Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

Методика научных исследований и патентоведение (90

..pdf
Скачиваний:
12
Добавлен:
15.11.2022
Размер:
1.16 Mб
Скачать

где хьх2...хп —варианты признака; n —число периодов.

2. Показатели изменчивости признака – среднее квадратическое отклонение (δ), коэффициент изменчивости (Cv).

Установление степени разнообразия признака в популяциях имеет важное значение в генетическом анализе популяций и в селекции. Именно величиной изменчивости определяется возможность улучшения путем отбора лучших животных в племенных стадах.

В зависимости от величины изменчивости все хозяйственно полезные признаки животных, по которым ведется селекция, подразделяют на признаки с низкой изменчивостью (коэффициент изменчивости находится в пределах 1 — 15 %), средней (16—25 %) и высокой изменчивостью (26 % и более). При высокой изменчивости какого-либо признака лучшие и худшие показатели будут существенно отличаться от средней арифметической, что даст возможность постоянного повышения среднего уровня признака по стаду за счет отбора для воспроизводства лучших особей. В то же время возможность селекции на улучшение признака, характеризующегося низкой изменчивостью, практически исключается. Это связано с тем, что показатели селекционного признака будут очень близкими к средней, и поэтому отобрать лучших особей из стада весьма сложно.

При изучении изменчивости (вариабельности) признака особей данной совокупности применяют следующие параметры: лимит (lim =xmax х min), среднее квадратическое отклонение ( ), коэффициент вариации (CV, %).

Чем больше разность между максимальной и минимальной вариантой, тем значительнее изменчивость признака. Однако эти показатели недостаточны, так как особи с такими показателями часто бывают нехарак-

терны для данной популяции. Наиболее часто употребляемыми в практической селекции показателями вариабельности признака являются среднее квадратическое (стандартное) отклонение и коэффициент изменчивости .

Среднее квадратическое отклонение позволяет судить о степени разно-

образия признака в абсолютных величинах. Чем больше величина , тем выше

21

изменчивость. Вся изменчивость признака укладывается от средней арифметической в пределах ±3 , (правило плюс-минус трех сигм), поэтому средняя арифметическая, уменьшенная и увеличенная на З дает практически крайние варианты признака. Так, если « удоев» равна 600 кг, а х = 4000 кг, то мини-

мальный удой у коров в такой совокупности, вероятнее всего, будет равен 2200

кг ( х - 3 = 4000 - 3 • 600 = 2200), а максимальный — 5800 кг ( х + 3 = 4000 + 3-600 = 5800).

Коэффициент вариации (Cv) выражает степень изменчивости признака в процентах от величины средней арифметической. Формула для вычисления коэффициента вариации следующая:

Cv = 100 %

Пример. При проведении исследований получили следующие результа-

ты в изучаемых группах (табл.6). Для определения средних величин в груп-

пах ( Х ), ошибок средних арифметических (m), стандартных отклонений ( ) можно воспользоваться пакетом анализа в программе Microsoft Office Excel. Все полученные данные заносятся в программу столбиком отдельно по каж-

дой группе.

Таблица 6- Показатели продуктивности исследуемых групп.

 

Контрольная группа,

n = 20

 

 

Опытная группа,

n = 20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Жирно-

Молоч-

 

Белко-

Живая

 

Жирно-

Молоч-

Белко-

Живая

Удой,

молоч-

 

вомо-

Удой,

молоч-

вомо-

ный

 

масса.

ный

масса.

кг

ность,

 

лоч-

кг

ность,

лоч-

жир, кг

 

кг

жир, кг

кг

 

%

 

ность

 

%

ность

 

 

 

 

 

 

 

1

2

3

 

4

5

6

7

8

9

10

5858

3,55

207,8

 

2,94

487

5689

3,73

212,0

2,99

500

4899

3,39

166,1

 

2,96

468

4578

3,42

156,5

2,89

489

4595

3,55

163,2

 

2,99

487

4408

3,55

156,4

3,04

465

5259

3,44

180,9

 

2,97

489

4797

3,73

178,7

2,97

512

4695

3,36

157,6

 

3,01

481

4771

3,61

172,1

3,02

497

5354

3,57

191,2

 

2,98

487

4068

3,77

153,3

2,93

467

3962

3,62

143,4

 

2,97

452

3837

3,75

144,0

2,98

480

4963

3,80

188,6

 

2,96

487

4210

3,95

166,5

2,97

520

6337

3,43

217,3

 

2,98

468

4592

3,68

168,9

3,02

497

4840

3,48

168,3

 

2,94

485

5456

3,67

200,4

3,01

510

3997

3,81

152,4

 

2,99

487

4210

3,55

149,5

3,00

495

6130

3,39

207,7

 

2,98

489

5501

3,64

200,2

2,97

485

4295

3,77

162,0

 

2,96

465

5446

3,56

194,1

3,04

487

22

 

 

 

 

 

 

 

Продолжение таблицы

6

1

2

3

4

5

6

7

 

8

9

 

10

5681

3,69

209,6

2,93

459

4468

3,62

 

