כיצד לחשב ציון LOD?

ציון LOD גדול מ -3,0 נחשב כראיה להצמדה
לפרשנות של ציון LOD, ציון LOD גדול מ -3,0 נחשב כראיה להצמדה.

ציון LOD, או לוגריתם של ציון הסיכויים, הוא בדיקה סטטיסטית המשמשת לניתוח הצמדה גנטית. ציון ה- LOD משווה את ההסתברות לקבלת נתוני הבדיקה אם שני המיקומים קשורים להסתברות לקבלת נתוני הבדיקה אם שני המיקומים אינם מקושרים.

צעדים

  1. 1
    ישנם שני מקרים בחישוב ציון LOD. לרוב זה כאשר יש לך מספר קטן של צאצאים. במקרה כזה, השתמש בשיטה שמתחת לכותרת "כאשר גודל הצאצאים קטן". אם גודל הצאצאים שלך קטן ואתה מרגיש שמספר הרקומביננטים והלא-רקומביננטים מייצג במדויק את המרחק הגנטי בין שני הגנים (דבר נדיר בגנטיקה אנושית), השתמש בשיטה בכותרת "כאשר גודל הצאצאים גדול".

שיטה 1 מתוך 2: כאשר גודל הצאצאים קטן

  1. 1
    נניח למרחק גנטי מסוים בין שני הגנים (בין 0 ל -0 עד 50 ס"מ). נניח שאתה לוקח את המרחק הגנטי (r) כ- 0,1.
  2. 2
    נניח שיש לך 13 אנשים שמתוכם 2 רקומביננטים. ההסתברות לאי-קומבינציות תהיה 1-r = 1-0,1 = 0,9
  3. 3
    מכיוון שאתה רוצה לעקוב אחר כל גנוטיפ, אתה מחלק אותו ל -2: (1-r) / 2 = 0,45. ההסתברות לרקומביננטים תהיה r / 2 = 0,0.5 = 0,05
    • ההסתברות לנתונים אם שני הגנים מקושרים היא ((r / 2) ^ R) * (((1-r) / 2) ^ NR) כאשר R = מספר של רקומביננטים ו- NR = # של לא-רקומביננטים. אז ההסתברות לנתונים אם שני הגנים מקושרים היא ((0,05) ^ 2) * ((0,45) ^ 11)
    • ההסתברות לנתונים אם שני הגנים אינם מקושרים היא (0,25) ^ (R + NR) = (0,25) ^ 13
    • עכשיו יומן הסיכויים = (ההסתברות לנתונים אם שני הגנים מקושרים) / (ההסתברות לנתונים אם שני הגנים אינם קשורים). אז, יומן הסיכויים = (((0,05) ^ 2) * ((0,45) ^ 11)) / ((0,25) ^ 13) = 25,7
    • ציון ה- LOD יהיה log10 (25,7) = 1,41.
  4. 4
    חזור על תהליך זה עבור r כ- 0, 0,01, 0,03,0,05, 0,3 ו- 0,5.
    • הערך הגבוה ביותר של ציון LOD שתקבל הוא התשובה הנכונה שלך. המרחק הגנטי שהנחתם קרוב ככל הנראה למרחק האמיתי בין שני הגנים המעניינים.
מספר רב יותר של נקודות נתונים יגדיל את ציון ה- LOD אם קיימת הצמדה לניתוח
מספר רב יותר של נקודות נתונים יגדיל את ציון ה- LOD אם קיימת הצמדה לניתוח.

שיטה 2 מתוך 2: כאשר גודל הצאצאים גדול

  1. 1
    קבע אילן יוחסין לשני מוקדי עניין. ככל שאתה אוסף יותר נתונים, כן ייטב.
  2. 2
    קבע את מספר הרקומביננטי ומספר הלא-רקומביננטים. לדוגמה, A1 אללים יניחו ומיקוד B1 אחד 1 הגיע מאחד הורים, ו- A2 ו- B2 על לוקוס 2 באו אחרים. צאצאים שעוברים בירושה A1B1 או A2B2 אינם רקומבינבנטיים, ואילו אלה שעוברים בתורשה A1B2 או A2B1 הם רקומביננטיים.
  3. 3
    חשב את ההסתברות לקבלת התוצאות בהנחה ששני המיקומים קשורים זה לזה. זה ניתן על ידי ((R / (R + NR)) ^ R) * ((1- (R / (R + NR))) ^ NR), כאשר R = מספר רקומביננטים, NR = מספר לא-רקומביננטים.
    • לדוגמה, במערכת קבוצות הדם של MNS, M ו- S קשורים, ו- N ו- s קשורים. נניח שבמאה אנשים אקראיים, 25 סובלים מהפלוטיפ של טרשת נפוצה, 30 עם הפלוטיפ של גב ', 6 עם הפלוטיפ של NS ו- 39 עם הפלוטיפ של N. מכיוון ש- M ו- S קשורים, ו- N ו- S מקושרים, MS ו- N הם לא רקומביננטים, ו- Ms ו- NS הם רקומביננטים.
    • לפיכך, מספר הרקומביננטים = R = 30+ 6 = 36, בעוד שמספר הלא-רקומביננטים = NR = 25 + 39 = 64. התדירות הרקומביננטית היא R / (R + NR) = 36 / (36 + 64) = 0, 36.
    • ההסתברות לקבלת התוצאות בהנחה ששני המיקומים מקושרים היא אפוא ((0,36) ^ 36) * ((1- (0,36)) ^ 64) = 4,19187538 * 10 ^ -29.
  4. 4
    חשב את ההסתברות לקבלת התוצאות בהנחה ששני המיקומים אינם קשורים זה לזה. זה ניתן על ידי 0,5 ^ (NR + R). בדוגמה שלעיל זה 0,5 ^ (64 + 36) = 0,5 ^ 100 = 7,88860905 × 10 ^ -31.
  5. 5
    חלק את ההסתברות לקבלת התוצאות בהנחה ששני המיקומים מקושרים (משלב 3 לעיל), על ידי ההסתברות לקבלת התוצאות בהנחה ששני המיקומים אינם קשורים (משלב 4 לעיל). לדוגמא שלנו, זה שווה ל 4,19187538 * 10 ^ -21,29.88860905 × 10 ^ -31 = 53,14.
  6. 6
    קח את לוגריתם 10 הבסיס של היחס שהושג לעיל (שלב 5). לדוגמא, זה שווה לוג 53,14 = 1,73.
ציון LOD
ציון LOD, או לוגריתם של ציון הסיכויים, הוא בדיקה סטטיסטית המשמשת לניתוח הצמדה גנטית.

טיפים

  • לפרשנות של ציון LOD, ציון LOD גדול מ -3,0 נחשב כראיה להצמדה. ציון LOD של +3 מצביע על 1000 עד 1 סיכויים שההצמדה שנצפתה לא התרחשה במקרה. מצד שני, ציון LOD נמוך מ -2,0 נחשב כראיה להוצאת הצמדה. בדוגמה לעיל עם ציון LOD +1,73, הצמדה מוצעת אך לא אושרה. מספר רב יותר של נקודות נתונים יגדיל את ציון ה- LOD אם קיימת הצמדה לניתוח.

דברים שתזדקק להם

  • מחשבון
FacebookTwitterInstagramPinterestLinkedInGoogle+YoutubeRedditDribbbleBehanceGithubCodePenWhatsappEmail