іріктеме болсын компьютерде анықтау анағұрлым тиімді болып саналады. Көрсеткішті есептеу жолы анағұрлым жеңілденіп, қаншама уақыт үнемделеді және коэффициенттің мәні дәл анықталады, сондықтан корреляция коэффициентінің мәнін міндетті түрде компьютерде анықтау керек. Ал, биометриялық әдісті байланысқан айнымалардың жалпы өзгергіштігін және олардың араларындығы үлестірім сипатын талдау үшін қолдануға болады. Microsoft Excel программасын ашып зерттеуге алынған белгілердің жеке мәндерін (х және у) басып, түсіреді. Олардың жанынан корреляция коффициентінің орнын тінтуір (тышқан) арқылы белгілейді, онан соң M. Excel прогрммасының fx – функциясын қосып, “Статистикалық категория” ішінен корреляция функциясын (“Коррел”) ашып, оған функцияның аргументтерін енгізеді: 1-массивке х варианталардың мәндерін, 2-массивке у варианталардың мәндерін. Экранға корреляция коэффициентінің мәні көрінгеннен кейін оны растау (“ОК” пернесін басу) керек, нәтижесінде беттің белгіленген орнында корреляция коэффициентінің мәні шығады. Дегенмен бірқатар жағдайларда корреляция коэффициентінің мәнін компьютерде Microsoft Excel көмегімен есептеу мүмкін бола бермейді. Мұндай жағдайда арнайы компьютерлік бағдарлама құрастырылады, ол да мүмкін болмаса, онда көрсеткішті биометриялық жолмен анықтау керек. Корреляция коэффициентінің сенімділігі Стьюдент критерийі арқылы бағаланады. Бұл үшін эмпиризмдік корреляция көрсеткішінің өзінің қателігіне қатынасын табу керек. Мұндағы корреляция коэффициентінің қателігі – (үлкен іріктеме үшін). Корреляция коэффициенті белгілер арасындағы байланыстың бағыты мен шамасын анықтайтын негізгі көрсеткіш болғанымен салыстырмалы шама болып саналады, өйткені ол бірлік үлесімен сипатталады, ал регрессия коэффициеті болса белгілер арасындағы байланысты атаулы шама арқылы талдауға мүмкіндік береді. Сондықтан корреляция коэффициентіне қарағанда регрессиялық талдау көмегімен кеңірек мәлімет алуға болады. Регрессия коэффициенті белгінің мәні бір бірлікке өзгерсе онымен байланысқан екінші белгінің қанша бірлікке өзгеретінін сипаттайды. Регрессия коэффициетін есептеу үшін формулалар: және Мысал. Оңтүстік қазақ меринос қойы (n = 60 бас) жүнінің қалыңдығы (х) мен оның ұзындығы (у) арасындағы регрессия коэффициентін анықтау керек. Аталған белгілер арасында теріс корреляция анықталды – r = –0,35. σх = 56,4 дана және σу = 1,51 см. дана. Демек қой жүні ұзындығының 1 см-ге артса оның қалыңдығы 13,1 данаға кемиді. Регрессияның екінші мәнін есептейміз: . Яғни қой жүні қалыңдығының 1 данаға артуы оның ұзындығының 0,01 см-ге кемуіне әкеледі. жүктеу/скачать 398,48 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|