161,7

2,94

 

504

5702

3,70

211,1

2,95

478

4370

3,73

 

163,0

2,97

 

510

4805

3,76

180,8

2,98

434

4519

3,81

 

172,0

2,97

 

518

4970

3,36

167,0

2,90

533

3968

3,77

 

149,6

2,92

 

491

4761

3,65

173,9

2,96

480

3974

3,73

 

148,3

2,95

 

510

5685

3,53

200,4

2,97

511

5019

3,72

 

186,6

3,01

 

519

5011

3,66

183,5

2,95

525

4843

3,87

 

187,5

3,02

 

510

В случае, когда на персональном компьютере в программе Excel отсутствует пакет анализа, для его подключения необходимо выбрать в меню сер-

вис - надстройки – отметить галочкой «пакет анализа» (рис. 1).

Рисунок 1 – Выбор пакета анализа После того, как занесены все данные по группам, приступают к стати-

стической обработке результатов в группе. В верхней панели инструментов выбирают функцию «сервис» - «анализ данных». После этого появится диалоговое окно где следует выделить инструмент анализа «описательная статистика» - «ОК» (рис.2).

23

Рисунок 2– Выбор описательной статистики Появляется диалоговое окно (рис.3), в разделе «входные данные» -

входной интервал нажать на клавишу с красной стрелкой (окно сворачивается).

Рисунок 3 - Входные данные Выделить весь цифровой материал одной из групп в «бегущую» рамоч-

ку – enter. Вновь появляется диалоговое окно «описательная статистика» (рис.4). В разделе «параметры вывода» на выходном интервале в кружочке поставить точку и нажать на клавишу с красной стрелкой (окно сворачивается).

24

Рисунок 4– Выходной интервал

Выделить «бегущую» рамочку на любом свободном месте – enter. Снова появляется диалоговое окно – в параметре «итоговая статистика поставить «галочку» - ОК. (рис. 5).

Рисунок 5 – Итоговая статистика В итоге получается результат следующего вида (рис.6), где представле-

ны обработанные данные в столбцах по всем пяти изучаемым показателям

(удой, жирномолочность, количество молочного жира, белковомолочность, живая масса).

25

Рисунок 6 – Итоговый результат Как правило, для проведения анализов полученных результатов нужны

данные первой строки – средняя арифметическая, вторая строка – ошибка средней арифметической, пятая строка – среднее квадратическое отклонение. В последней строке показан объём выборки (n). Выписывают полученные результаты – например (столбец 1) средний удой по группе, ошибка средней арифметической составили 5089,96±147,15. Значение «среднее квадратиче-

ское отклонение» необходимо для расчёта коэффициента вариации (Cv). Такой же порядок обработки цифровых данных проводят с другими группами.

Биометрические методы анализа дают возможность изучить связь между варьирующими признаками, определить ее величину и направление. Применение показателей связи между признаками имеет практическое зна-

чение в селекционной работе и прогнозировании эффекта селекции. Отбор сельскохозяйственных животных для воспроизводства осуществляют по ограниченному числу признаков. Большинство признаков и свойств животных находятся в определенной взаимосвязи. Например, существует связь между удоем и содержанием жира в молоке коров, между настригом и гу-

26

стотой шерсти у овец, между живой массой несушек и массой яйца и т. д., поэтому отбор животных по какому-либо одному признаку оказывает косвенное влияние и на другие признаки. Таким образом, при выявлении связей между признаками можно проводить косвенную селекцию (показатели связи).

3. Показатели связи между признаками – коэффициент фенотипической корреляции (r), коэффициент регрессии (R)

Коэффициент корреляции (r) — основной биометрический показатель, позволяющий определять величину и направление связи между признаками. Он показывает величину связи между двумя, тремя и большим числом признаков. Величина этого коэффициента принимает дробное выражение в пределах от 0 до ± I. Чем ближе показатель к единице, тем больше связь между коррелирующими признаками. По форме корреляция может быть прямолинейной и криволинейной, по направлению — положительной (прямой) и отрицательной (обратной), на что указывает знак «плюс» или

«минус». Приняты следующие тесноты связи: r = 0,1 — 0,3 — связь слабая; 0,3 — 0,5 — умеренная; 0,5 — 0,7 — заметная; 0,7 — 0,9 — высокая; 0,9 — 0,99 — весьма высокая. Чем ближе он по абсолютной величине к 1, тем сильнее связь. Связь, наблюдаемая между величинами двух признаков, называется фенотипической корреляцией, а связанная с ней регрессия показывает,

вкакой степени средняя величина одного признака зависит от другого

4.Критерий достоверности разности средних арифметических.

При сравнении двух групп, двух и более параметров вычисляют критерий достоверности разности между группами (td), выводят вероятность достоверности результатов (Р)

td

 

 

х1 х2

 

 

 

 

 

 

 

m

2

 

m

2

 

 

 

 

х

 

х

 

 

 

 

1

2

Вычисленный критерий достоверности (td) сравнивают со значением критерия достоверности в таблице Стьюдента (приложение А) при трех уровнях вероятности (Р ≥ 0,95; Р ≥ 0,99; Р ≥ 0,999) или уровнях значимости

27

события (Р ≤ 0,05; Р≤ 0,01; Р ≤ 0,001). С помощью уровня значимости можно установить, в каком проценте случаев возможна ошибка в результатах. Например, если уровень значимости Р = 0,05, это значит, что в силу случайности ошибка будет в 5 % случаев.

