معلومة

توازن هاردي-واينبرغ لـ SNPs

توازن هاردي-واينبرغ لـ SNPs



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

لدي بنية ملف إحصائيات SNP ، والتي تحتوي على جميع المعلومات حول الأنماط الجينية وخصائص احتساب SNP / INDEL المُحسوبة ، وترددات الأليل وتخصيص أليل ثانوي.

موضع كروموسوم SNPID RSID A_allele B_allele Minor_allele major_allele AA AB BB AA_calls AB_calls BB_calls MAF HWE مفقودة معلومات المكالمات المفقودة - rs200405949 NA 10023 CCAA CC CCAA 923.32 16.662 0.012 911 6 0 0.0088756 4.82167-17 0.0638 10097 CCA CCA 930.29 9.711 0924 4 0 0.0051654-0 1.0638e-06 0.012766 0.50802 - rs185444096 NA 10177 CTTC 291.03 45.234 0.712 216 12 0 0.069231 9.6433e-17 0.64152 0.75638 0.80608 - rs20088262 TA 10299 43.613 0.744219 12 0 0.066921 4.8216e-17 0.64152 0.75426 0.79622 - rs56377469 NA 10469 GCCG 239.25 474.83 225.9 38 69 20 0.4929 0.10014 2.234e-05 0.86489 0.42593 - rs7341907 NA 10869 CGGC 239.29 3800 2034 20.8 225.8 e-05 0.86489 0.42597 - rs149305563 NA 14665 GAAG 267.44 66.53 2.973 144 16 0 0.10755 0.10741 0.64155 0.82872 0.79468 - rs149079262 NA 14690 CGGC 207.26 115.51 14.189 56 25 1 0.2135 0.12672 0.64153 0.911 - 0.714 6662 NA 15883 A G G A 259.05 71.908 6.001 131 13 1 0.12451 0.20633 0.64154 0.84468 0.80157 - rs202192731 غير متاح 17614 CT C CT C 7.893 142.55 789.45 1 39581 0.084231 0.27659 0.0001117 0.33511 0.47425

تمكنت من افتراض / معرفة معنى جميع الأعمدة باستثناء عمودين -HWEومعلومة.

HWE: انا افترضHWEتعني توازن هاردي-واينبرغ ، وهي في الواقع قيمة مربع كاي تم الحصول عليها عن طريق اختبار بيرسون كاي تربيع ، وباستخدام عينات فقط من مجموعة البيانات نفسها (وليس مقارنتها ببعض مجموعة البيانات العامة ، مثل GWAS). باستخدام HWE ، يمكننا بعد ذلك حساب القيمة p باستخدام درجات الحرية (واحدة في هذه الحالة) عبر وظيفة جاما (على سبيل المثال عبر حاسبة القيمة p) ، وإذا كانت النتيجة مهمة ، فهذا يعني أن SNP المحدد ليس كذلك في HWE ، وبالتالي فإن SNP هذا إما في حالة عدم توازن في الارتباط ، أو يحتاج إلى رفض / تجاهل بسبب أخطاء التنميط الجيني (أي الحصول على البيانات). إذا كان الأمر كذلك ، ما هو مستوى الأهمية الأكثر استخدامًا / الأفضل لمثل هذه الحالات؟ في ورقة Hapmap II ، تتم إزالة SNPs إذا لم تكن في HWE بقيمة p <0.001.

معلومة: ليس لدي أدنى فكرة عما تعنيه أو كيف يتم حسابها.


5 شروط لتوازن هاردي-واينبرغ

أحد أهم مبادئ علم الوراثة السكانية، دراسة التركيب الجيني والاختلافات في السكان ، هو مبدأ توازن هاردي واينبرغ. يوصف أيضًا بـ التوازن الجيني، يعطي هذا المبدأ المعلمات الجينية لسكان لا يتطورون. في مثل هذا المجتمع ، لا يحدث التباين الجيني والانتقاء الطبيعي ولا يعاني السكان من تغيرات في التركيب الوراثي وترددات الأليل من جيل إلى جيل.

الماخذ الرئيسية

  • افترض جودفري هاردي وويلهلم واينبرغ مبدأ هاردي واينبرغ في أوائل القرن العشرين. يتنبأ بترددات كل من الأليل والنمط الجيني في المجموعات السكانية (غير المتطورة).
  • الشرط الأول الذي يجب تحقيقه لتوازن هاردي-واينبرغ هو عدم وجود طفرات في مجموعة سكانية.
  • الشرط الثاني الذي يجب تحقيقه لتوازن هاردي واينبرغ هو عدم تدفق الجينات في مجموعة سكانية.
  • الشرط الثالث الذي يجب تحقيقه هو أن يكون حجم السكان كافياً بحيث لا يكون هناك انجراف جيني.
  • الشرط الرابع الذي يجب تحقيقه هو التزاوج العشوائي بين السكان.
  • أخيرًا ، يستلزم الشرط الخامس ألا يحدث الانتقاء الطبيعي.

