Meil on toorandmete põhjal tehtud allolevalt järjestus väiksemast suuremani. Seejärel saab selle järjekorra alusel iga väärtus omale vastava astaku; tuleb tähele panna, et kui andmetabelis on samasugused väärtused, siis nad jagavad astaku väärtust. Viimase olukorra näiteks on Tabelis 1 toodud esimesed kaks rida, kus toorskooriks on mõlemal indiviidil 1 punkt. Et sellele sama astak anda, võetakse nende sama väärtust jagavate andmepunktide astakute aritmeetiline keskmine (seega praeguses olukorras ,,hõivasid" skooriga 1 väärtused kaks esimest astakut järjekorras, st 1. ja 2. väärtus selles reas: (1+2)/2 = 1.5). Tabel 1 Andmetabel, kus on grupeeriv tunnus, toorandmed ning andmete astakud. Grupp Väärtus Väärtus (toorandmed) (astakud)
200 Piim Jahu 0 2000.a 2001.a 2002.a Aasta 32% Andmeelement ehk andmepunkt (Data Point) - ühe lahtri väärtus (n. 340), mis peegeldub diagrammil tulbana, punktina, ringi sektorina jmt. Andmeseeria (Data Seria) - tabeli ühe rea või veeru väärtused (andmepunktide kogum), mida käsitletakse ühe su väärtustena. Näiteks, 1. seeria - liha läbimüügid erinevatel aastatel (340, 302, 390), 2. -piima, 3. - jahu. Andmeseeria väärtused seotakse tavaliselt vertikaalse teljega (Y- telg). Reaseeriad või veeruseeriad. Kasutaja saab määrata, kas seeriatena käsitletatakse tabeli ridade või veergude vä Legend - selgitavad tekstid (seeriate nimed või tähistused). Tavaliselt on selleks ridade (reaseeriad) või veergude
ekspresseerivaid rakuklastreid X,Y koordinaatides. cDNA-d, on kloneeritud ekspressioonivektoritesse ja algselt seotud mikroskoobi slaididele. Pärast transfekteerimist adheeruvad rakud moodustavad elusa korrastatud ,,array". Eeliseks valkude natiivne vorm Cellomics CellChip (1999) kasutab märgistatud eri tüüpi rakke, mis püütakse plaadile kasutades erinevaid affiinsus reagente. Mittepositsionaalsed kiibid: Põhinevad mitte andmepunktide kogumisele X,Y koordinaadistikus vaid andmepunktid on assotseerunud unikaalsete eri päritolu koodidega. Andmeanalüüs kas FACS või mikroskoopia abil Pharmaseq (2002) tehnoloogia: -Uut tüüpi DNA mikrokiip nanoülekandja. On väikseim kuubikujuline raadiosaatja- vastuvõja võimaldades üle kanda eri koode raadiosagedustel -Koosneb fotoelemendist, mälust, kellast, antennist ja kandjale kinnitatud oligodest ning võimaldab DNA analüüsi 3D kandes eri proove näit
sõltumatu muutuja) ning kumba muutujat ennustatakse (ingl k outcome variable; sisuliselt sõltuv muutuja). Regressioonianalüüsi tulemusena saadakse võrrand, mis kirjeldab iga prediktori osakaalu ennustatavas muutujas. Seesama võrrand on graafiliselt regressioonisirge võrrandiks, kus vabaliige kirjeldab y-teljega lõikumispunkti (intercept) ning sirge tõus (gradient) kirjeldab sirge paiknemist y- ja x-telje vahel (vt Fieldi õpikust lk 199). Sisuliselt üritab lineaarne regressioon läbi andmepunktide parve joonistada sirge, millest võimalikult palju väärtusi on sarnase kaugusega. Regressioonianalüüsi läbiviimiseks on 6 eeldust: 1 sõltuva muutuja andmed on intervall- või suhteskaalal (st on pidevtunnus); 2 muutujatevaheline suhe on lineaarne; 3 puuduvad märkimisväärsed erindid (outliers); 4 vaatluste sõltumatus; 5 püsihajuvus (homoskedastilisus; homoscedasticity); 6 jääkide normaaljaotuslikkus (normality of residuals). Kui 1
