АкушерствоАнатомияАнестезиологияВакцинопрофилактикаВалеологияВетеринарияГигиенаЗаболеванияИммунологияКардиологияНеврологияНефрологияОнкологияОториноларингологияОфтальмологияПаразитологияПедиатрияПервая помощьПсихиатрияПульмонологияРеанимацияРевматологияСтоматологияТерапияТоксикологияТравматологияУрологияФармакологияФармацевтикаФизиотерапияФтизиатрияХирургияЭндокринологияЭпидемиология

Приложение 2 187

2 x ρ2 x q2 + 2 x 2pq x q2 = 2p2q2 + 4pq3. В то же время это значение является вероятностью того, что случайно выбранный брак будет иметь фенотип А х а. На самом деле семья может иметь рецессивного ребенка, только если генотипический брак будет Аа х аа. Даже в этом случае вероятность иметь по крайней мере одного рецессивного ребенка среди s детей равна 1 - (l/2)s, т. к. с вероятностью (1/2)S будут появляться только доминантные дети.

По этой причине вероятность π того, что семья типа Аха с s детьми будет иметь по крайней мере одного рецессивного ребенка, составит

Значения ds приведены в табл. П.2.3, и когда известны генные частоты, то легко вычислить uds. Если имеется ns семей размера s (s = l, 2,...), то ожидаемые среднее значение и дисперсия числа семей по крайней мере с одним рецессивным ребенком составят

Таблица П.2.4. Ожидаемые и наблюдаемые частоты семей с рецессивными детьми, фенотипический брак А х à

Таблица П.2.5. Ожидаемые и наблюдаемые частоты семей с рецессивными детьми, фенотипический брак ÄxÄ
Например, генная частота q рецессивного аллеля ρ в системе Ρ равна 0,51. Следовательно, и = 0,675. Дальнейшие вычисления приведены в табл. П.2.4.
В принципе те же расчеты можно выполнить для А х А семей с u2 и Ds = 1 — — (3/4)s вместо u и d соответственно; значения Ds приведены в табл. П.2.5.
Все сравнения собраны вместе в табл. П.2.6, где приведена также сумма всех сравнений. В первых двух строках таблицы представлены значения критерия хи-квадрат для сравнения с ожидаемыми сегрегационными отношениями, а в следующих двух - наблюдаемые частоты разных типов брака сравниваются с ожидаемыми на основе закона Харди-Вайнберга, при этом используются генные частоты. Такое четкое разделение делает метод более понятным.
Таблица П.2.6. c2-сравнения

Приложение 3

Формулы и таблицы для коррекции регистрационных смещений, а также для тестирования и оценки сегрегационных отношений. Другие статистические проблемы и вычислительный пример

В приложении 2 описан метод тестирования сегрегационных отношений широко распространенных признаков (например, полиморфных вариантов). Приложение 3 содержит методы сегрегационного анализа редких признаков (в частности, моногенных заболеваний), включая коррекцию смещений, возникающих вследствие особенностей регистрации семей. Как объяснялось в разд. 3.3, сегрегационный анализ можно проводить двумя разными способами: путем тестирования эмпирических данных на соответствие заданному теоретическому сегрегационному отношению и с помощью оценки сегрегационных отношений.

В обоих случаях необходима коррекция смещений, обусловленных способом сбора данных. Следует различать два типа регистрации семей: единичный отбор (k = 0) и полный или усеченный отбор (k = 1). При единичном отборе (k = 0) каждая семья регистрируется через единственного пробанда. Примерами могут служить семейные исследования, основанные на больных в стационарах. При полном или усеченном отборе (k = 1) регистрируются все пораженные индивиды в популяции. Коррекция сегрегационных отношений необходима потому, что в выборку не попадут сибства, в которых нет пораженных детей, хотя при гетерозиготности одного (в случае доминантного или Х-сцепленного рецессивного признака) или обоих (в случае рецессивного признака) родителей это принципиально возможно.

Ниже описываются методы тестирования соответствия теоретически ожидаемых и наблюдаемых сегрегационных отношений, а также методы оценки сегрегационных отношений. В основном мы следуем Кэлину (1955) [729]. Рекомендуемый здесь метод подразумевает использование калькулятора, предпочтительно программируе-

мого, в противном случае следует иметь таблицы Кэлина. Сначала будут описаны методы сегрегационного анализа. Затем мы обсудим некоторые проблемы, возникающие вследствие генетической гетерогенности и примеси спорадических случаев. Кроме того, мы рассмотрим, как изучаются эффекты порядка рождения, и продемонстрируем соответствующие методы на примере опубликованного популяционного исследования глухонемоты в Северной Ирландии. Наконец, мы проанализируем некоторые более сложные проблемы регистрации, возникающие в связи с миграцией семей, а также в случаях, когда семьи охватывают более одного сибства.

На первый взгляд рекомендация следовать принципу «сделай сам», игнорируя существующие методы сегрегационного анализа, многие из которых уже реализованы в виде компьютерных программ (например, программа Мортона SEGRAN), может показаться старомодной. Однако исследователь, который берет на себя труд самостоятельно пройти все этапы такого анализа, будет вознагражден способностью критически оценить получаемые результаты с учетом особенностей и возможных изъянов своих данных. Те читатели, которые имеют доступ к персональному компьютеру (PC) и знакомы с алгоритмическим языком BASIC, могут легко написать программу в соответствии с описываемыми ниже методами.

Тестирование эмпирических семейных данных на соответствие заданному сегрегационному отношению. В этом подходе наблюдаемые численности r пораженных в сибствах размера s сравниваются с их ожидаемыми значениями E_s(r). Ожидаемые значения вычисляют по формулам sp/(l — q^S) (для полного или усеченного отбора, k = 1)

Дата добавления: 2015-12-16 | Просмотры: 507 | Нарушение авторских прав