توقعات هاردي وينبرغ في سلالات الكلاب: الآثار المترتبة على الدراسات الجينية

يعتبر توازن هاردي واينبرغ (HWE) مؤشرًا مفيدًا لترددات النمط الجيني داخل مجموعة سكانية وما إذا كانت تستند إلى تعريف صالح للأليلات وعينة تزاوج عشوائي. يفترض HWE وجود مجموعة سكانية مستقرة ذات حجم مناسب دون ضغوط انتقائية ويتم استخدامه في الدراسات الوراثية البشرية كدليل لجودة البيانات من خلال مقارنة ترددات النمط الجيني المرصودة بتلك المتوقعة داخل مجموعة سكانية. يفترض حساب الارتباطات الجينية في دراسات الحالات والشواهد أن السكان "في HWE". تنحرف مجموعات سلالات الكلاب بعيدًا عن العديد من معايير HWE ، وإذا لم تكن الواسمات الجينية في HWE ، فلا يمكن إجراء التحليل الإحصائي التقليدي. حتى الآن ، تم إيلاء القليل من الاهتمام لما إذا كانت العلامات الجينية في سلالات الكلاب يتم توزيعها وفقًا لـ HWE. في هذه الدراسة ، تم التنميط الجيني 109 أشكال متعددة النوكليوتيدات المفردة (SNPs) من 13 جينًا في مجموعة من 894 كلبًا تضم ​​33 سلالة. كشف تحليل مجموعة الكلاب بأكملها عن انحراف كبير عن HWE لجميع SNPs التي تم اختبارها (P & lt 0.00001) لتحليل المجموعة الطبقية حسب السلالة والسلالة الفرعية أشار إلى أن غالبية العلامات امتثلت لتوقعات HWE. يشير هذا إلى أن دراسات ارتباط حالة الكلاب والشواهد ستكون صالحة إذا تم إجراؤها ضمن سلالات محددة.


تطبيقات هاردي واينبرغ

يتغير التباين الجيني للسكان الطبيعيين باستمرار من الانجراف الجيني والطفرة والهجرة والانتقاء الطبيعي والجنسي. يمنح مبدأ هاردي-واينبرغ العلماء أساسًا رياضيًا لسكان غير متطور يمكنهم مقارنة المجموعات السكانية المتطورة. إذا سجل العلماء ترددات الأليل بمرور الوقت ثم قاموا بحساب الترددات المتوقعة بناءً على قيم هاردي واينبرغ ، يمكن للعلماء افتراض الآليات التي تقود تطور السكان و rsquos.


توازن هاردي-واينبرغ في النيوكلوتايد - علم الأحياء

ستبقى ترددات أليل (أو النسب المئوية ، إذا كنت تفضل ذلك) في مجموعة سكانية في توازن هاردي-واينبرغ (HWE) من جيل إلى جيل إذا تم استيفاء الافتراضات التالية:

  1. الانتقاء الطبيعي لا يحدث
  2. الهجرة (تدفق الجينات) لا تحدث
  3. الطفرة لا تحدث
  4. لا يحدث الانجراف الجيني (تقل احتمالية الانجراف في التجمعات الكبيرة الحجم)
  5. يحدث التزاوج بشكل عشوائي

على الرغم من أن هذه الافتراضات نادرًا ما تكون صحيحة في العالم الطبيعي ، إلا أنها تسمح لنا بحساب تردد أليل متوقع. اختلافات كبيرة بين ملاحظ و متوقع تشير الترددات إلى أن "شيئًا ما" (أي واحد أو أكثر مما ورد أعلاه) يحدث ، وبالتالي تخبرنا أن "التطور الجزئي" يحدث.

حساب متوقع ترددات Allele و Genotype:

في أبسط موقف ممكن يكون لدينا جين واحد به أليلين فقط. قد تكون هذه الأليلات A و a أو A1 و أ2. لنفترض أن أ أو أ1= طويل و أ أو أ2= قصير. لا تقلق الآن ما إذا كانت الأليلات هي المسيطرة والمتنحية أو المسيطرة. سيكون لديهم ترددات p و q في مجموعة سكانية. (نظرًا لوجود احتمالين فقط وعليهما إضافة ما يصل إلى 100٪ ، p + q = 1.)

إذا عرفنا ترددات الأليل ، فيمكننا التنبؤ بترددات النمط الجيني. ال متوقع يتم حساب ترددات النمط الجيني للأليلين كما هو موضح. يجب أن يبدو هذا مألوفًا: إنه صديقنا القديم ساحة Punnet. أليل أ أو أ1 له تردد p ، والأليل a أو A2 لديه تردد q. اضرب ترددات الأليل للحصول على احتمال كل نمط وراثي.

ص ف أ1 ص ص 2 ص أ2 ف ص ف 2

بمعنى آخر ، p 2 + pq + pq + q 2 = 1 ، أو 100٪. وبالتالي فإن الترددات المتوقعة للأنماط الجينية هي:

الطراز العرقى التردد المتوقع
AA أو A.1أ1 ص * ص = ص 2
أأ أو أ1أ2 pq + pq (أو 2pq)
أأ أو أ2أ2 س * س = س 2

دعنا نلقي نظرة على بعض الرسوم البيانية لذلك لتسهيل رؤيتها. بالنسبة لقيم p من 0 إلى 1 ، على فترات 0.1 ، هذا ما نحصل عليه:

يمثل اللون الأحمر تردد AA أو A.1أ1 النمط الجيني ، الأخضر هو أأ أو أ1أ2 النمط الجيني ، والأزرق هو أأ أو أ2أ2 الطراز العرقى.

