معلومة

ما هي Codominant مقابل الواسمات الجينية المهيمنة؟

ما هي Codominant مقابل الواسمات الجينية المهيمنة؟


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

عند الحديث عن أنواع الواسمات الجينية ، غالبًا ما يتم استخدام صفة "السائدة" و "السائدة". لا أفهم تمامًا تعريفاتهم ووجدت تعاريف متناقضة.

فول وجاجيوتي (2008)

عادةً ما يقرؤون من Foll and Gagiotti (2008) ، ويعطون مثالين لعلامات من كل نوع

  • علامات Codominant
    • SNP
    • الأقمار الصناعية
  • علامات مهيمنة
    • RFLP
    • AFLP

رديت

يشير منشور reddit هذا إلى أن RFLP عبارة عن علامات سائدة (على عكس ما هو مذكور في Foll and Gagiotti (2008)).

واغينينغينور

على wageningenur.nl (موقع عشوائي لم أسمع به من قبل) ، قاموا بتعريف الواسمات السائدة والمشتركة بناءً على التعبير الجيني مما يشير إلى أن المصطلحات السائدة والمشتركة المستخدمة للعلامات لها نفس التعريف من تلك المستخدمة للتأثيرات الأليلية على النمط الظاهري (السيادة ، انحسار ، هيمنة مفرطة ، إلخ ...).

أسئلة

  • ما هي تعاريف مهيمن و المشترك المهيمن الواسمات الجينية؟

  • هل يمكنك تقديم أمثلة لكل نوع وشرح سبب احتوائها على فئة أو أخرى؟

  • هل الشروط مهيمن و السائد لها نفس التعريف عند استخدامها لوصف علامة وعندما تستخدم لوصف التأثيرات الأليلية على النمط الظاهري (السيادة ، التجنح ، السيادة الزائدة ، إلخ ...)؟


من ويكيبيديا

إذا كان من الممكن التمييز بين النمط الجيني للزيجوت المتماثلة الزيجوت متغايرة الزيجوت ، فيُقال إن العلامة هي السائدة المشتركة.

يبدو أن هذا التعريف مختلف عن التعريف المستخدم لشرح التأثيرات الأليلية. على سبيل المثال ، كما تعلم ، فإن SNP هو في الأساس سمة من سمات تسلسل الحمض النووي. إنه نوع وراثي أكثر من نمط ظاهري. من المفترض أن تكون الواسمات أنماطًا ظاهرية (يمكن أن تكون نمطًا ظاهريًا جزيئيًا أيضًا على سبيل المثال علامة للخلايا الجذعية وما إلى ذلك). تخلق SNP متغيرات أليلية ولكنها قد تساهم أو لا تساهم في أنماط ظاهرية مختلفة. وبالتالي ، قد تظهر المتغيرات الأليلية الهيمنة أو الهيمنة المشتركة فيما يتعلق ببعضها البعض. لذلك ، وفقًا للتعريف المستخدم في علم الوراثة الكلاسيكي ، لا يمكنك تسمية SNP كعلامة "مهيمنة" / "مشتركة مهيمنة".

هذا استخدام غريب للمصطلحات لكن الناس فعلوه لذلك لا يمكن التراجع عن الفعل. سوف أتجنب الاستخدام المستقبلي لمثل هذه المصطلحات المضللة. بعد قولي هذا أن SNP سيتناسب مع تعريف "العلامة المشتركة المهيمنة" إذا تم ملاحظتها من خلال تسلسل الحمض النووي.

أنا شخصياً سأعتبر RFLP تقنية وليست علامة في حد ذاته. يمكن استخدام RFLP للتمييز بين SNPs ولكن في بعض الأحيان قد لا يتم حتى حل أنماط ظاهرية مختلفة مرئية بقوة (تعتمد فعاليتها بشكل أساسي على تعدد الأشكال في مواقع التقييد). ومع ذلك ، سيكون للزيجوت المتغاير نمط نطاق مختلف مقارنةً بالزيجوت المتماثل. لذلك يجب أن تكون علامة "مشتركة المسيطرة".

