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Equilibrio de Hardy-Weinberg para SNP

Equilibrio de Hardy-Weinberg para SNP


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Tengo una estructura de archivo de estadísticas SNP, que contiene toda la información sobre genotipos y cualidades de imputación SNP / INDEL imputadas, frecuencias alélicas y asignación de alelos menores.

SNPID RSID posición del cromosoma A_allele B_allele minor_allele major_allele AA AB BB AA_calls AB_calls BB_calls MAF HWE missing missing_calls information --- rs200405949 NA 10023 CCAA CC CCAA 923.32 16.662 0.012 911 6 0 0.0088756 4.8216e-17 0.07 --- 1.028 10097 CCA CC CCA 930.29 9.711 0924 4 0 0.0051654 -0 1.0638e-06 0.012766 0.50802 --- rs185444096 NA 10177 CTTC 291.03 45.234 0.712 216 12 0 0.069231 9.6433e-17 0.64152 0.75638 0.80608 29 --- rs TA20088 TT2690 NA 43,613 0,744 219 12 0 0,066921 4,8216e-17 0,64152 0,75426 0,79622 --- rs56377469 NA 10469 GCCG 239,25 474,83 225,9 38 69 20 0,4929 0,10014 2,234e-05 0,86489 0,42593 --- rs7341907 NA 10869 CGGC 239,29 470014,89 0,49 22528 e-05 0.86489 0.42597 --- rs149305563 NA 14665 GAAG 267.44 66.53 2.973 144 16 0 0.10755 0.10741 0.64155 0.82872 0.79468 --- rs149079262 NA 14690 CGGC 207.26 115.51 14.189 56 25 1 0.2135 0.12672 0.64153 --- 0.9117 0.79118 6662 NA 15883 A G G A 259.05 71.908 6.001 131 13 1 0.12451 0.20633 0.64154 0.84468 0.80157 --- rs202192731 NA 17614 CT C CT C 7.893 142.55 789.45 139581 0.084231 0.27659 0.0001117 0.33511 0.47425

Me las arreglé para asumir / averiguar el significado de todas las columnas excepto dos -HWEyinformación.

HWE: AsumoHWEsignifica equilibrio de Hardy-Weinberg, y en realidad es un valor de chi-cuadrado obtenido a través de la prueba de chi-cuadrado de Pearson, y usando solo muestras del mismo conjunto de datos (y no comparado con algún conjunto de datos general, por ejemplo, GWAS). Usando HWE, podemos calcular el valor p usando los grados de libertad (uno en este caso) a través de la función gamma (por ejemplo, a través de la calculadora del valor p), y si el resultado es significativo, esto significa que el SNP específico no es en HWE, por lo tanto, este SNP está en desequilibrio de ligamiento o necesita ser rechazado / ignorado debido a errores de genotipado (es decir, obtención de datos). Si es así, ¿qué nivel de significancia se usa principalmente / es el mejor para tales casos? En el artículo de Hapmap II, los SNP se eliminan si no están en HWE con un valor p <0,001.

información: No tengo ni idea de lo que significa o cómo se calcula.


5 condiciones para el equilibrio de Hardy-Weinberg

Uno de los principios más importantes de genética de poblaciones, el estudio de la composición genética y las diferencias en las poblaciones, es el principio de equilibrio de Hardy-Weinberg. También descrito como equilibrio genético, este principio proporciona los parámetros genéticos para una población que no está evolucionando. En tal población, la variación genética y la selección natural no ocurren y la población no experimenta cambios en las frecuencias de genotipos y alelos de generación en generación.

Conclusiones clave

  • Godfrey Hardy y Wilhelm Weinberg postularon el principio de Hardy-Weinberg a principios del siglo XX. Predice frecuencias de alelos y genotipos en poblaciones (las que no evolucionan).
  • La primera condición que debe cumplirse para el equilibrio de Hardy-Weinberg es la ausencia de mutaciones en una población.
  • La segunda condición que debe cumplirse para el equilibrio de Hardy-Weinberg es que no haya flujo de genes en una población.
  • La tercera condición que debe cumplirse es que el tamaño de la población debe ser suficiente para que no haya deriva genética.
  • La cuarta condición que debe cumplirse es el apareamiento aleatorio dentro de la población.
  • Finalmente, la quinta condición requiere que la selección natural no ocurra.