كل ما سبق له علاقة بترددات الأليل والنمط الجيني التي نتوقع رؤيتها. بعد ذلك ، دعنا نلقي نظرة على الوضع في العالم الحقيقي حتى نتمكن من المقارنة.

حساب ملاحظ ترددات الأليل والنمط الجيني:

في سكان العالم الحقيقي ، يمكننا فقط رؤية الأنماط الظاهرية ، وليس الأنماط الجينية أو الأليلات. ومع ذلك ، في مجموعة من الأنماط الجينية AA و Aa و aa ، فإن التردد المرصود للأليل A يساوي مجموع كل النمط الجيني AA بالإضافة إلى نصف النمط الجيني Aa (النصف A). وبالتالي ، فإن التردد المرصود للأليل a هو نصف الأفراد Aa (النصف) بالإضافة إلى كل الأفراد aa. إذا كنت تعرف قيمة واحدة ، يمكنك بالطبع طرحها من 1 (100٪) للحصول على قيمة أخرى. بمعنى آخر ، التردد الملحوظ لـ A = 100٪ (AA) + 50٪ (Aa) و a = 50٪ (Aa) و 100٪ (aa)

النمط الظاهري الطراز العرقى ميك أب تكرر
طويل AA 100٪ أ ص 2
طويل أ 50٪ أ و 50٪ أ 2pq
قصيرة أأ 100٪ أ ف 2
أو
النمط الظاهري الطراز العرقى ميك أب تكرر
طويل أ1أ1 100٪ أ1 ص 2
واسطة أ1 أ2 50٪ أ1 و 50٪ أ2 2pq
قصيرة أ2 أ2 100٪ أ2 ف 2

نصيحة: إذا كانت الأليلات هي السائدة ، فإن كل نمط ظاهري مميز (يمكنك التمييز بين طويل ومتوسط ​​وقصير) وتكون وظيفتك أسهل. إذا كانت الأليلات المهيمنة والمتنحية، لا يمكننا أن نخبر بصريًا AA متماثل الزيجوت من الأنماط الجينية متغايرة الزيجوت Aa (كلاهما طويل القامة) ، لذلك من الأفضل أن نبدأ بأفراد aa المتنحي متماثل الزيجوت (القصير). عد أنواع aa ولاحظت q 2. ثم خذ الجذر التربيعي لـ q 2 لتحصل على q ، ثم اطرح q من 1 لتحصل على p. مربع p للحصول على p 2 وضرب 2 * p * q للحصول على تردد النمط الجيني Aa غير المتجانسة المرصود.

إذا كانت ترددات النمط الجيني المرصودة والمتوقعة مختلفة بشكل كبير ، فإن السكان يكونون خارج HWE.

ترددات النمط الجيني
AA أأ أأ
ملاحظ
متوقع
فرق
أو
ترددات النمط الجيني
أ1أ1 أ1أ2 أ2أ2
ملاحظ
متوقع
فرق


سؤال: لماذا قد تختلف ترددات النمط الظاهري المرصودة والمتوقعة؟ تخيل السيناريوهات التالية حيث يعمل الانتقاء الطبيعي. الموقف يفضل المرء ذيلًا واحدًا فقط من التوزيع. ربما يكون الأطول ، وربما الأقصر ، لكن ليس كلاهما. هذا هو اختيار الاتجاه. تخيل الآن أنه تم تحديد كلا طرفي التوزيع مقابل ، ويفضل الوسط فقط. وهذا ما يسمى تحديد الاستقرار. تخيل بعد ذلك أن الأطراف المتطرفة على كلا الطرفين مفضلة. وهذا ما يسمى بالاختيار التخريبي. في كل من هذه السيناريوهات ، ماذا سيحدث بمرور الوقت؟

قبل (الخط المنقط) وبعد (المنطقة المظللة باللون الأصفر) تحديد الاتجاه ، تثبيت التحديد ، والاختيار المضطرب.

أحد المفاهيم الخاطئة الشائعة هو أن الأليلات السائدة سترتفع في التردد وأن الأليلات المتنحية ستنخفض في التردد بمرور الوقت. في الواقع ، لن تتغير ترددات الأليل من جيل إلى آخر إذا لم يتم انتهاك الافتراضات المذكورة أعلاه. وخير مثال على ذلك هو فصيلة الدم ABO البشري. فصيلة الدم O متنحية لكنها تظل الأكثر شيوعًا.

في جدول بيانات Excel hwe.xlsx ، هناك ثلاثة أمثلة للمساعدة في جعل هذا أكثر واقعية.

