Volkova EM Kaspirovich DA Genetika s osnovami biometrii EUMK

Генетика с основами биометрии

В 60-70 годах XX века вопросы селекции и племенного дела в рыбоводстве интенсивно разрабатывали ведущие отраслевые научноисследовательские институты. Были начаты работы по созданию ряда районированных пород карпа – краснодарского, среднерусского, казахстанского, сарбоянского и других. В эти годы были проведены исследования по частной генетике карпа: изучение окраски В.Я. Катасоновым и биохимические исследования К.А. Трувелером, Л.И. Московкиным и другими. Отечественными учеными были разработаны специальные генетические методы селекции в рыбоводстве: индуцированный гиногенез и полиплоидия, генетическое и гормональное регулирование пола, индуцированный ультрафиолетовый и химический мутагенез.

В Беларуси карп (в основном европейский С. carpio carpio) – главный объект прудового рыбоводства, обеспечивает более 90% производства прудовой рыбы или около 70% вылова всей рыбы в республике. В 1948 г. в БССР завезѐн амурский карп (С. carpio haematopterus), расселѐнный по озѐрам бассейнов Западной Двины и Вилии.

В естественных условиях карп образует помеси с карасѐм, но они никогда не достигают значительных размеров и не закрепляются в потомстве.

Основная ценность карпа обу ловлена вы окой плодовитостью и продуктивностью, быстрым ро том, н тр бовательностью к условиям обитания.

Имеются достоверные данные о поимке в начале 20 в. сазана массой 45 кг близ Таганрога. В Бе аруси на водохранилище Вяча был пойман карп массой 12 кг. Максима ьный возраст карпов не превышает, по-видимому, 20

2.Создан коллекционный генофонд карпа, включающий восемь линий белорусской селекции, пять импортных пород и амурского сазана ханкайской популяции.

3.Разработана перспективная схема двух породных (линейных) промышленных скрещиваний.

Генетика с основами биометрии

4.Сформирован исходный генофонд для создания белорусской зеркальной породы карпа.

5.Проведен отбор самок карпа с улучшенными воспроизводительными качествами и сформированы группы младшего ремонта с потенциально повышенной плодовитостью.

6.Разработана селекционная программа по совершенствованию существующих и выведению новых пород карпа в Республике Беларусь.

7.Созданы критерии отбора производителей карпа на основе комплексов генетических и физиологических показателей.

8.Выполнена оценка генетического разнообразия и созданы экологогенетическиеÏолесÃÓи молекулярно-биологические паспорта карпа белорусской селекции.

9.Проведен скрининг молекулярно-биологических и цитологических биомаркеров чувствительности производителей карпа и их потомства к стрессу и заболеваемости целью интенсификации селекционного процесса по повышению адаптивных способностей, темпа массонакопления и репродуктивных качеств.

10.Начаты работы по разработке елекционных и компьютерных программ для племенного рыбовод тва.

Генетика с основами биометрии

10. ОСНОВЫ БИОМЕТРИИ

ПЛАН

1. Значение биометрии. Генеральная совокупность и выборка.

2. Группировка данных в вариационный ряд.

3. Графическое изображение вариационного ряда.

4. Средние величины. Определение коэффициента достоверности.

1. Значение биометрии. Генеральная совокупность и выборка

вероятностей и законе больших чисел, используемых с целью выявления закономерностей проявления больших случайных событий на фоне массового материала.

В качестве объекта биометрии выступает любой варьирующий признак, который поддается учету в группе особей. Требования к группе:

однородность других основных признаков и до таточная численность особей.

Биометрия позволяет решать теоретиче кие и практические вопросы во многих сферах человеческой деятельно ти. Например, биометрический анализ

является одним из этапов иссл дований, направленных на совершенствование стад сельскохозяйственных животных.

С помощью биом трич ского анализа были проведены массовые антропологические измер ния, позво ившие обосновать принципы раскроя и

стандартизации наибо ее востр бованной обуви и одежды.

БиометрическийÏолесÃÓанализ строится на математической статистке, теории

Биометрические п казате и используются при количественной оценке

физического развития че века, его спортивных и трудовых достижений.