Expectativas de Hardy Weinberg en las razas caninas: implicaciones para los estudios genéticos

El equilibrio de Hardy-Weinberg (HWE) es un indicador útil de las frecuencias de los genotipos dentro de una población y si se basan en una definición válida de alelos y una muestra de apareamiento aleatorio. HWE asume una población estable de tamaño adecuado sin presiones selectivas y se utiliza en estudios genéticos humanos como una guía para la calidad de los datos al comparar las frecuencias de genotipos observadas con las esperadas dentro de una población. El cálculo de asociaciones genéticas en estudios de casos y controles supone que la población está "en HWE". Las poblaciones de razas caninas se desvían de muchos de los criterios para HWE, y si los marcadores genéticos no están en HWE, no se puede realizar un análisis estadístico convencional. Hasta la fecha, se ha prestado poca atención a si los marcadores genéticos en las razas de perros se distribuyen de acuerdo con HWE. En este estudio, se genotiparon 109 polimorfismos de un solo nucleótido (SNP) a partir de 13 genes en una cohorte de 894 perros que abarcan 33 razas. El análisis de la cohorte completa de perros reveló una desviación significativa de HWE para todos los SNP probados (P & lt 0,00001). El análisis de la cohorte estratificado por raza y subraza indicó que la mayoría de los marcadores cumplían con las expectativas de HWE. Esto sugiere que los estudios de asociación de casos y controles caninos serán válidos si se realizan dentro de razas definidas.


Aplicaciones de Hardy-Weinberg

La variación genética de las poblaciones naturales cambia constantemente desde la deriva genética, la mutación, la migración y la selección natural y sexual. El principio de Hardy-Weinberg proporciona a los científicos una base matemática de una población que no evoluciona con la que pueden comparar poblaciones en evolución. Si los científicos registran las frecuencias alélicas a lo largo del tiempo y luego calculan las frecuencias esperadas basándose en los valores de Hardy-Weinberg, los científicos pueden formular hipótesis sobre los mecanismos que impulsan la evolución de la población y los rsquos.


Equilibrio de Hardy-Weinberg para SNP - Biología

Las frecuencias alélicas (o porcentajes, si lo prefiere) en una población permanecerán en Equilibrio Hardy-Weinberg (HWE) de generación en generación si se cumplen los siguientes supuestos:

  1. La selección natural no está ocurriendo
  2. La migración (flujo de genes) no está ocurriendo
  3. La mutación no está ocurriendo
  4. La deriva genética no está ocurriendo (la deriva es menos probable en poblaciones de gran tamaño)
  5. El apareamiento ocurre al azar

Aunque estas suposiciones rara vez son ciertas en el mundo natural, nos permiten calcular una frecuencia alélica esperada. Diferencias significativas entre los observado y esperado Las frecuencias indican que está sucediendo "algo" (es decir, uno o más de los anteriores) y, por lo tanto, nos dicen que está ocurriendo una "microevolución".

Calculador Esperado Frecuencias de alelos y genotipos:

En la situación más simple posible, tenemos un solo gen con solo dos alelos. Estos alelos pueden ser A y a, o A1 y A2. Digamos que A o A1= alto y a o A2= corto. No se preocupe por ahora si los alelos son dominantes y recesivos o codominantes. Tendrán frecuencias pyq en una población. (Porque solo hay dos posibilidades y tienen que sumar 100%, p + q = 1.)

Si conocemos las frecuencias alélicas, podemos predecir las frecuencias de los genotipos. los esperado Las frecuencias de genotipo de los dos alelos se calculan como se muestra. Esto debería resultar familiar: es nuestro viejo amigo el Punnet's Square. Alelo A o A1 tiene una frecuencia de p, y el alelo a o A2 tiene una frecuencia de q. Multiplica las frecuencias alélicas para obtener la probabilidad de cada genotipo.

pag q A1 pag p 2 pq A2 q pq q 2

En otras palabras, p 2 + pq + pq + q 2 = 1, o 100%. Por tanto, las frecuencias esperadas de los genotipos son:

Genotipo Frecuencia esperada
AA o A1A1 p * p = p 2
Aa o A1A2 pq + pq (o 2pq)
aa o A2A2 q * q = q 2

Echemos un vistazo a algunos gráficos de esto para que sea un poco más fácil de ver. Para valores de p de 0 a 1, en intervalos de 0.1, esto es lo que obtenemos:

El rojo representa la frecuencia de AA o A1A1 genotipo, el verde es el Aa o A1A2 genotipo, y azul es el aa o A2A2 genotipo.