مثال 1: الأليل أ هو المسيطر والأليل أ متنحي. اضبط الترددات الأصلية لكل من p (allele A) و q (allele a) عند 0.6 و 0.4 في Generation 1. ويتم تمييزها باللون الأزرق. يتم حساب جميع الأرقام الأخرى من نقطتي البيانات الأصليتين. يتم تحديد تواتر النمط الجيني AA عن طريق تربيع تردد الأليل A. يتم تحديد تواتر النمط الجيني Aa بضرب ضعف تكرار A في تكرار a. يتم تحديد تردد aa عن طريق تربيع a. حاول تغيير p و q إلى قيم أخرى ، مع التأكد من أن p و q تساويان دائمًا 1. هل يحدث أي فرق في النتائج؟

مثال 2: الأليلات A 1 و A 2 لهما سيطرة مشتركة. في هذه الحالة ، A 1 على تردد 0.25 و A 2 على تردد 0.75.

مثال 3: الأليلات A و a سائدة ومتنحية. لاحظ أن تردد الأليل A منخفض جدًا على الرغم من كونه مهيمنًا. هل تزداد في التردد؟

الشيء الثاني المربك أحيانًا حول HWE هو أنه بعد كل الأمثلة المذكورة أعلاه ، قد تتساءل عما إذا كان من الممكن أن تختلف الترددات المرصودة والمتوقعة. إليك مثال على المكان الذي يفعلون فيه:

في مجموعة من القواقع ، يتم ترميز لون الصدفة بواسطة جين واحد. الأليلان A 1 و A 2 لهما سيطرة مشتركة. يصنع النمط الجيني A 1 A 1 قشرة برتقالية. يصنع النمط الجيني A 1 A 2 قشرة صفراء. يصنع النمط الجيني A 2 A 2 قشرة سوداء. 1٪ من الحلزون برتقالي و 98٪ أصفر و 1٪ أسود.

التردد المرصود لأليل A 1 = 0.01 + 0.5 (0.98) = 0.50 = 50٪

ص 2 = التكرار المتوقع لـ A 1 A 1 = 0.25

2pq = التردد المتوقع لـ A 1 A 2 = 0.50

q 2 = التردد المتوقع لـ A 2 A 2 = 0.25

النمط الظاهري البرتقالي أصفر أسود
الطراز العرقى أ 1 أ 1 أ 1 أ 2 أ 2 أ 2
ملاحظ 1% 98% 1%
متوقع 25% 50% 25%
فرق -24% +48% -24%

يوجد عدد أقل بكثير من الحلزونات البرتقالية والسوداء مما كان متوقعًا ، وعدد الحلزون الأصفر أكثر بكثير مما كان متوقعًا. يبدو أن هذه حالة استقرار في الاختيار ، حيث يبدو أن كلا الطرفين يتم اختيارهما بقوة.


مناقشة

توليد وتحليل مجموعات كبيرة من بيانات التنميط الجيني SNP للتحقيق في الاضطرابات البشرية المعقدة هو حاليًا موضوع الكثير من النقاش والتركيز على النشاط. 34 ستحتوي مجموعات بيانات التنميط الجيني الكبيرة حتماً على بعض الأخطاء ، والتي تم الاعتراف بها منذ فترة طويلة على أنها مشكلة في التحليل الإحصائي الدقيق للبيانات الجينية. 1.9 نظرًا لأن أخطاء التنميط الجيني معروفة على وجه التحديد بأنها تؤثر على بعض القياسات الجينية مثل LD ، التي تعتمد عليها دراسات الارتباط ، 20 وأيضًا للتأثير على الدراسات الأسرية للارتباط والارتباط ، 17 يعد تحديد الخطأ أمرًا بالغ الأهمية للتحليل الدقيق وما يليه تفسير البيانات. يحيط الاهتمام الحالي أيضًا بتطوير الأساليب الإحصائية القادرة على مراعاة الخطأ في تحليل البيانات الجينية. 17،19،23،24،25،26 تشير هذه الدراسة التجريبية الكبيرة إلى قياس انحراف توزيع النمط الجيني عن HWE كطريقة لتحديد وتقليل أخطاء التنميط الجيني الناتجة عن عملية التنميط الجيني نفسها في الدراسات السكانية.

قاست الدراسة الانحراف عن HWE في 313 SNPs وكشفت عن 36 HWD (ص& lt0.05) ، وهو أكبر بمقدار ∼ 2.3 × مما كان متوقعًا عن طريق الصدفة. عند النظر في هذه البيانات ، من المهم أن نتذكر أن حساسية قياس الانحراف عن HWE ستعتمد أيضًا على ترددات الأليل الصغرى لنماذج SNPs المكتوبة (0.06 - 0.49) ، وعدد العينات التي تم تحليلها (62-1018). مزيد من التحقيق في 36 HWD (ص& lt0.05) أن 58٪ منها تحتوي على خطأ في التنميط الجيني.