Hierahilised tesselatsioonid keral (ellipsoidil) Maakera katva tesselatsiooniga on probleem nende kujundite (Platoni kehad) sidumisl poolustega, kaardivõrguga, polaarsümmeetriaga jmt. Kolmnurkadel baseeruvad irregulaarsed tesselatsioonid 1. Thiesseni polügoonid. 2. Triangulatsioon kolmnurkade nurgad märgivad olulisi pöörpunkte pinnal. Olulisi joonelemente kujutavad kolmnurkade servad. 3. Traingulatsiooni kolm sammu andmepunktide valik, kolmnurkade genereerimine punkte ühendades, vajalike lisaandmete sisestamine. o Topoloogilised vead 1. Digitaalkaardile esitatavad (formaalsed) nõuded. 2. Geomeetrilised tipp puudub; serv puudub; serv on totra kujuga. 3. Topoloogilised esineb ühendamat servi; servad ei sulge polügooni Protseduure veaotsinguks: 1. Topoloogiline toimetamine 2. Polügoonide ühendamine 3. Reaalsushinnangud ja loogika kontroll
on varieeruvus. Teiseks keskkond. 13. Kvantitatiivsete tunnuste analüüs: keskmine ja modaalklass, valimi varieeruvus ja standardhälve. Keskmine saadakse kui vaadeldud isendite tunnuste väärtused liita kokku ja jagada vaadeldud isendite arvuga. Modaalklass – väärtusklass, kuhu kuuluvad kõige enam isendeid vaadeldud populatsioonis. Varieeruvus - mõõdab üksikute andmepunktide hajuvust keskmisest punktist. Standardhälve – ruutjuur varieeruvusest, näitab sisuliset sama mida varieeruvuski. 14. Päritavus. Mida näitab see, kui teatava tunnuse päritavuskoefitsient on väärtusega 0,7? Päritavus (heritability) on kvantitatiivse tunnuse populatsioonisisese muutlikkuse see osa, mis on tingitud genotüübilistest erinevustest indiviidide vahel. Päritavuskoefitsent – väljendab geneetilise muutlikkuse suhtosa tunnuse üldisest
· Kaks ja enam alleelipaari segregeeruvad ja kombineeruvad järglaskonnas üksteisest sõltumatult · Keskkonna mõjutused 13. Kvantitatiivsete tunnuste analüüs: keskmine ja modaalklass, valimi varieeruvus ja standardhälve. Keskmine- kõik väärtused liidetakse kokku ning jagatakse vaadeldud isendite arvuga Modaalklass väärtuste klass, kuhu jaotub analüüsitud valimist kõige enam indiviide. Valimi varieeruvus mõõdab üksikute andmepunktide hajuvust keskmisest punktist. Valimi standardhälve ruutjuur valimi varieeruvusest. Kasutatakse valimi keskmisest erinemise kirjeldamiseks 14. Päritavus. Mida näitab see, kui teatava tunnuse päritavuskoefitsient on väärtusega 0,6? Päritavus on kvantitatiivse tunnuse populatsioonisisese muutlikkuse osa, mis on tingitud genotüübilistest erinevustest indiviidide vahel. Päritavuskoefitsient väljendab geneetilise muutlikkuse suhteosa tunnuse üldisest
standardhälve. Kvantitatiivne kirjeldamine: võetakse populatsioonist juhuslikud esindajad ning nende analüüsist saadud tulemustest tehakse üldistused suuremale populatsioonile. Arvutatud väärtused on statistilised. Valimi keskmine X summeeritakse kõigi isendite andmed (SXi) & jagatakse need vaadeldud isendite arvuga n. X = SXi /n Modaalklass väärtuste klass, kuhu jaotub analüüsitud valimist kõige enam indiviide. Varieeruvus s2 mõõdab üksikute andmepunktide hajuvust keskmisest punktist s2 = S(Xi X)2 / (n 1). Standardhälve s kasut valimi keskmisest erinemise kirjeldamiseks, ruutjuur valimi varieeruvusest s = s2. 13. Päritavus. Mida näitab see, kui teatava tunnuse päritavuskoefitsent on väärtusega 0,6? Päritavus kvantitatiivse tunnuse populatsioonisisese muutlikkuse see osa, mis on tingitud genotüübilistest erinevustest indiviidide vahel. Ülejäänud osa tunnuse muutlikkusest on tingitud kas