Todo lo anterior tiene que ver con las frecuencias de alelos y genotipos que esperaríamos ver. A continuación, veamos la situación del mundo real para poder comparar.

Calculador Observado Frecuencias de alelos y genotipos:

En una población del mundo real, solo podemos ver fenotipos, no genotipos ni alelos. Sin embargo, en una población de genotipos AA, Aa y aa, la frecuencia observada del alelo A es igual a la suma de todo el genotipo AA más la mitad del genotipo Aa (la mitad A). La frecuencia observada del alelo a es, por tanto, la mitad de los individuos Aa (la mitad) más todos los individuos aa. Si conoce un valor, por supuesto, puede restarlo de 1 (100%) para obtener el valor del otro. En otras palabras, la frecuencia observada de A = 100% (AA) + 50% (Aa) y a = 50% (Aa) y 100% (aa)

Fenotipo Genotipo Maquillaje Frecuencia
Alto Automóvil club británico 100% A p 2
Alto Un a 50% A y 50% a 2pq
Pequeño Automóvil club británico 100% a q 2
o
Fenotipo Genotipo Maquillaje Frecuencia
Alto A1A1 100% A1 p 2
Medio A1 A2 50% A1 y 50% A2 2pq
Pequeño A2 A2 100% A2 q 2

Propina: Si los alelos son codominantes, cada fenotipo es distinto (se puede distinguir entre alto, mediano y bajo) y su trabajo es más sencillo. Si los alelos son dominante y recesivo, no podemos distinguir visualmente el AA homocigoto de los genotipos Aa heterocigotos (ambos son altos), por lo que es mejor comenzar con los individuos aa homocigotos recesivos (bajos). Cuente los tipos aa y tendrá el q 2 observado. Luego, saca la raíz cuadrada de q 2 para obtener q, y luego resta q de 1 para obtener p. Cuadre p para obtener p 2 y multiplique 2 * p * q para obtener la frecuencia del genotipo Aa heterocigoto observado.

Si las frecuencias de genotipos observadas y esperadas son significativamente diferentes, la población está fuera de HWE.

Frecuencias de genotipo
Automóvil club británico Automóvil club británico Automóvil club británico
Observado
Esperado
Diferencia
o
Frecuencias de genotipo
A1A1 A1A2 A2A2
Observado
Esperado
Diferencia


Pregunta: ¿Por qué podrían diferir las frecuencias fenotípicas observadas y esperadas? Imagínese los siguientes escenarios en los que la selección natural actúa. La situación uno favorece solo una cola de la distribución. Quizás el más alto, quizás el más bajo, pero no ambos. Esta es la selección direccional. Ahora imagine que ambas colas de la distribución se seleccionan en contra, y solo se favorece la mitad. A esto se le llama selección estabilizadora. A continuación, imagine que se favorecen los extremos en ambos extremos. A esto se le llama selección disruptiva. En cada uno de estos escenarios, ¿qué pasaría con el tiempo?

Antes (línea de puntos) y después (área sombreada en amarillo) selección direccional, selección estabilizadora y selección disruptiva.

Un error común es que los alelos dominantes aumentarán en frecuencia y los alelos recesivos disminuirán en frecuencia con el tiempo. En realidad, las frecuencias alélicas no cambiarán de una generación a la siguiente si no se violan las suposiciones enumeradas anteriormente. Un buen ejemplo de esto es el tipo de sangre ABO humano. La sangre tipo O es recesiva pero sigue siendo la más común.

En la hoja de cálculo de Excel hwe.xlsx, hay tres ejemplos para ayudar a que esto sea más concreto.