AFLP ، على حد علمي هو ببساطة تضخيم PCR لشظايا التقييد. سيكون لها "سيطرة مشتركة" لنفس الأسباب. ومع ذلك ، فإن مجرد شاشة تعتمد على PCR لن تفرق بين متجانسات الزيجوت ومتغايرة الزيجوت ، وبالتالي ستكون علامة "سائدة". الآن مرة أخرى ، هذه تقنيات وليست ، بالمعنى الحقيقي ، "علامات" في حين أن SNPs والسواتل المكروية هي سمات حقيقية للحمض النووي. لذلك لا يمكن حتى مقارنة هذه. يمكن للتقنية ، اعتمادًا على حلها ، أن تكون "مسيطرة" أو "مشتركة المهيمنة" وفقًا لهذه التعريفات.


للمصلحة العامة

أود أن أكرر أن هذه التعريفات ، لبعض الأسباب المذكورة أعلاه ، معيبة تمامًا وبالتالي فهي مضللة (ربما كانت على ما يرام في وقت معين ولكنها عفا عليها الزمن الآن). يرجى تجنب استخدامها في أوراقك وتقاريرك وإذا أمكن أشر إلى هذه العيوب ، حتى لا تنتشر.


ما هي Codominant مقابل الواسمات الجينية المهيمنة؟ - مادة الاحياء

نشرة للمحاضرة 4 - C3032

متحولة مقابل طفرة
العزلة مقابل تحديد الهوية
النمط الظاهري مقابل النمط الجيني
الشاشة مقابل الاختيار
النوع البري مقابل النوع البري
الاختراق مقابل التعبيرية
متماثل الزيجوت مقابل متغاير الزيجوت
صبغي جسدي مقابل مرتبط بالجنس
السائد مقابل السائد مقابل المتنحي
التكميل مقابل عدم التكميل
ظنو
ميدان بونيت
طفرة علامة
طفرة شرطية
المجموعة التكميلية
الطفرات الاصطناعية (الجينات المكررة)
طفرة قاتلة
التخصيب الذاتي

مناهج مفيدة لمشاكل الوراثة:

تحديد الأنماط الجينية الوالدية عن طريق اختبار النسل واختبار التهجينات.

تذكر الاحتمال الأساسي.

إذا كان P هو احتمال وقوع حدث ما ، فإن 1-p هو احتمال عدم حدوثه

لحدثين مستقلين: و = أ س ب أو = أ + ب

ساحة بونيت للزيجوت المزدوج المتغاير أ / + ب / +:

إذا كانت a و b متنحية ، فإن 9 WT: 3 A: 3 B: 1 AB.

ماذا لو كان a متنحي و b مهيمن؟

ماذا لو كان كل من (أ) و (ب) مهيمنين؟

ماذا لو كانت a متنحية و b سائدة ولكنها تظهر اختراق بنسبة 50٪ في الزيجوت المتغاير (الحيوانات متماثلة اللواقح تعبر عن النمط الظاهري عند اختراق 100٪)؟

ماذا لو كانت a و b متنحية وكانت هناك حاجة إلى حدوث طفرات في كليهما من أجل النمط الظاهري للطفرة؟

ماذا لو كان a و b مهيمنين وكان هناك حاجة لطفرات في كليهما من أجل النمط الظاهري للطفرة؟

نهج وراثي لدراسة مشكلة بيولوجية:

فحص أو تحديد الطفرات المعيبة في الظاهرة قيد الدراسة.

حدد ما إذا كان النمط الظاهري يتكاثر بشكل صحيح وأنشئ سلالة متحولة.

Backcross إلى النوع البري لإزالة الطفرات الدخيلة.

الحصول على طفرات أخرى في نفس الجين واستنتاج النمط الظاهري في غياب الجين.