في هذه الدراسة ، عندما تم تصميم البادئات التي تحدد خصوصية الفحص ، تم إخفاء التكرارات عالية المستوى في تسلسل الجينوم ، بما في ذلك Alus و LINE. ومع ذلك ، فإن متواليات التكرار منخفضة المستوى تكون أكثر صعوبة في المراقبة. من أجل معالجة هذا الأمر ، فإن البادئات و / أو المجسات التي تحدد خصوصية التفاعل لكل من الاختبارات الـ 36 في HWD (ص& lt0.05) بأثر رجعي ، من خلال البحث في قواعد بيانات NRNUC و NRHTG. من أجل تحديد التماثلات المحتملة للتسلسل ، لم يتم استخدام أي مرشحات تسلسلية في هذه المرحلة. يبدو أن المقايسات التي تم تطويرها لخمسة تعدد أشكال النيوكلوتايد غير محددة. اثنان من هذه كانت SNPs التي تم تعيينها إلى منطقة 390 كيلو بايت على الكروموسوم 22 المرافقة CYP2D6. 32 اثنين من الجينات الكاذبة CYP2D7 و CYP2D8تقع بجوار CYP2D6 تم العثور على الاشعال التي تحدد خصوصية المقايسة لاثنين من SNPs غير محددين لتعيين أي من الجينات الكاذبة أو كليهما. من الواضح أن الجينات الكاذبة متوفرة بكثرة ، ولذلك يجب أن يأخذ التصميم التجريبي هذه التسلسلات بعين الاعتبار. أظهرت فحوصات SNP الثلاثة الأخرى غير المحددة تماثلًا بنسبة 100 ٪ لأكثر من منطقة كروموسومية واحدة.

بعد تحليل 36 HWD (ص& lt0.05) SNPs ، وتحديد تلك المقايسات المرتبطة بخطأ التنميط الجيني أو عدم الخصوصية ، بقي 10 SNPs. من الممكن أن يكون الانحراف عن HWE الذي لوحظ في هذه النيوكلوتايد يحدث بالصدفة. ومع ذلك ، نظرًا لأن نسبة كبيرة من الازدواجية منخفضة المستوى لم يتم تمثيلها بعد تجميع مسودة تسلسل الجينوم البشري ، 36 فمن المتصور أنه ضمن هذه المجموعة من HWD (ص& lt0.01) هناك بعض المقايسات التي قد تكون غير محددة ، ولكن جميع المتواليات التي تتماثل معها تحقيقاتها ومسبباتها الأولية لم يتم التقاطها في تجميع تسلسل الجينوم البشري.

تم إنشاء البيانات الواردة هنا خلال 1998-2000 باستخدام تقنيات التنميط الجيني المختلفة. نتيجة لهذا التحليل بأثر رجعي ، تم تطوير عملية التنميط الجيني شبه الآلية عالية الإنتاجية. يتضمن ذلك "تفاعل البوليميراز المتسلسل الإلكتروني" التلقائي للبادئات قبل تشغيل الفحص. يتم اختبار جميع فحوصات SNP للانحراف عن HWE في 94 عينة من الحمض النووي القوقازي قبل تشغيل اختبار SNP عبر مجموعة عينات الحمض النووي ذات الأهمية. يتم تسجيل الأنماط الجينية من قبل علماء مدربين تدريباً عالياً ، ولا يتم المساومة على دقة البيانات لمعدلات نجاح فحص النمط الجيني الفردي. بعد هذه العملية ، كشف تحليل الأنماط الجينية المتولدة من 94 من القوقازيين غير المرتبطين بـ 1434 SNPs عن 10 HWD فقط (ص& lt0.01) تعدد الأشكال (بيانات غير منشورة). هذا أقل بقليل من الرقم المتوقع حدوثه بالصدفة (14) ، مما يشير إلى تحسين جودة البيانات.

في الختام ، توضح هذه الدراسة التعرف الناجح على نسبة من المقايسات والمقايسات غير النوعية التي تحتوي على أخطاء في التنميط الجيني ، باستخدام اختبار بسيط لـ HWE. تم تعديل عملية التنميط الجيني لاحقًا من أجل توليد بيانات ذات جودة محسنة.