Ejemplo 1: el alelo A es dominante y el alelo a es recesivo. Establezca las frecuencias originales de p (alelo A) yq (alelo a) en 0.6 y 0.4 en la Generación 1. Estas están resaltadas en azul. Todos los demás números se calculan a partir de estos dos puntos de datos originales. La frecuencia del genotipo AA se determina elevando al cuadrado la frecuencia del alelo A. La frecuencia del genotipo Aa se determina multiplicando 2 veces la frecuencia de A por la frecuencia de a. La frecuencia de aa se determina elevando al cuadrado a. Intente cambiar pyq a otros valores, asegurándose de que pyq siempre sean iguales a 1. ¿Hay alguna diferencia en los resultados?

Ejemplo 2: Los alelos A 1 y A 2 son codominantes. En este caso, A 1 tiene una frecuencia de 0,25 y A 2 tiene una frecuencia de 0,75.

Ejemplo 3: Los alelos A y a son dominantes y recesivos. Tenga en cuenta que el alelo A tiene una frecuencia muy baja a pesar de ser dominante. ¿Aumenta en frecuencia?

La segunda cosa a veces confusa sobre HWE es que después de todos los ejemplos anteriores, puede preguntarse si es posible que las frecuencias observadas y esperadas difieran. Aquí hay un ejemplo donde lo hacen:

En una población de caracoles, el color de la concha está codificado por un solo gen. Los alelos A 1 y A 2 son codominantes. El genotipo A 1 A 1 produce una cáscara de naranja. El genotipo A 1 A 2 forma una cáscara amarilla. El genotipo A 2 A 2 forma una cáscara negra. El 1% de los caracoles son naranjas, el 98% son amarillos y el 1% de los caracoles son negros.

Frecuencia observada del alelo A 1 = 0.01 + 0.5 (.98) = 0.50 = 50%

p 2 = Frecuencia esperada de A 1 A 1 = 0.25

2pq = Frecuencia esperada de A 1 A 2 = 0.50

q 2 = Frecuencia esperada de A 2 A 2 = 0.25

Fenotipo naranja Amarillo Negro
Genotipo A 1 A 1 A 1 A 2 A 2 A 2
Observado 1% 98% 1%
Esperado 25% 50% 25%
Diferencia -24% +48% -24%

Hay significativamente menos caracoles anaranjados y negros de lo esperado, y significativamente más caracoles amarillos de lo esperado. Parece que este es un caso de selección estabilizadora, ya que ambas colas parecen estar fuertemente seleccionadas en contra.


Discusión

La generación y el análisis de grandes conjuntos de datos de genotipado de SNP para la investigación de trastornos complejos humanos es actualmente objeto de mucha discusión y foco de actividad. 34 Los grandes conjuntos de datos de genotipado inevitablemente contendrán algún error, que durante mucho tiempo se ha reconocido como un problema en el análisis estadístico preciso de los datos genéticos. 1,9 Dado que se sabe que los errores de genotipificación afectan específicamente a determinadas mediciones genéticas, como LD, de las que dependen los estudios de asociación, 20 y también afectan a los estudios de ligamiento y asociación basados ​​en la familia, 17 la identificación del error es fundamental para un análisis preciso y posterior interpretación de los datos. El interés actual también rodea el desarrollo de métodos estadísticos que sean capaces de tener en cuenta los errores en el análisis de datos genéticos. 17,19,23,24,25,26 Este gran estudio empírico informa la medición de la desviación de la distribución del genotipo de HWE como un método para identificar y reducir los errores de genotipado generados como resultado del proceso de genotipado en sí en estudios poblacionales.

El estudio midió la desviación de HWE en 313 SNP y reveló 36 HWD (PAG& lt0.05), que es ∼ 2,3 veces más de lo esperado por casualidad. Al considerar estos datos, es importante recordar que la sensibilidad de la medición de la desviación de HWE también dependerá de las frecuencias de los alelos menores de los SNP tipificados (0.06-0.49) y del número de muestras analizadas (62-1018). Investigación adicional del 36 HWD (PAG& lt0.05) revelaron que el 58% de ellos albergaba un error de genotipado.