Конечно, не в кажд м исс едовании есть необходимость в принципах биометрии. В би гии часто пользуются чисто описательными методами, в процессе к т рых не пребегают к количественной оценке получаемых результатов. В то же время надо понимать, что в исследованиях, предполагающих использование счета или меры, применение биометрии очень важно. Пренебрежение биометрическим анализом, неправильный подход к нему повышает вероятность неправильной интерпретации результатов и их применения в той или иной отрасли. Все это естественно

сопровождается неоправданными затратами труда и времени.

Изучать можно всех членов совокупности без единого исключения. В этом случае наблюдение называется сплошным или полным. Такой подход наблюдения хорош тем, что дает иссдедователям исчерпывающую информацию об изучаемом объекте, но требует больших временных, трудовых и финансовых затрат. Поэтому обычно отбирается некоторая часть

совокупности.

Генеральная совокупность – это совокупность, из которой отбирают

Генетика с основами биометрии

определенную часть ее членов для совместного изучения.

Выборочная совокупность (выборка) – отобранная тем или иным способом часть генеральной совокупности.

Преимущество – сокращает время и затраты труда за счет уменьшения числа наблюдений, а главное – позволяет получать информацию о таких групповых объектах, сплошное обследование которых практически невозможно или нецелесообразно.

Выборка должна правильно отражать качества и особенности членов, составляющих генеральную совокупность. Такое условие обеспечивается

случайным отбором – рендоминизацией.

общегоÏолесÃÓк личества серий или гнезд отбирают некоторое их число для совместной браб тки.

Существует два основных способа отбора вариант из генеральной

совокупности:

повторный отбор производят по схеме «возвращения» учтенных единиц в генеральную совокупность, так что одна и та же единица может

попасть в выборку повторно;

бесповторный отбор учтенные единицы не возвращаются в генеральную

совокупность, каждая отобранная единица реги трируется только один раз.

Идеальный случайный отбор производит я по методу жеребьевки или

3. Механический тб р – генеральная совокупность разбивается на несколько равных частей или групп, из которых после случайным способом отбирают по одной единице.

2. Группировка данных в вариационных рядах

Статистическая группировка – это процесс разбивания многочисленных единиц исследуемой совокупности на части по анализируемым признакам. В данном случае стремятся получить качественно однородные (в определенном отношении) группы.

Формы группировок:

1.Статистические таблицы:

простые – статистические таблицы, в подлежащем которых дается перечень единиц, составляющих объект изучения;

сложные – многопольные таблицы, применяемые при изучении

Генетика с основами биометрии

корреляционной зависимости и при выяснении причинно-следственных отношений между варьирующими признаками.

2. Статистические ряды – ряд числовых значений признака, расположенных в определенном порядке.

В зависимости от признака, положенного в основу образования ряда распределения, различают:

атрибутивные ряды – ряды распределения, построенные по качественным признакам;

вариационные ряды – ряды распределения, построенные по количественному признаку и состоящие из вариантов и частот;

приобретаютÏолесÃÓположение отд ьных групп или классов вариационного ряда);интерва ьный вариационный ряд (подсчитывают частоты,

варианты (x) – отдельные значения признака, которые он

принимает в вариационном ряду, т. . конкретное значение варьирующего признака.

частоты (f) – числа, показывающие, как часто встречаются те или иные варианты в ряду распределения.

ранжирование – расположение членов ряда в возрастающем (или убывающем) порядке.

В зависимости от того, как варьирует признак (дискретно или

непрерывно, в широком или узком диапазоне) татистическая совокупность распределяется в:

безынтервальный вариационный ряд (частоты относятся

непосредственно к ранжированным значениям признака, которые

относящиеся к тде ьным промежуткам или интервалам, на которые разбивается бщая вариация признака в пределах от минимальной до максимальн й варианты данн й совокупности).

Класс вые интервалы:

1. Равн интервальные вариационные ряды.

2. Неравноинтервальные ряды (характер распределения частот меняется по мере изменения ширины классовых интервалов).