مقدمة

الواصفات التقليدية للتركيب الجيني للسكان (على سبيل المثال Fشارع) لتحليل عينات السكان التي تم تسجيلها للواسمات الجينية التي تُظهر الوراثة السائدة ومستويات منخفضة من التنوع الأليلي (عادةً من اثنين إلى أربعة أليلات لكل موضع). لقد زودتنا مجموعة كبيرة من النظرية الجينية السكانية المناسبة لمثل هذه العلامات بفهم كيفية تقديرات Fشارع تتأثر بمعلمات مثل معدل الهجرة وحجم السكان ومعدل الطفرات (Wright، 1978 Nei، 1987). باستخدام هذه المعرفة ، أصبح من الممكن الآن (بحذر ، وعمل عدد من الافتراضات) استنتاج العمليات البيولوجية مثل أنماط التشتت من تقديرات Fشارع محسوبة من الواسمات التقليدية (مثل اللوزيمات) في التجمعات الطبيعية.

في السنوات الأخيرة ، أصبحت مجموعة واسعة من الواسمات الجينية ذات الخصائص المختلفة متوفرة (كارب وآخرون ، 1998). يمكن تقسيمها إلى فئتين رئيسيتين: (1) محددات الأقمار الصناعية متناهية الصغر الخاصة بالموقع و (2) تقنيات بصمات الأصابع التعسفية متعددة البؤرة (على سبيل المثال الحمض النووي متعدد الأشكال المضخم عشوائياً (RAPDs) ، تضخيم طول الجزء متعدد الأشكال (AFLPs)). حقيقة أن كلا الفئتين من الواسمات لهما خصائص مختلفة عن أسلافهما يعني أن طرق التحليل الجديدة مطلوبة إذا كان سيتم استخدامها لعمل استنتاجات حول العمليات السكانية.

تختلف علامات الأقمار الصناعية الدقيقة عن علامات الألوزيم في نمط الطفرة التدريجي ، ومعدلات الطفرات العالية ومستوياتها العالية من التنوع الأليلي. سلطت العديد من المراجعات الحديثة الضوء على مشاكل استخدام المقدرات التقليدية Fشارع مشتق من بيانات الأقمار الصناعية الدقيقة لاستنتاج أشياء مثل مستويات تدفق الجينات بين السكان (Hedrick، 1999 Balloux et al، 2000 Balloux and Lugon-Moulin، 2002). وقد حفز هذا على تطوير طرق بديلة تعتمد إما على نماذج تطور السواتل الدقيقة (على سبيل المثال رشارع Slatkin ، 1995) أو اختبارات التخصيص السكاني (Waser and Strobeck ، 1998).

في الورقة الحالية ، نركز على تحليل وتفسير بيانات السكان المستمدة من تقنيات البصمات التعسفية مثل RAPDs و ISSRs (تكرار التسلسل متعدد البساطة) و AFLPs. تولد هذه أعدادًا كبيرة من الواسمات متعددة الأشكال عن طريق تضخيم أو عدم تضخيم متواليات DNA التعسفية المنتشرة في جميع أنحاء الجينوم (Williams et al ، 1990 Zietkiewicz et al ، 1994 Vos et al ، 1995). إحدى المزايا الواضحة لهذه الأساليب هي العدد الكبير من المواقع التي يمكن تسجيلها كأحرف ثنائية. تعتمد دراسات RAPD و ISSR عادةً على بيانات من 30 إلى 100 موقع ، في حين أنه ليس من غير المعتاد تسجيل ما يصل إلى 250 موقعًا في دراسات AFLP. العيب الرئيسي لاستخدام تقنيات البصمات التعسفية هو الطبيعة السائدة للبيانات التي تم الحصول عليها (Lynch and Milligan، 1994 Harris، 1999). من بين فئات النمط الجيني الثلاثة المحتملة في فرد ثنائي الصبغة (X1X1، X1X2، X2X2) ، يتم تسجيل حالتين فقط من الأحرف: وجود النطاق (تم تسجيله على أنه 1 = X1X1 و X1X2) وغياب الفرقة (تم تسجيله على أنه 0 = X2X2).