En este estudio, cuando se diseñaron los cebadores que definen la especificidad del ensayo, se enmascararon las repeticiones de alto nivel en la secuencia del genoma, incluidas Alus y LINE. Sin embargo, las secuencias repetidas de bajo nivel son más difíciles de monitorear. Para abordar esto, los cebadores y / o sondas que definen la especificidad de la reacción para cada uno de los 36 ensayos en HWD (PAG& lt0.05) se analizaron retrospectivamente, mediante la búsqueda en las bases de datos NRNUC y NRHTG. Para identificar posibles homologías de secuencia, no se utilizaron filtros de secuencia en esta etapa. Los ensayos desarrollados para cinco SNP parecían ser inespecíficos. Dos de estos fueron SNP que se asignaron a una región de 390 kb en el cromosoma 22 que flanquea CYP2D6. 32 Dos pseudogenes, CYP2D7 y CYP2D8, se encuentran adyacentes a CYP2D6 y se encontró que los cebadores que definen la especificidad del ensayo para los dos SNP inespecíficos mapean uno o ambos pseudogenes. Los pseudogenes son claramente abundantes35, por lo que el diseño experimental debe tener en cuenta estas secuencias. Los otros tres ensayos de SNP inespecíficos demostraron una homología del 100% con más de una región cromosómica.

Después del análisis del 36 HWD (PAG& lt0.05) SNP, y la identificación de los ensayos asociados con el error de genotipado o la inespecificidad, quedaron 10 SNP. Es posible que la desviación de HWE observada en estos SNP se produzca por casualidad. Sin embargo, como una gran proporción de duplicaciones de bajo nivel no se han representado después del ensamblaje del borrador de la secuencia del genoma humano, 36 es concebible que dentro de este grupo de HWD (PAG& lt0.01) SNP hay algunos ensayos que pueden ser inespecíficos, pero todas las secuencias a las que sus sondas y cebadores son homólogos no se capturan en el ensamblaje de secuencias del genoma humano.

Los datos presentados aquí se generaron durante 1998-2000 utilizando varias tecnologías de genotipado diferentes. Como resultado de este análisis retrospectivo, se ha desarrollado un proceso de genotipado semiautomático estandarizado de alto rendimiento. Esto incorpora "PCR electrónica" automática de cebadores antes de ejecutar el ensayo. Todos los ensayos de SNP se prueban para detectar desviaciones de HWE en 94 muestras de ADN caucásicas antes de ejecutar el ensayo de SNP en el conjunto de muestras de ADN de interés. Los genotipos son calificados por científicos altamente capacitados y la precisión de los datos no se ve comprometida por las tasas de éxito del genotipo de ensayo individual. Después de este proceso, el análisis de genotipos generados a partir de 94 caucásicos no emparentados para 1434 SNP reveló solo 10 HWD (PAG& lt0.01) SNP (datos no publicados). Esto es un poco menos que el número que se espera que ocurra por casualidad (∼ 14), lo que sugiere una mejor calidad de los datos.

En conclusión, este estudio demuestra la identificación exitosa de una proporción de ensayos inespecíficos y ensayos que albergan errores de genotipado, mediante el uso de una prueba simple para HWE. Posteriormente se modificó el proceso de genotipado para generar datos de mejor calidad.