juhuslikud esindajad ning nende analüüsist saadud tulemustest tehakse üldistused suuremale populatsioonile. Arvutatud väärtused on statistilised. Valimi keskmine X arvutatakse sel viisil, et summeeritakse kõigi isendite andmed ning jagatakse need vaadeldud isendite arvuga n. Modaalklass on väärtuste klass, kuhu jaotub analüüsitud valimist kõige enam indiviide. Valimi varieeruvus mõõdab üksikute andmepunktide hajuvust keskmisest punktist. Valimi keskmisest erinemise kirjeldamiseks kasutatakse ka standardhälvet s. Standardhälve on ruutjuur valimi varieeruvusest. 14. Päritavus. Mida näitab see, kui teatava tunnuse päritavuskoefitsient on väärtusega 0,6? Päritvus on kvantitatiivse tunnuse populatsioonisisese muutlikkuse see osa, mis on tingitud genotüübilistest erinevustest indiviidide vahel. Ülejäänud osa
sõltumatult. Osalevad ka keskkonnamõjutused. 13. Kvantitatiivsete tunnuste analüüs: keskmine ja modaalklass, valimi varieeruvus ja standardhälve. · Valimi keskmine kõigi isendite andmed summeeritakse ja jagatakse isendite arvuga. X= Xi /n · Modaalklass väärtuste klass, kuhu jaotub analüüsitud valimist enim indiviide. · Valimi varieeruvus varieeruvus mõõdab üksikute andmepunktide hajuvust keskmisest punktist. s2 = (Xi X)2 / (n 1) · Standardhälve ruutjuur valimi varieeruvusest. 14. Päritavus. Mida näitab see, kui teatava tunnuse päritavuskoefitsient on väärtusega 0,6? · Päritavus kvantitatiivse tunnuse (multifaktoriaalse tunnuse) populatsioonisisese muutlikkuse see osa, mis on tingitud genotüübilisest erinevusest indiviidide vahel
Kvantitatiivne kirjeldamine: võetakse populatsioonist juhuslikud esindajad ning nende analüüsist saadud tulemustest tehakse üldistused suuremale populatsioonile. Arvutatud väärtused on statistilised. Valimi keskmine X summeeritakse kõigi isendite andmed (SXi) & jagatakse need vaadeldud isendite arvuga n. X = SXi/n Modaalklass väärtuste klass, kuhu jaotub analüüsitud valimist kõige enam indiviide. Varieeruvus s² mõõdab üksikute andmepunktide hajuvust keskmisest punktist. s² = S(Xi X) ²/ (n 1). Standardhälve s kasutatakse valimi keskmisest erinemise kirjeldamiseks, ruutjuur valimi varieeruvusest. 14. Päritavus. Mida näitab see, kui teatava tunnuse päritavuskoefitsient on väärtusega 0,6? Päritavus - kvantitatiivse tunnuse populatsioonisisese muutlikkuse see osa, mis on tingitud genotüübilistest erinevustest indiviidide vahel. Ülejäänud osa tunnuse muutlikkusest on tingitud kas puhtalt eksogeensetest
Nt Quantum Dot märgistab fluorestseeruvate nanokristallidega, populatsioonile saab anda kindla ribakoodi: arvuti loeb täppidel olevad omadused. Pharmaseq nanotehnoloogia: ülekandjad viiakse lahusesse, igal ülekandjal on erinev oligo küljes. Lahus sisaldab fluorokroomidega ühendatud DNAd. Pärast hübridisatsiooni ergastatakse proovid laseriga, mis põhjustab kindla koodiga raadiosignaali tekke ülekandjal. Nii on võimalik sekveneerida. Põhinevad mitte andmepunktide kogumisele X,Y koordinaadistikus vaid andmepunktid on assotseerunud unikaalsete eri päritolu koodidega, andmeanalüüs kas FACS või mikroskoopia. Pharmaseq tehnoloogia testi ajal viiakse ülekandja lahusesse, mis sisaldab fluorokroomidega ühendatud DNA-d. Pärast hübridisatsiooni ergastatakse proovid laseriga, mis põhjustab raadiosignaali tekke, ja ülekandja identiteedi tuvastamise. 14. Mutatsioonide tüübid · nukleotiidi asendus suhteliselt tavalised