تم اعتماد استراتيجيتين لاستخدام هذه المجموعة السائدة من العلامات لدراسة التركيبة السكانية. الأول يتضمن تحليل مستوى السكان. يتطلب تسجيل أعداد كبيرة من الأفراد عبر مجموعة من السكان. عندما يكون نظام تكاثر العشائر معروفًا ، يمكن تقدير ترددات أليل العشائر باستخدام تقديرات غير متحيزة مناسبة و Fشارع ثم يتم تحديده (Lynch and Milligan ، 1994). بدلا من ذلك ، خاصة عندما يكون نظام التربية غير معروف ، إما نهج بايزي للتقدير Fشارع يمكن إجراء (Holsinger et al ، 2002) أو يمكن حساب مصفوفة المسافة الجينية بناءً على بيانات النمط الظاهري ، وتقسيم التباين إلى مكوناته بين السكان لحساب تناظرية لـ Fشارع (φسانت إكسكوفير وآخرون ، 1992). ثم يتم إجراء الاستنتاجات حول مستويات الهجرة بين السكان ، أو التاريخ السكاني ، بالطريقة العادية بناءً على النظرية الوراثية السكانية التي تتعلق Fشارع للعمليات السكانية.

تتضمن الإستراتيجية الثانية لاستخدام بيانات الواسم السائدة عادةً أخذ عينات من عدد أقل من الأفراد لكل مجموعة سكانية ، ولكن يتم تسجيل كل منها في عدد كبير من المواقع. ثم يتم استخدام الأنماط الظاهرية للواسمات المهيمنة متعددة التركيز للأفراد لتوليد مصفوفة المسافة الجينية. تخضع هذه المعلومات للتحليل الظاهري لإنتاج تمثيل مرئي (مخطط قائم على الأشجار أو مخطط إحداثيات رئيسي (PCO)) للعلاقات الجينية بين الأفراد في العينة (مثل Winfield et al ، 1998 Clausing et al ، 2000 Drummond et al. ، 2000 van der Merwe et al، 2000 Sawkins et al، 2001 Barth et al، 2002 Nan ​​et al، 2003).

ثم يشكل شكل الشجرة أو مخطط PCO الأساس لعمل الاستدلالات الجينية السكانية حول المجموعات السكانية التي اشتق منها الأفراد. على سبيل المثال ، تم تفسير تجميع الأفراد من مجموعات سكانية مختلفة في نفس المجموعة من الشجرة كدليل على تدفق الجينات بين هذه المجموعات السكانية لأفراد من مجموعات سكانية مختلفة في مجموعات حصرية متبادلة وقد تم اعتباره دليلاً على العزلة الجينية للسكان.

يتم تمثيل العلاقات الجينية بين الأفراد الذين يستخدمون هذه التقنيات بشكل شائع. ومع ذلك ، فإن تفسير الأشجار الناتجة من حيث السلوك الجيني للسكان المعنيين ليس واضحًا ، ولا يعتمد على أي نموذج أو نظرية جينية كمية رسمية للسكان. على الرغم من ذلك ، يبدو أن استخدام المخططات الظاهرية باستخدام البيانات السائدة لاستنتاج العمليات الجينية السكانية يكتسب قبولًا واسع النطاق وغير نقدي.

الهدف من هذه الورقة هو التأكيد على بعض المخاطر المحتملة الكامنة في هذه الممارسة. للقيام بذلك ، نقدم مثالًا توضيحيًا بسيطًا. نستكشف كيف يرتبط الجار الشائع الاستخدام الذي ينضم إلى النهج المستند إلى الشجرة لتحليل بيانات بصمات الأصابع التعسفية بالمعلومات المعروفة عن التركيبة السكانية. نوضح كيف يؤثر الاختلاف في مدى التمايز الجيني بين السكان وعدد العلامات المسجلة وتفاعل هذه العوامل على طوبولوجيا الشجرة. لا يتمثل هدفنا في تقديم إرشادات للتفسير الجيني للسكان للأشجار الظاهرية ، بل التركيز على بعض العوامل التي تجعل هذه العملية إشكالية عند ممارستها بمعزل عن غيرها.


ما هو الفرق بين Codominance والسيطرة غير المكتملة؟

على الرغم من أن مندل لعب دورًا لا يتجزأ في مراقبة العلاقات المهيمنة ، إلا أن العلاقات المهيمنة غير المكتملة وغير المكتملة تعتبر أنماطًا وراثية غير مندلية.