Discusión

En el análisis actual de una gran muestra aleatoria de variantes genéticas en diferentes poblaciones humanas, aquellos con tasas de genotipado más bajas (& # x0003C 98%) y polimorfismos de inserción / deleción tenían más probabilidades de violar HWE que los SNP genuinos con tasas de genotipado & # x0003E98% . Este hallazgo está en consonancia con la conocida observación de que el error de genotipado es una causa importante de salida de HWE (Tiret y Cambien, 1995 Xu et al., 2002 Hosking et al., 2004 Attia et al., 2010). Para aumentar la especificidad del filtrado de HWE, hicimos la distinción entre la salida de HWE asociada con el exceso (ganancia) de heterocigotos (GoH d-HWE) y la salida de HWE asociada con la pérdida de heterocigotos (LoH d-HWE). El error de genotipado pareció estar asociado específicamente con GoH d-HWE, pero no con LoH d-HWE. Este hallazgo puede estar relacionado con abandonos alélicos. Por ejemplo, si se asumen 2 alelos (A, a) ambos con una frecuencia alélica de 0,5, la distribución del genotipo sería 25% AA, 25% aa y 50% Aa. Como tal, sería igualmente probable que un error de genotipado alélico pudiera crear un homocigoto & # x0201Cfalse & # x0201D o un heterocigoto. Sin embargo, al medir la tasa de error por locus, es menos probable que se detecten abandonos alélicos en loci homocigotos (un locus heterocigoto afectado por abandono alélico y un locus homocigótico verdadero aparecerán como una sola banda o pico) y, por lo tanto, los heterocigotos serían es más probable que se detecte, lo que conduce a la ganancia de heterocigosidad. LoH d-HWE, por el contrario, se asoció con fenómenos biológicos reales existentes, incluidos los polimorfismos de deleción y la subestructura de la población. Esta observación clave de nuestro estudio sugiere que la especificidad de las pruebas de HWE para detectar el error de genotipado aumenta al diferenciar entre la salida de HWE asociada con el exceso o la falta de portadores heterocigotos. En nuestra muestra se encontró que una pérdida de heterocigosidad se asocia con polimorfismos de deleción. Dentro de las deleciones, se produce hemicigosidad y se excluye la heterocigosidad, lo que conduce a una reducción general de la heterocigosidad en las regiones genómicas con polimorfismos de deleción. En particular, la endogamia también puede resultar en una pérdida de heterocigosidad. Los ciclos genómicos largos de homocigosidad se encuentran típicamente en los genomas de niños de padres consanguíneos (McQuillan et al., 2008). Por lo tanto, las poblaciones con matrimonios consanguíneos frecuentes pueden demostrar una reducción notable de la frecuencia general de heterocigosidad. Se encontró endogamia en las 26 poblaciones del Proyecto 1000 Genomas, con niveles particularmente altos de endogamia en las superpoblaciones SAS y AMR (Gazal et al., 2015). Nuestro hallazgo de salida de HWE en estas dos poblaciones incluso después de la selección de datos de genotipado de alta calidad (solo se incluyeron variantes con genotipos exitosos en & # x0003E98% de la muestra) puede estar relacionado con los niveles más altos de endogamia en estas poblaciones. Sin embargo, se sabe que ocurren muchas otras causas de la subestructura de la población, que incluyen: afiliaciones socioeconómicas, geográficas, religiosas, políticas y étnicas que pueden restringir significativamente la selección de parejas (Lupski et al., 2011). De hecho, el apareamiento aleatorio, aunque es la suposición central de HWE, no se aplica a las poblaciones humanas, como claramente aprecia Weinberg en su publicación inicial (Weinberg, 1908).

La asimetría de la distribución de las relaciones O / E fue una observación inesperada de nuestro estudio, y de acuerdo con observaciones recientes de otros (Graffelman et al., 2017). El ejemplo de las 11 variantes cortas de & # x0201Csuspect & # x0201D en el LRRC37A2 puede ilustrar una de las causas de esta asimetría: de hecho, estas variantes putativas de & # x0201Csuspect & # x0201D deben eliminarse de la base de datos: no son variantes entre genomas, pero entre copias de secuencias degeneradas dentro de un mismo genoma. No podemos excluir que otros SNP putativos que violan HWE con exceso de heterocigotos sean de hecho hibridaciones cruzadas inespecíficas clasificadas erróneamente.

Las fortalezas de nuestro estudio incluyen las diversas poblaciones evaluadas, los datos de alta calidad obtenidos de la base de datos ExAC (Lek et al., 2016) y la validación de nuestros hallazgos en un gran conjunto de variantes cortas del Proyecto 1000 Genomas (1000 Genomes Project Consortium et al., 2015). Las debilidades del estudio podrían incluir el número limitado de variantes incluidas y si estos genes son una representación precisa de toda la arquitectura genómica, esto a través de las diferentes superpoblaciones. Además, el estudio actual no evalúa la salida de HWE en variantes extremadamente raras, aunque es particularmente probable que las distribuciones de genotipos de variantes extremadamente raras violen HWE.