Нужную строку в таблице Стьюдента находят по формуле:

ν = n1 + n2 – 2,

где п1 и п2 - объем сравниваемых выборок.

Для биологических признаков разницу между средними арифметическими принято считать статистически достоверной в тех случаях, когда Р ≤ 0,05. Если же Р > 0,05, разница является статистически недостоверной.

Пример: Изучается эффективность влияния микроэлементов при откорме бычков. Сформированы две группы (опытная и контрольная) по 14 голов каждая.

По окончании опыта при биометрической обработке данных получены следующие результаты:

- средняя живая масса животных опытной группы Х 1 = 300 кг;

- средняя живая масса животных контрольной группы Х 2 = 260 кг;

- ошибки средних арифметических в опытной и контрольной группах соответственно равны:

mх1 = 9 кг, mх2 = 7 кг.

Разница в средних величинах живой массы животных опытной и контрольной групп составила 40 кг (d = 300 - 260). Достоверно ли это разли-

чие, закономерно ли оно? Для ответа на этот вопрос вычисляем критерий достоверности различий (td):

td

 

 

х1

х2

 

300 260

3,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

m

2

 

 

m

2

 

 

92 72

 

 

 

х

 

 

х

 

 

 

 

 

 

 

1

2

 

 

 

 

 

 

Сравниваем вычисленный критерий (td) с критериями таблицы Стьюдента. Для этого определяем число степеней свободы (ν):

ν = n1 + n2 – 2 = 14 + 14 -2 = 26.

28

В таблице находим строку 26 с указанными в этой строке значениями критерия достоверности, соответствующими трем уровням вероятности /

значимости

 

Для ν = 26 при Р ≥ 0,95 / ≤ 0,05

t = 2,06

Р ≥ 0,99 /≤ 0,01

t = 2,78

Р ≥ 0,999 / ≤ 0,001

t = 3,71

Вычисленный критерий достоверности разности (td = 3,5) больше табличных значений критерия при Р = 0,95 и Р = 0,99, но меньше критерия при Р = 0,999. Следовательно, разность средних арифметических опытной и контрольной групп бычков (d = 40 кг) достоверна с вероятностью Р ≥ 0,99 (или со значимостью Р ≤ 0,01). Это значит, что положительное влияние микроэлементов на приросты животных в опытной группе будет эффективным и на большом числе откармливаемых бычков, т.е. в генеральной совокупности.

Биометрическая обработка данных повышает объективность выводов и заключений по результатам исследований, делает работу в каче-

ственном отношении более полноценной, соответствующей современным требованиям информационного представления.

Тема 7. Основы патентоведения

В процессе научной деятельности научный работник представляет результаты своей работы – селекционное достижение, полезная модель, образец и.т.д. на которые он имеет право оформить патент (охранный документ).

Селекционным достижением является - сорт растений, порода животных. Порода - группа животных, которая независимо от охраноспособности обладает генетически обусловленными биологическими и морфологическими свойствами и признаками, причем некоторые из них специфичны для данной группы и отличают ее от других групп животных. Охраняемыми категориями породы являются тип, кросс линий;

племенное животное - животное, предназначенное для воспроизводства породы;

29

племенной материал - племенное животное, его гаметы или зиготы (эмбрионы);

товарное животное - животное, используемое в целях, отличных от целей воспроизводства породы;

Право на селекционное достижение охраняется законом и подтвержда-

ется патентом на селекционное достижение. Патент удостоверяет исключительное право патентообладателя на использование селекционного достижения. Селекционное достижение, на которое Госкомиссией выдан патент, регистрируется в Государственном реестре охраняемых селекционных достижений. Патент выдается на селекционное достижение, отвечающее критери-

ям охраноспособности. Критериями охраноспособности селекционного достижения являются:

а) новизна - порода считается новой, если на дату подачи заявки на выдачу патента племенной материал данного селекционного достижения не продавались и не передавались иным образом другим лицам.

б) отличимость - селекционное достижение должно явно отличаться от любого другого общеизвестного селекционного достижения, существующего к моменту подачи заявки.

в) однородность - животные породы должны быть достаточно одно-

родны по своим признакам с учетом отдельных отклонений, которые могут иметь место в связи с особенностями размножения;

г) стабильность - селекционное достижение считается стабильным,

если его основные признаки остаются неизменными после неоднократного размножения или в случае особого цикла размножения, в конце каждого цикла размножения.

Право на подачу заявки на выдачу патента принадлежит селекционеру или его правопреемнику. Заявка подается в Госкомиссию. Заявка может быть подана несколькими заявителями, если они совместно вывели, создали или выявили селекционное достижение или являются правопреемниками авторов.

30

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]