ما هو كودومينانس؟

في علاقة سائدة ، لا يكون أليلًا متنحيًا أو مقنعًا بواسطة الأليل الآخر (مما يجعل الزوج الذي يرمز له خاصية مميزة). يلعب المزج دورًا في العلاقة السائدة ، ويتم التعبير عن كلا الأليلين بالتساوي ، وخصائصهما موجودة (ومشاهدة) في النمط الظاهري.

بطريقة ما ، يمكنك التفكير في السيادة المشتركة مثل "الأبوة والأمومة المشتركة" ، حيث يلعب كل من الوالدين دورًا متساويًا. في العلاقة السائدة ، يتم تناقل كلا الأليلين من جيل إلى آخر ، بدلاً من تكاثرهما.

كيف تختلف الهيمنة غير المكتملة؟

نحن نعلم ما هي الهيمنة الكاملة وقد تكون الهيمنة غير الكاملة (أو الجزئية) تشبه إلى حد كبير ما يبدو. تشير الهيمنة غير الكاملة إلى عندما لا يكون أليل واحد خاص بسمة معينة هو المسيطر بالكامل على نظيره (الأليل الآخر). ينتهي النسل بنمط ظاهري مشترك.

صفات كل من الوالدين ليست سائدة أو متنحية ونتائج النمط الظاهري الثالث. لا تمتزج الأليلات فعليًا ، ولكن يبدو أن السمات مختلطة ، لذلك يشير الكثير من الناس إلى نتيجة الهيمنة غير الكاملة على أنها "ممزوجة".

كما ترى ، فإن العلاقات المهيمنة غير المكتملة متشابهة جدًا. في حين أن أحدهم لديه مزج فعلي يحدث في النسل ، يبدو أن الآخر هو أنه يمكنك أن ترى كيف قد يفترض بعض الناس أنهم متماثلون ، أليس كذلك؟

هناك طريقة بسيطة لشرح الاختلافات بين الاثنين وهي أنه في حالة الهيمنة غير المكتملة ، تكون سمات النسل فريدة ومماثلة للسمات السائدة (ولكنها لا تزال سمة خاصة بها). ينتج الريش الأسود والريش الأبيض ذرية فضية ذات ريش.

ستؤدي العلاقة السائدة إلى نسل له كلتا السمتين المرئيتين. يمكنك الحصول على فكرة أفضل عن كيفية عمل ذلك في الأمثلة أدناه.


مقارنة بين عزل الحمض النووي والعلامات الجزيئية السائدة والمشتركة المهيمنة للكشف عن الجنس الجيني لغالوس الداجن (الدجاج المنزلي)

غرض: تعد جودة الحمض النووي وموثوقية الواسمات الجزيئية أمرًا بالغ الأهمية لنجاح تحديد الجنس الجيني القائم على تفاعل البوليميراز المتسلسل (PCR). هدفت هذه الدراسة إلى التحقق من الظروف المثلى لعزل الحمض النووي من دم الدجاج والتأكد من صحة استنساخ العلامات الجنسية السائدة والمشتركة كأداة للتمييز الجنسي الناجح في أبحاث الطيور.

طريقة البحث: تم تقييم فعالية ستة إجراءات استخراج مختلفة بما في ذلك مجموعة تنقية تجارية يدوية ومحلول مع مجموعات مختلفة من الدم الأولي ، ومحلول التحلل ومحول البروتين فيما يتعلق بإنتاجية الحمض النووي ونقاوته. تم تقييم ثلاث مجموعات أولية وهي CHD1 و HUR 0423 و HUR 0424 بواسطة PCR.

الموجودات: أظهرت نتائج الدراسة أن 10 مايكرولتر من حجم الدم الأولي ينتج عنه إنتاجية عالية من الحمض النووي بدرجة كبيرة مع نقاء عالٍ. أظهرت العلامة السائدة HUR0424 أنها نظام علامات موثوق به لتحديد جنس الدجاج المنزلي على العلامات السائدة المشتركة.

