Post on 02-Jan-2016
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• 血縁関係 → 似る– Blood relation -> similarity
• 似る程度にばらつき– Degrees of similarity vary
• 似る特徴もあれば似ない特徴もある– Some features descend but others do not
• 似るか似ないかには「理由」がある– There must be reasons why some features descend
遺伝的に伝わることと多様であること
Heredity and Variation• 何が伝わり、何が多様か?
– What descends and what varies?
• “ もの” と” こと”– Substance and Phenomena
• 遺伝子型と表現型– Genotypes and Phenotypes
• 血縁関係 → 似る– Blood relation -> similarity
• 似る程度にばらつき– Degrees of similarity vary
• 似る特徴もあれば似ない特徴もある– Some features descend but others do not
• 似るか似ないかには「理由」がある– There must be reasons why some features descend
遺伝的に伝わることと多様であること
Heredity and Variation• 何が伝わり、何が多様か?
– What descends and what varies?
• “ もの” と” こと”– Substance and Phenomena
• 遺伝子型と表現型– Genotypes and Phenotypes
遺伝子多型 Gene polymorphisms構造分類 Structural classification
substitution
Insertion deletion
repeat
inversion
translocation
遺伝子多型 Gene polymorphismsサイズ分類 Size classification
substitutionInsertion deletion
repeat
inversion
translocation
遺伝的に伝わることと多様であること
Heredity and Variation• 何が伝わり、何が多様か?
– What descends and what varies?
• “ もの” と” こと”– Substance and Phenomena
• 遺伝子型と表現型– Genotypes and Phenotypes
自分が知りたい表現型は何かをよく考えよう
Think hard on your phenotypes
• あなたの解析対象はなんですか?• What is your target phenotype?
どうやって、「よく」考える?How to think “hard”?
Classification with ive senses
Classification with scientific subjects
Classification with medical subjects
Classification with players involved
#R2-6.R
# 可能箇所すべてで交叉がおきるかどうかを試す方法RecombSim<-function(L=10000,r=0.001,Niter=1000){ # L は配列長 ,r は箇所あたりの交叉確率 ,Niter はシミュレーション試行回数# 行数 Niter 、列数 L-1 箇所の行列にする m<-matrix(rbinom((L-1)*Niter,1,r),nrow=Niter) apply(m,1,sum)}# ポアッソン分布を使う方法RecombPois<-function(L=10000,r=0.001,Niter=1000){ rpois(Niter,(L-1)*r) # rpois() 関数については付録 A.5 確率分布関数・疑似乱数列の発生を参照}
L<-10000;r<-0.0001;Niter<-1000NumSim<-RecombSim(L=L,r=r,Niter=Niter)NumPois<-RecombPois(L=L,r=r,Niter=Niter)ylim<-c(0,max(NumSim,NumPois))plot(ppoints(Niter,a=0),sort(NumSim),ylim=ylim,col=gray(6/8))par(new=T)plot(ppoints(Niter,a=0),sort(NumPois),type="l",ylim=ylim)
#R2-7.R
Niter<-1000 # シミュレーション回数L<-1000000 # 染色体の長さr<-0.0001 # 塩基間あたりの交叉確率# 交叉箇所数をポアッソン分布からの乱数で指定し、交叉箇所を sample 関数で指定するcrosses<-sort(sample(1:(L-1),rpois(1,(L-1)*r),replace=FALSE))# 交叉間距離のベクトルを作るA<-c(0,crosses) # 染色体の始点と交叉箇所のベクトルB<-c(crosses,L) # 交叉箇所と染色体の終点のベクトルC<-B-A # 交叉間距離のベクトル# 平均が mean(C) の指数分布からの乱数を length(C) の数だけ発生させてプロットrexps<-rexp(length(C),1/mean(C))# rexp() 関数については付録 A.5 確率分布関数、疑似乱数列の発生を参照# 交叉間距離をソートしてプロットylim<-c(0,max(C,rexps))plot(sort(C),ylim=ylim,cex=0.5,pch=15) # 交叉間距離の昇順プロットpar(new=T)plot(sort(rexps),col="red",ylim=ylim,type="l") # 指数分布からの乱数の昇順プロット
• N! =N (N-1) (N-2)…1• factorial(N)ExactProb2x2<-function(n){ n1x<-d[1,1]+d[1,2] n2x<-d[2,1]+d[2,2] nx1<-d[1,1]+d[2,1] nx2<-d[1,2]+d[2,2] nxx<-sum(d)
factorial(n1x)*factorial(n2x)*factorial(nx1)*factorial(nx2)/(factorial(nxx)*factorial(d[1,1])*factorial(d[1,2])*factorial(d[2,1])*factorial(d[2,2]))
}d<-matrix(c(10,20,30,40),2,2)ExactProb(d)
#R16-sup1.R
nstep<-100rwalk<-matrix(0,nstep,2)rtheta<-rnorm(nstep-1)stepx<-cos(rtheta)stepy<-sin(rtheta)for(i in 1:(nstep-1)){ rwalk[i+1,1]<-rwalk[i,1]+stepx[i] rwalk[i+1,2]<-rwalk[i,2]+stepy[i]}plot(rwalk,type="l")
# R6-4.R# pa,pb: 2集団の人口 ,d: 単位時間あたりの移住人数 ,t: 世代pa<-9000pb<-1000d<-100t<-0:100fa<-(pa+pb*exp(-2*d*(pa+pb)/(pa*pb)*t))/(pa+pb)fb<-(pa*(1-exp(-2*d*(pa+pb)/(pa*pb)*t)))/(pa+pb)plot(t,fa,ylim=c(0,1),type="l",xlab="t",ylab="frequency")par(new=T)plot(t,fb,ylim=c(0,1),type="l",xlab="t",ylab="frequency")
遺伝形式 Genetic modes
• 優性 劣性 その間 ( 相加・相乗 )• Dominant Recessive Between(Additive
Multiplicative)
• 相対危険度ベクトル Relative risk-vectors• 重み付け表 Weighted table• 幾何表現 Geometric display