مناقشة

في التحليل الحالي لعينة كبيرة عشوائية من المتغيرات الجينية في مجموعات بشرية مختلفة ، كان أولئك الذين لديهم معدلات تنميط جيني أقل (& # x0003C 98 ٪) وتعدد الأشكال الإدراج / الحذف أكثر عرضة لانتهاك HWE من تعدد الأشكال الحقيقي مع معدلات التنميط الجيني & # x0003E98 ٪ . تتماشى هذه النتيجة مع الملاحظة المعروفة بأن خطأ التنميط الجيني هو سبب مهم لمغادرة HWE (تيريت وكامبين ، 1995 Xu et al. ، 2002 Hosking et al. ، 2004 Attia et al. ، 2010). لزيادة خصوصية ترشيح HWE ، قمنا بالتمييز بين رحيل HWE المرتبط بزيادة (كسب) الزيجوت المتغايرة (GoH d-HWE) ومغادرة HWE المرتبطة بفقدان الزيجوت المتغايرة (LoH d-HWE). يبدو أن خطأ التنميط الجيني مرتبط بشكل خاص بـ GoH d-HWE ، ولكن ليس بـ LoH d-HWE. قد يكون هذا الاكتشاف متعلقًا بالتسرب الأليلي. على سبيل المثال ، إذا افترض المرء أليلين (أ ، أ) بتردد أليل 0.5 ، فسيكون توزيع النمط الجيني 25٪ AA ، و 25٪ أأ ، و 50٪ أأ. على هذا النحو ، من المحتمل أيضًا أن يؤدي خطأ التنميط الجيني الأليلي إلى إنشاء & # x0201Cfalse & # x0201D متماثل الزيجوت أو متغاير الزيجوت. ومع ذلك ، عند قياس معدل الخطأ لكل موضع ، تقل احتمالية اكتشاف المتسربين الأليليين في مواضع متماثلة اللواقح (موضع متغاير الزيجوت يتأثر بالتسرب الأليلي وموضع متماثل الزيجوت الحقيقي سيظهر كفرقة واحدة أو ذروة) ، وبالتالي سيكون متغاير الزيجوت أكثر احتمالا لاكتشافه ، مما يؤدي إلى اكتساب تغاير الزيجوت. على العكس من ذلك ، ارتبط LoH d-HWE بظواهر بيولوجية حقيقية قائمة بما في ذلك حذف تعدد الأشكال والبنية التحتية السكانية. تشير هذه الملاحظة الرئيسية لدراستنا إلى أن خصوصية اختبار HWE لاكتشاف خطأ التنميط الجيني تزداد عن طريق التمييز بين رحيل HWE المرتبط بزيادة أو نقص ناقلات الزيجوت غير المتجانسة. في عينتنا ، وجد أن فقدان الزيجوت غير المتماثل مرتبط بتعدد الأشكال الحذف. ضمن عمليات الحذف ، يحدث نزيف الزيجوت واستبعاد تغاير الزيجوت ، مما يؤدي إلى انخفاض عام في تغاير الزيجوت في المناطق الجينومية مع تعدد الأشكال الحذف. والجدير بالذكر أن زواج الأقارب قد يؤدي أيضًا إلى فقدان الزيجوت المتغاير. عادةً ما توجد سلاسل جينومية طويلة من الزيجوت المتماثل في جينومات الأطفال من الآباء الأقارب (McQuillan et al. ، 2008). وبالتالي ، قد يُظهر السكان ذوو زيجات الأقارب المتكررة انخفاضًا ملحوظًا في معدل تكرار الزيجوت غير المتجانسة. تم العثور على زواج الأقارب في جميع السكان البالغ عددهم 26 في مشروع 1000 جينوم ، مع مستويات عالية بشكل خاص من التزاوج الداخلي في المجموعات السكانية الفائقة SAS و AMR (Gazal et al. ، 2015). قد يكون اكتشافنا لمغادرة HWE في هاتين المجموعتين حتى بعد اختيار بيانات التنميط الجيني عالية الجودة (تم تضمين المتغيرات فقط مع الأنماط الجينية الناجحة في & # x0003E98 ٪ من العينة) بالمستويات الأعلى من زواج الأقارب في هذه المجموعات السكانية. ومع ذلك ، من المعروف حدوث العديد من الأسباب الأخرى للبنية التحتية السكانية ، بما في ذلك: الانتماءات الاجتماعية والاقتصادية والجغرافية والدينية والسياسية والعرقية التي قد تقيد بشكل كبير اختيار الشريك (Lupski et al. ، 2011). في الواقع ، التزاوج العشوائي ، على الرغم من الافتراض المركزي لـ HWE ، لا ينطبق على البشر ، كما قدّر واينبرغ بوضوح في منشوره الأولي (Weinberg ، 1908).

كان الانحراف في توزيع نسب O / E ملاحظة غير متوقعة لدراستنا ، وبالتوافق مع الملاحظات الأخيرة من قبل الآخرين (Graffelman et al. ، 2017). قد يوضح مثال 11 متغيرًا قصيرًا & # x0201Csuspect & # x0201D في LRRC37A2 أحد أسباب هذا التجميع: في الواقع ، يجب إزالة هذه المتغيرات المفترضة & # x0201Csuspect & # x0201D من قاعدة البيانات: لا توجد متغيرات بين الجينومات ، ولكن بين نسخ متسلسلة متدهورة داخل نفس الجينوم. لا يمكننا استبعاد أن تهجين تهجين متصالب غير محدد بشكل خاطئ ينتهك HWE.

تشمل نقاط القوة في دراستنا المجموعات السكانية المتنوعة التي تم تقييمها ، والبيانات عالية الجودة كما تم الحصول عليها من قاعدة بيانات ExAC (Lek et al. ، 2016) والتحقق من صحة النتائج التي توصلنا إليها في مجموعة كبيرة من المتغيرات القصيرة من مشروع 1000 Genomes (1000 Genomes) Project Consortium وآخرون ، 2015). قد تتضمن نقاط ضعف الدراسة العدد المحدود من المتغيرات المضمنة وما إذا كانت هذه الجينات تمثل تمثيلًا دقيقًا للبنية الجينومية بأكملها ، وذلك عبر المجموعات السكانية الفائقة المختلفة. علاوة على ذلك ، لا تقيم الدراسة الحالية رحيل HWE في المتغيرات النادرة للغاية ، على الرغم من أن توزيعات النمط الجيني للمتغيرات النادرة للغاية من المرجح بشكل خاص أن تنتهك HWE.