Biología REA

los Principio de Hardy-Weinberg es un modelo matemático utilizado para describir el equilibrio de dos alelos en una población en ausencia de fuerzas evolutivas. Este modelo fue derivado de forma independiente por G.H. Hardy y Wilhelm Weinberg. Afirma que las frecuencias de alelos y genotipos en una población permanecerán constantes a lo largo de generaciones en ausencia de fuerzas evolutivas. Este equilibrio hace varias suposiciones para que sea cierto:

  1. Un tamaño de población infinitamente grande
  2. El organismo involucrado es diploide.
  3. El organismo solo se reproduce sexualmente
  4. No hay generaciones superpuestas
  5. El apareamiento es aleatorio
  6. Frecuencias alélicas iguales en ambos sexos
  7. Ausencia de migración, mutación o selección.

Como podemos ver, muchos elementos de la lista anterior no se pueden controlar, pero nos permite hacer una comparación en situaciones en las que entran en juego las fuerzas evolutivas esperadas (selección, etc.).

Equilibrio de Hardy-Weinberg

Los alelos de la ecuación se definen como sigue:

  • La frecuencia del genotipo se calcula de la siguiente manera:
  • La frecuencia alélica se calcula de la siguiente manera:
  • En un sistema de dos alelos con dominante / recesivo, designamos la frecuencia de uno como pag y el otro como q y estandarizar para:
  • Por lo tanto, el frecuencia total de todosalelos en este sistema es igual al 100% (o 1)
  • Asimismo, el frecuencia total de todos los genotipos se expresa mediante la siguiente cuadrática donde también es igual a 1:
    • Esta ecuación es el teorema de Hardy-Weinberg que establece que no hay fuerzas evolutivas en juego que alteren las frecuencias de los genes.

    Cálculo del equilibrio de Hardy-Weinberg (actividad)

    Este ejercicio se refiere a la Ejercicio de degustación de PTC . Se puede probar la selección de un alelo dentro de la población usando este ejemplo. Aunque el tamaño de la clase es pequeño, la combinación de los resultados de varias secciones puede mejorar el ejercicio. Recuerde suponer los rasgos dominantes / recesivos de los recuentos de la clase.

    1. ¿Qué es el fenotipo recesivo y cómo podemos representar el genotipo?
    2. ¿Cuál es el fenotipo dominante y cómo podemos representar los genotipos?
    3. ¿Cuál es la frecuencia del genotipo recesivo? (q 2)
    4. ¿Cuál es la frecuencia del alelo recesivo? (q)
    5. ¿Cuál es la frecuencia del alelo dominante? (P = 1-q)
    6. Utilice Hardy-Weinberg para calcular la frecuencia de heterocigotos en la clase. (2pq)
    7. Utilice Hardy-Weinberg para calcular la frecuencia de homocigotos en la clase. (pág. 2)
    8. Usando un agregado de sección múltiple, compare las frecuencias alélicas y genotípicas locales con lo que predeciría Hardy-Weinberg.
    9. Con este pequeño número en mente, podemos ver que existen problemas con los supuestos requeridos para este principio. El instructor realizará la siguiente simulación en clase para ilustrar los efectos en múltiples poblaciones con los efectos de la selección y / o las limitaciones de la población. Se puede aplicar un coeficiente de aptitud para ilustrar una presión selectiva contra un alelo.
      • Simulación genética de poblaciones de alelos
    10. En el caso de una presión selectiva, un coeficiente de aptitud ( w ) se puede introducir. Un artículo de investigación http://www.jci.org/articles/view/64240 ha demostrado que el receptor Tas2R38 ayuda en la respuesta inmune contra Pseudomonas. Imagine una situación en la que hay una epidemia de antibióticos resistentes. Pseudomonas. Esto sería
      muestran que el alelo dominante tendrá una ventaja selectiva.
      • Modifique el coeficiente de aptitud en el Simulador de genética de poblaciones y describa los efectos que esto tendría en muchas generaciones sucesivas.

    Equilibrio de Hardy-Weinberg para SNP - Biología

    Cuánto se desvía una población natural del equilibrio de Hardy-Weinberg (HWE) implica la historia evolutiva, el estado y la perspectiva de su variación. Las pruebas estadísticas de HWE han sido fundamentales para inferir la diversidad genética y la evolución en poblaciones diploides.