Приступая к построению равноинтервального вариационного ряда, необходимо правильно наметить ширину классового интервала, так как грубая группировка (очень широкие классовые интервалы) искажает типичные черты варьирования и снижает точность числовых характеристик ряда. При выборе чрезмерно узких интервалов точность обобщающих числовых характеристик повышается, но ряд получается слишком растянутым и не дает четкой картины варьирования.

Для получения хорошо обозримого вариационного ряда и обеспечения достаточной точности, вычисляемых по нему числовых характеристик, следует разбить вариацию признака (в пределах от минимальной до максимальной варианты) на такое число групп или классов, которое

Генетика с основами биометрии

удовлетворяло бы обоим требованиям. Эту задачу решают делением размаха варьирования признака на число групп (классов), намечаемых при построении вариационного ряда:

где: – величина классового интервала; xmax, xmin– максимальная и минимальная варианты совокупности; K – число классов, на которые следует

где: n – численность совокупности.

При наличии в совокупности большого числа членов (n>100) можно

Если же признак варьирует в широких границах, то независимо от того, как он варьирует – дискретно и и непрерывно, по данным строят интервальный вариационный ряд.

необходимо распределять в интервальный ряд, при этом точность величины классового интервала должна соответствовать точности, принятой при измерении признака.

При построении интервального вариационного ряда следует поступать так, чтобы минимальная варианта совокупности попадала примерно в середину первого классового интервала. Этому требованию удовлетворяет

Генетика с основами биометрии

где н – нижняя граница первого классового интервала; min – минимальная варианта исследуемой совокупности; – величина классового интервала.

Наметив классовые интервалы, необходимо определить частоты каждого класса. Следующий шаг – замена классовых интервалов на их центральные или срединные значения. В результате интервальный вариационный ряд превращается в безынтервальный. Необходимость такой замены вызывается тем, что обобщающие числовые характеристики (средняя, дисперсия и др.) вычисляются по безынтервальным рядам. Средние значения классовых

следующего класса, уменьшенному на точно ть измерения признака. Середины классов приобр тают значения отдельных вариант и

называются классовыми вариантами в отличие от конкретных вариант, составляющих данную совокупность.

3. Графическое изображ ние вариационного ряда

Для наглядного представ ения закономерностей варьирования количественных признак в, вариационные ряды изображают в виде графиков.

1.По оси абсцисс отложить границы классовых интервалов, по оси ординат – частоты интервалов.

2.В результате получается так называемая гистограмма распределения частот (рисунок 2), которую в дальнейшем можно преобразовать.

3.Если из середин верхних сторон прямоугольников гистограммы опустить перпендикуляры на ось абсцисс, гистограмма превращается в

Генетика с основами биометрии

полигон распределения, а линия, соединяющая середины верхних сторон прямоугольников гистограммы, будет представлять собой вариационную кривую.

ÏолесÃÓРисунок 1 – График безынтервального вариационного ряда

Рисунок 2 – Гистограмма распределения частот

Если по оси абсцисс отложить значения классов, а по оси ординат – накопленные частоты с последующим соединением точек прямыми линиями кумулята (рисунок 3). Накопленные частоты находят последовательным суммированием, или кумуляцией частот в направлении от первого класса до

конца вариационного ряда.

Для построения огивы (рисунок 4) (линейного графика) необходимо отложить по оси абсцисс частоты, а по оси ординат – значения классов с

Генетика с основами биометрии

наиболее характерно в целом для конкретной совокупности.

простая средняя арифметическая сумма всех членов совокупности, деленная на их общее число:

по которым эти средние вычи лены. Общую (взвешенную) среднюю арифметическую нескольких однородных групп определяют по формуле:

одно и то же число А, то средняя арифметическая изменится на столько же раз:

6. Сумма произведений отклонений вариант от их средней арифметической на соответствующие им частоты равна нулю.

7. Сумма квадратов отклонений вариант от их средней ̅меньше суммы квадратов отклонений тех же вариант от любой другой величины А, не

преобразовывать многозначные и дробные числа, что облегчает работу по вычислению статистических характеристик.

2. Средняя гармоническая ̅.) – сумма обратных значений вариант, деленная на их число. Применяется при вычислении среднего уровня,

характеризующего скорость какого-либо процесса.