علم الأحياء OER

ال مبدأ هاردي واينبرغ هو نموذج رياضي يستخدم لوصف توازن أليلين في مجتمع ما في غياب القوى التطورية. تم اشتقاق هذا النموذج بشكل مستقل بواسطة G.H. هاردي وويلهلم واينبرغ. تنص على أن ترددات الأليل والنمط الجيني عبر مجموعة سكانية ستبقى ثابتة عبر الأجيال في غياب القوى التطورية. يضع هذا التوازن عدة افتراضات لكي يكون صحيحًا:

  1. عدد لا نهائي من السكان
  2. الكائن الحي هو ثنائي الصبغة
  3. يتكاثر الكائن الحي عن طريق الاتصال الجنسي فقط
  4. لا توجد أجيال متداخلة
  5. التزاوج عشوائي
  6. ترددات الأليل متساوية في كلا الجنسين
  7. غياب الهجرة أو الطفرة أو الاختيار

كما نرى ، لا يمكن التحكم في العديد من العناصر الواردة في القائمة أعلاه ولكنها تسمح لنا بإجراء مقارنة في المواقف التي تلعب فيها القوى التطورية المتوقعة (الاختيار وما إلى ذلك).

توازن هاردي واينبرغ

يتم تعريف الأليلات في المعادلة على النحو التالي:

  • يتم حساب تردد التركيب الوراثي من خلال ما يلي:
  • يتم حساب تردد الأليل من خلال ما يلي:
  • في نظام الأليل ذي الأليل السائد / المتنحي ، نحدد تردد واحد على أنه ص والآخر ف والتوحيد من أجل:
  • لذلك فإن التردد الكلي الكلالأليلات في هذا النظام يساوي 100٪ (أو 1)
  • وبالمثل ، فإن التردد الكلي كل الأنماط الجينية يتم التعبير عنها من خلال المعادلة التربيعية التالية حيث تساوي أيضًا 1:
    • هذه المعادلة هي نظرية هاردي واينبرغ التي تنص على عدم وجود قوى تطورية تعمل على تغيير ترددات الجينات.

    حساب توازن هاردي-واينبرغ (نشاط)

    يشير هذا التمرين إلى تمرين تذوق PTC . يمكن للمرء اختبار الانتقاء لأليل واحد داخل المجتمع باستخدام هذا المثال. على الرغم من أن حجم الفصل صغير ، إلا أن تجميع النتائج من أقسام متعددة يمكن أن يعزز التمرين. تذكر أن تخمن الصفات السائدة / المتنحية من أعداد الصف.

    1. ما هو النمط الظاهري المتنحي وكيف يمكننا تمثيل النمط الجيني؟
    2. ما هو النمط الظاهري السائد وكيف يمكننا تمثيل الطرز الوراثية؟
    3. ما هو تواتر النمط الجيني المتنحي؟ (ف 2)
    4. ما هو تواتر الأليل المتنحي؟ (ف)
    5. ما هو تردد الأليل السائد؟ (P = 1-q)
    6. استخدم Hardy-Weinberg لحساب تكرار الزيجوت متغايرة الزيجوت في الفصل. (2pq)
    7. استخدم Hardy-Weinberg لحساب تكرار الزيجوت متماثلة الزيجوت في الفصل. (ص 2)
    8. باستخدام مجموعة مقاطع متعددة ، قارن بين ترددات الأليلات والنمط الجيني المحلي مع ما يتوقعه هاردي-واينبرغ.
    9. مع وضع هذا العدد الصغير في الاعتبار ، يمكننا أن نرى أن هناك مشاكل في الافتراضات المطلوبة لهذا المبدأ. سيقوم المدرب بإجراء المحاكاة التالية في الفصل لتوضيح التأثيرات على مجموعات سكانية متعددة مع تأثيرات التحديد و / أو قيود السكان. يمكن تطبيق معامل الملاءمة لتوضيح ضغط انتقائي ضد أليل.
      • محاكاة الوراثة السكانية للأليلات
    10. في حالة الضغط الانتقائي ، أ معامل اللياقة ( ث ). مقال بحثي http://www.jci.org/articles/view/64240 أظهر أن مستقبلات Tas2R38 تساعد في الاستجابة المناعية ضد الزائفة. تخيل حالة ينتشر فيها وباء مقاوم للمضادات الحيوية الزائفة. هذا من شأنه
      أظهر أن الأليل السائد سيكون له ميزة انتقائية.
      • قم بتعديل معامل اللياقة في محاكي علم الوراثة السكانية ووصف التأثيرات التي سيكون لها على العديد من الأجيال المتعاقبة.

    توازن هاردي-واينبرغ في النيوكلوتايد - علم الأحياء

    يشير مقدار انحراف السكان الطبيعيين عن توازن هاردي-واينبرغ (HWE) إلى التاريخ التطوري والحالة واحتمالية تباينها. كان الاختبار الإحصائي لـ HWE مفيدًا لاستنتاج التنوع الجيني والتطور في مجموعات ثنائية الصبغيات.

    على الرغم من أنه من المعروف أن مجموعات تعدد الصيغ الصبغية تتقارب مع التوازن بطريقة مختلفة عن الطريقة التي تعمل بها ثنائية الصبغيات ، إلا أنه لا يُعرف سوى القليل عن مسار التقارب لـ HWE الخاص بالعديد الصيغ الصبغية. يمكن أن يساعد فهم مثل هذا المسار في تطوير خوارزميات إحصائية مناسبة لاختبار HWE في polyploids.