    Aunque se sabe que las poblaciones poliploides convergen hacia el equilibrio de una manera diferente a como lo hacen los diploides, se sabe poco acerca de la trayectoria de convergencia de las HWE específicas de poliploides. Comprender dicha trayectoria puede ayudar a desarrollar algoritmos estadísticos adecuados para la prueba de HWE en poliploides.

    Proporcionamos una prueba matemática simple de la convergencia de HWE en poliploides. Con base en esta prueba, examinamos cómo el comportamiento meiótico de los poliploides, como la doble reducción, impacta el HWE y las frecuencias de equilibrio del genotipo.

    Enmarcamos un enfoque genérico para probar HWE en una población poliploide. HWE cierra la brecha entre la genética de poblaciones y la ecología, para comprender los mecanismos genéticos de las adaptaciones ecológicas.

    Las pruebas de desviaciones del equilibrio de Hardy-Weinberg (HWE) pueden proporcionar información fundamental sobre la variación genética y los procesos evolutivos en poblaciones naturales. A diferencia de los diploides, donde las frecuencias de los genotipos permanecen constantes después de un solo episodio de apareamiento aleatorio, los poliploides, caracterizados por una herencia polisómica, se acercan al HWE gradualmente. Aquí, mostramos matemáticamente la trayectoria asintótica del equilibrio tetraploide a partir de cualquier frecuencia de genotipo inicial. Formulamos un marco estadístico para probar y estimar el grado de desviación de HWE en loci individuales en alotetraploides y autotetraploides. El conocimiento sobre la prueba HWE llena un vacío importante en los estudios genéticos poblacionales de tetraploides relacionados con su evolución y ecología.


    Cálculo del efecto de la selección natural en las frecuencias genéticas.

    Se puede cuantificar el efecto de la selección natural sobre las frecuencias de los genes. Supongamos una población que contiene

    • 36% de dominantes homocigotos (Automóvil club británico)
    • 48% heterocigotos (Automóvil club británico) y
    • 16% homocigotos recesivos (Automóvil club británico)

    Las frecuencias de genes en esta población son

    Los heterocigotos son tan exitosos en reproducirse como los homocigotos dominantes, pero los homocigotos recesivos tienen solo un 80% de éxito. Es decir, por cada 100 Automóvil club británico (o Automóvil club británico) individuos que se reproducen con éxito sólo 80 de los Automóvil club británico los individuos logran hacerlo. los aptitud física (w) del fenotipo recesivo es, por tanto, 80% o 0,8.

    Su desventaja relativa también se puede expresar como coeficiente de selección, s, dónde

    En este caso, s = 1 − 0.8 = 0.2.

    los cambio en frecuencia del alelo dominante (Δp) después de una generación se expresa mediante la ecuación

    s pag0 q0 2
    Δp = __________
    1 - s q0 2

    dónde pag0 y q0 son las frecuencias iniciales de los alelos dominante y recesivo respectivamente. Sustituyendo, obtenemos

    (0.2)(0.6)(0.4) 2 0.019
    Δp = ________________ = ______ = 0.02
    1 − (0.2)(0.4) 2 0.968

    Entonces, en una generación, la frecuencia del alelo A aumenta de su valor inicial de 0,6 a 0,62 y el del alelo a disminuye de 0,4 a 0,38 (q = 1 - p).

    El nuevo equilibrio produce una población de

    • 38,4% de dominantes homocigotos (un aumento del 2,4%) (p 2 = 0.384)
    • 47,1% heterocigotos (una disminución del 0,9%) (2pq = 0,471) y
    • 14,4% homocigotos recesivos (una disminución del 1,6%) (q 2 = 0.144)

    Si la aptitud de los homocigotos recesivos continúa sin cambios, los cálculos pueden repetirse para cualquier número de generaciones. Si lo hace, encontrará que aunque la frecuencia del genotipo recesivo disminuye, la índice en el cual a se elimina del acervo genético disminuye, es decir, el proceso se vuelve menos eficiente para purgar el alelo a. Esto se debe a que cuando está presente en el heterocigoto, a está protegido de los efectos de la selección.

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    Ver el vídeo: Equilibrio Hardy-Weinberg conceptos (Mayo 2022).