keskmine iseloomustab ka modaalklass populatsiooni keskmist väärtust. Enamasti on kvantitatiivsete tunnuste väärtusi iseloomustav kõver keskmise väärtuse suhtes sümmeetriline. Sellist jaotust nimetatakse normaaljaotuseks, mille korral populatsiooni keskmine ja modaalklass langevad kokku jaotuskõvera keskele. Valimi keskmine ja modaalklass ei iseloomusta andmete hajuvust, ehk seda, kui suures ulatuses andmed keskmisest väärtusest erinevad. Valimi varieeruvus mõõdab üksikute andmepunktide hajuvust (s 2) keskmisest punktist ja seda arvutatakse: s2 = Σ (xi – X)2/(n-1) Standardhälvet (s) kasutatakse hajuvuse iseloomustamiseks ilma ruutkorrutiseta arusaadavuse suurandamiseks. s = √s2 14. Päritavus. Mida näitab see, kui teatava tunnuse päritavuskoefitsient on väärtusega 0,7? Päritavus – kvantitatiivse tunnuse populatsioonisisese muutlikuse osa, mis on tingitud indiviidide genotüüpide erinevusest (genotüübilisest muutlikusest)
andmed (Xi) ning jagatakse need vaadeldud isendite arvuga. X = Xi /n Modaalklass on väärtuste klass, kuhu jaotub analüüsitud valimist kõige enam indiviide. Joonisel 25.9 on see näidatud noolega. 8.7. Valimi varieeruvus ja standardhälve Valimi keskmine üksi ei kirjelda seda, kui suures ulatuses andmed keskmisest väärtusest erinevad. Et seda kirjeldada, tuuakse sisse varieeruvuse (variance) mõiste. Varieeruvus mõõdab üksikute andmepunktide hajuvust keskmisest punktist. Valimi varieeruvus s^2 (sample variance) arvutatakse valemist s^2= (Xi X)^2/ (n 1) Valimi keskmisest erinemise kirjeldamiseks kasutatakse ka standardhälvet s (standard deviation). Standardhälve on ruutjuur valimi varieeruvusest. s = s^2 8.8. Korrelatsioonikoefitsient Mõnikord on erinevate omaduste mõõtmistulemuste seeriad omavahel seotud. Näiteks uuritakse populatsioonis kasvu ja kaalu muutlikkust ning soovitakse leida korrelatsiooni
means), mis on 64,16 päeva. Modaalklass on väärtuste klass, kuhu jaotub analüüsitud valimist kõige enam indiviide. Joonisel 25.9 on see näidatud noolega. Valimi varieeruvus ja standardhälve (The Variance and Standard Deviation). Valimi keskmine üksi ei kirjelda seda, kui suures ulatuses andmed keskmisest väärtusest erinevad. Et seda kirjeldada, tuuakse sisse varieeruvuse (variance) mõiste. Varieeruvus mõõdab üksikute andmepunktide hajuvust keskmisest punktist. Valimi varieeruvus s2 (sample variance) arvutatakse valemist s2 = (Xi X)2 / (n 1) Valimi keskmisest erinemise kirjeldamiseks kasutatakse ka standardhälvet s (standard deviation). Standardhälve on ruutjuur valimi varieeruvusest. s = s2 Üksteisest ulatuslikumalt erinevate andmete puhul on nende varieeruvus ja standardhälve suurem (võrdle näiteks terade küpsemise aega joonisel 25
means), mis on 64,16 päeva. Modaalklass on väärtuste klass, kuhu jaotub analüüsitud valimist kõige enam indiviide. Joonisel 25.9 on see näidatud noolega. Valimi varieeruvus ja standardhälve (The Variance and Standard Deviation). Valimi keskmine üksi ei kirjelda seda, kui suures ulatuses andmed keskmisest väärtusest erinevad. Et seda kirjeldada, tuuakse sisse varieeruvuse (variance) mõiste. Varieeruvus mõõdab üksikute andmepunktide hajuvust keskmisest punktist. Valimi varieeruvus s2 (sample variance) arvutatakse valemist s2 = (Xi X)2 / (n 1) Valimi keskmisest erinemise kirjeldamiseks kasutatakse ka standardhälvet s (standard deviation). Standardhälve on ruutjuur valimi varieeruvusest. s = s2 Üksteisest ulatuslikumalt erinevate andmete puhul on nende varieeruvus ja standardhälve suurem (võrdle näiteks terade küpsemise aega joonisel 25
annaabi.ee 