    نحن نقدم دليلًا رياضيًا بسيطًا لتقارب HWE في polyploids. بناءً على هذا الدليل ، قمنا بفحص كيفية تأثير السلوك الانتصافي للعديد الصيغ الصبغية ، مثل الاختزال المزدوج ، على HWE وترددات النمط الجيني للتوازن.

    نحن نؤطر نهجًا عامًا لاختبار HWE في مجتمع متعدد الصيغ الصبغية. يسد HWE الفجوة بين علم الوراثة السكانية والبيئة ، لفهم الآليات الجينية للتكيفات البيئية.

    يمكن أن يوفر اختبار الانحرافات عن توازن هاردي واينبرغ (HWE) معلومات أساسية حول التباين الجيني والعمليات التطورية في التجمعات الطبيعية. على عكس ثنائي الصبغيات ، حيث تظل ترددات النمط الجيني ثابتة بعد حلقة واحدة من التزاوج العشوائي ، تقترب polyploids ، التي تتميز بالميراث متعدد الذرات ، HWE تدريجيًا. هنا ، نعرض رياضيًا المسار المقارب لتوازن رباعي الصيغة الصبغية من أي ترددات نمط وراثي أولي. نقوم بصياغة إطار عمل إحصائي لاختبار وتقدير درجة الانحراف عن HWE في المواقع الفردية في allotetraploids و autotetraploids. تملأ المعرفة حول اختبار HWE فجوة مهمة في الدراسات الجينية السكانية لرباعي الصبغيات المتعلقة بتطورها وبيئتها.


    حساب تأثير الانتقاء الطبيعي على الترددات الجينية.

    يمكن قياس تأثير الانتقاء الطبيعي على ترددات الجينات. لنفترض أن عدد السكان يحتوي على

    • 36٪ سائدات متماثلة اللواقح (AA)
    • 48٪ متغايرة الزيجوت (أأ) و
    • 16٪ مقهورات متماثلة اللواقح (أأ)

    ترددات الجينات في هذه المجموعة هي

    تنجح الزيجوت المتغايرة في إعادة إنتاج نفسها تمامًا مثل المهيمنة متماثلة اللواقح ، لكن المتنحيات متماثلة اللواقح تحقق نجاحًا بنسبة 80٪ فقط. أي لكل 100 AA (أو أأ) الأفراد الذين يتكاثرون بنجاح فقط 80 من أأ ينجح الأفراد في القيام بذلك. ال اللياقه البدنيه (ث) من النمط الظاهري المتنحية 80٪ أو 0.8.

    يمكن أيضًا التعبير عن عيبها النسبي كـ a معامل الاختيار, س، أين

    في هذه الحالة، س = 1 − 0.8 = 0.2.

    ال يتغيرون في تواتر الأليل السائد (ص) بعد جيل واحد يتم التعبير عنه بالمعادلة

    س ص0 ف0 2
    ص = __________
    1 - س ف0 2

    أين ص0 و ف0 هي الترددات الأولية للأليلات السائدة والمتنحية على التوالي. الاستبدال ، نحصل عليه

    (0.2)(0.6)(0.4) 2 0.019
    ص = ________________ = ______ = 0.02
    1 − (0.2)(0.4) 2 0.968

    لذلك ، في جيل واحد ، تردد الأليل أ يرتفع من قيمته الأولية من 0.6 إلى 0.62 وقيمة الأليل أ ينخفض ​​من 0.4 إلى 0.38 (q = 1 - p).

    ينتج التوازن الجديد عدد سكان

    • 38.4٪ سواحل متماثلة اللواقح (زيادة 2.4٪) (ص 2 = 0.384)
    • 47.1٪ متغاير الزيجوت (انخفاض بنسبة 0.9٪) (2pq = 0.471) و
    • 14.4٪ مقهورة متماثلة اللواقح (انخفاض بنسبة 1.6٪) (ف 2 = 0.144)

    إذا استمرت ملاءمة المتنحيات متماثلة اللواقح دون تغيير ، فيمكن تكرار الحسابات لأي عدد من الأجيال. إذا قمت بذلك ، فستجد أنه على الرغم من انخفاض تواتر النمط الوراثي المتنحي ، فإن معدل الذي أ من الجينات ينخفض ​​أي أن العملية تصبح أقل كفاءة في تطهير الأليل أ. هذا لأنه عندما يكون موجودًا في الزيجوت المتغاير ، أ محمي من تأثيرات الاختيار.

    • أنت هنا: & # 160
    • الصفحة الرئيسية
    • كتب قسم علم الأحياء أندوفر
    • كيمبل بيولوجيا (كتاب مدرسي إضافي لتسلسل بيول -58 إكس)
    • تطور
    • توازن هاردي واينبرغ

    />
    هذا العمل مُرخص بموجب رخصة المشاع الإبداعي نَسب المُصنَّف - غير تجاري 3.0 غير مُرسَل.


    شاهد الفيديو: قانون هاردي واينبرغ (أغسطس 2022).