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每日翻译20190515
Bearjazz 2019-5-15 07:10
# 编者信息 熊荣川 明湖实验室 xiongrongchuan@126.com http://blog.sciencenet.cn/u/Bearjazz A measure of genetic distance (D) based on the identity of genes between populations is formulated. It is defined as D = -logeI, where I is the normalized identity of genes between two populations. This genetic distance measures the accumulated allele differences per locus. If the rate of gene substitution per year is constant, it is linearly related to the divergence time between populations under sexual isolation . It is also linearly related to geographical distance or area in some migration models. Since D is a measure of the accumulated number of codon differences per locus, it can also be estimated from data on amino acid sequences in proteins even for a distantly related species. Thus, if enough data are available, genetic distance between any pair of organisms can be measured in terms of D. This measure is applicable to any kind of organism without regard to ploidy or mating scheme. 提出了一种基于群体间基因一致性的遗传距离( D )度量方法。其公式定义为 D = -logeI ,其中 I 是两个种群之间基因的标准化一致性。这个遗传距离测量每个基因座累积的等位基因差异。如果每年的基因替换率是恒定的,那么它与性隔离下种群之间的分化时间呈线性相关。在一些迁移模型中,它也与地理距离或区域(大小)呈线性关系。由于 D 是每个基因座密码子差异累积数量的一个度量,因此它也可以基于蛋白质中氨基酸序列的数据来估计,即使对于远亲物种也是如此。因此,如果有足够的数据,任何一对生物体之间的遗传距离都可以用 D 来测量。这种测量方法适用于任何一种生物体,而不考虑染色体倍性或交配机制。 Nei M . Genetic Distance between Populations . The American Naturalist, 1972, 106(949):283-292.
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R语言计算DNA序列的遗传距离
热度 1 Bearjazz 2014-11-10 17:10
# 作者信息 熊荣川 六盘水师范学院生物信息学实验室 xiongrongchuan@126.com http://blog.sciencenet.cn/u/Bearjazz library(ape) path = ……/R语言计算DNA序列的遗传距离 setwd(path) fas.F = read.FASTA(seqdumpB.fas) mat = dist.dna(fas.F,as.matrix = T) write.csv(mat,file = genetic distance.csv)
个人分类: 我的研究|10371 次阅读|1 个评论
R语言构建遗传距离似的矩阵表格
Bearjazz 2014-4-24 15:29
R 语言构建遗传距离似的矩阵表格 #作者信息 熊荣川 六盘水师范学院生物信息学实验室 xiongrongchuan@126.com http://blog.sciencenet.cn/u/Bearjazz # 预装函数 #有时候我们需要做一组数据内部的两两比较,比较结果的呈现通常有两种方式,一种是类似于系统发育生物学上常常用到的遗传距离矩阵风格;另外一种则是双列式的表格。下面我们撰写的两个R语言函数分别能够完成两种风格矩阵的构建。 #原始代码已在发布24小时后删除。 # 使用方法 Step 1 首先需要准备一个名录文件, .txt 格式 Step 2 相关 R 函数应用 taglist = readLines(taglistB.txt) mat = Genetic_matrixA(taglist) write.csv(mat,Genetic matrix— 方表 .csv) mat = Genetic_matrixB(taglist) write.csv(mat,Genetic matrix- 竖表 .csv)
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[转载]怎样用微卫星数据计算种群间的遗传距离
Bearjazz 2013-9-9 17:12
参考下文 毛永江, 常洪, 杨章平, 张柳, 许明, 常国斌, 孙伟, 宋光明. 2008. 遗传距离与利用微卫星进行系统树构建初探. 畜牧兽医学报, 39(2): 129-135. 遗传距离与利用微卫星进行系统树构建初探_毛永江.pdf
个人分类: 我的研究|3243 次阅读|0 个评论
测量尺度的本质——概率
zzkpumc 2010-9-5 14:28
在科学测量领域,人们已经习惯了使用通常的长度、重量、体积等作为计量单位,来测度某客体的可认知程度。但是,一旦测量尺度改变了,可能就很不适应,其中一个典型的案例是直接使用概率高底进行的科学测量。 我们在高中物理中实际上就已经开始接触概率测量了,还记得电子云、电子轨道的概念吗?在原子核周围高速运动的电子以一定的概率出现在原子核周围区域,根据出现频率的高低,人为地划分了第一轨道、第二轨道的概念。用电子出现概率的高低测量原子的能级,的确是一个非常科学的手段。 光量子学说中,核心仍然是离散事件的概率测量问题,跟电子云的概念一样,在理论上,如果有个小孔,仅仅允许通过一个光子,在小孔的对面竖立一个靶子,那么,通过小孔的光子,必然会以不同的方式撞击到靶子上,当穿过小孔的光子足够多时,就会发现,在靶子上形成了不同的同心圆,光子投射到不同直径的同心圆上的概率是不同的,这样,我们就可以以这些同心圆的直径或投射概率来定义不同光子的能级。 在生物学领域,使用概率作为测量尺度的例子更是可以信手拈来了。微观生物学中,遗传基因空间距离就是一个典型的例子。在进行功能基因定位时,人们不可能通过光学的方法,直接确定一个功能基因的空间位置,现在,即使借助电子显微镜技术,完成了这种功能基因的三维定位,也没有任何实际意义,因为在实际真核生物中,染色体的空间结构是如此的复杂,任何试图测定它的技术,都会破环它的真实空间结构。但是,如果从功能角度来研究,就方便多了,因为不管这些基因处于静止状态还是处于复制状态,它的功能是相对稳定的。而且在基因的复制、转录过程中,多少会发生不同程度的碱基交换,这些碱基交换大部分情况下,只是造成了基因的多态性,而没有造成功能的改变,而且,两个基因的空间距离越远,发生碱基交换的可能性越大,空间距离越远,发生几率越小。根据这个原理,人们设计了测量基因空间距离的方法,也就是现在常用的centi morgan(CM),这也是计算遗传度的常用指标。 在宏观生物学领域,常用的概率测度方法是发病率、病死率、患病率等,这些指标因为从经常从电视媒体上听到,相对比较熟悉。这些指标的设计思路和电子轨道的概念、遗传距离的概念如出一辙:在无限多次的试验中,阳性事件出现的概率是非常稳定的。也就是哲学上常说的偶然事件中存在着的必然性一个非常稳定的常数一个用概率表示的数字。 如果推而广之,我们目前使用的任何测量方法都是一种概率法。我们用尺子测量身高,原因是这个尺子的长度是相对固定的,这个尺子的长度在日常条件下是认为不变的,这种不变的概率远远远远大于5%;这个尺子在测量身高时发生不可接受的误差的概率远远小于5%,也就是,用尺子这个物体的长度来测度身高的可靠性是可以接受的。所有这些都是有条件的,即具有一定的先验概率。试想,如果尺子是用橡皮筋做成的(即给尺子的形状增加一个维度),它的测量结果你还能相信吗?或者说,用它给你测量100次身高,有多少次的结果你是可以接收的? 测量的问题永远是科学研究的核心问题,测量的基本尺度应该概率尺度。
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