حدود البحث: لدقة النتائج ، كان لا بد من اتباع البروتوكولات في نفس الوقت واستخدام نفس العينة لتجنب أي أخطاء.

الأصالة / القيمة: يعتبر تحديد الجنس القائم على تفاعل البوليميراز المتسلسل هو الطريقة الأكثر دقة والأرخص تكلفة ، وبالتالي فإن التحقق من صحة الطريقة مهم لنجاح أبحاث الطيور في المستقبل.


مدونة MorphMarket

في هواية الزواحف ، نصنف الجينات الطافرة بناءً على كيفية تفاعلها لتحويل مظهر الحيوان من شكله البري. قد يحمل الحيوان صفرًا أو نسخة واحدة أو نسختين من جين متحور. إذا كان يحمل جينًا واحدًا فقط (أي نصف الزوج) ، فإننا نشير إليه بالشكل المتغاير الزيجوت لأنه يحتوي على جين متحور مقترن بجين من النوع العادي / البري. عندما يكون الزوج موجودًا ، يُقال إن الحيوان متماثل اللواقح لهذا الجين.

الصفة الوراثية النادرة لا تنتج جينات النوع تغييرًا بصريًا ما لم يكن الحيوان يحمل الزوج الكامل من الجين المتحور. مثال على ذلك Piebald. تبدو لعبة Het Piebald Ball Python تمامًا مثل كرة Python البرية أو العادية. عندما لا يكون المربي متأكدًا مما إذا كان الحيوان يحمل جينًا متنحيًا ، فيمكنه الإشارة إليه على أنه "احتمال هيت" ، ربما مع نسبة احتمال استنادًا إلى الوالدين (على سبيل المثال ، "66٪ احتمال هيت").

وهي الجينات مهيمن تنتج تأثيرات بصرية حتى في شكل متغاير الزيجوت. هذا يعني أن النسل الذي لديه والد واحد فقط يحمل الجين يمكن أن يكون له مظهر متحور. في حالة الهيمنة الحقيقية ، يتم تحقيق نفس التأثير البصري المتغير مع جين واحد أو زوج من الجينات. يعتبر Pinstripe in Ball Pythons جينًا مهيمنًا معروفًا ، ولا يمكن تمييزه في شكل het أو "super" (متماثل الزيجوت).

سيادة غير تامة هو عندما ينتج كل من الأشكال متغايرة الزيجوت ومتماثلة اللواقح مظاهر متغيرة مختلفة. على سبيل المثال ، ينتج جين البلاتين الصغرى مظهرًا أفتح لونًا في شكل متغاير الزيجوت ، والأبيض الصلبة بلو آيد لوسي (BEL) في شكل متماثل الزيجوت. لا يستطيع المربون الذين يكتشفون جينًا مهيمنًا جديدًا أن يقولوا إنه مهيمن بشكل غير كامل حتى ينتجون شكلاً فائقًا يختلف عن الجين المتغاير الزيجوت. بدون معرفة ما إذا كان هذا ممكنًا ، قد يستغرق الأمر عدة أجيال "لإثبات" الطبيعة الحقيقية للجين.

استخدم مجتمع الزواحف هذا المصطلح بشكل شائع كودومينانت للإشارة إلى الجينات التي تنتج مظهرًا مختلفًا في أشكال متماثلة اللواقح وغير متجانسة. ومع ذلك ، فإن الهيمنة غير الكاملة مصطلح بيولوجي أكثر دقة في معظم الحالات. تصف الهيمنة غير المكتملة الجينات التي تنتج أ ممزوج تأثير. على سبيل المثال ، الجينات الحمراء والبيضاء التي تنتج اللون الوردي (أو أي لون آخر) هي المسيطرة بشكل غير كامل. على النقيض من ذلك ، يصف Codominant الجينات التي تنتج غير مخلوط تأثير. من الأمثلة على ذلك الجينات الحمراء والبيضاء التي تنتج مظهرًا باللونين الأحمر والأبيض. قد يبدو لونه ورديًا عن بعد ، ولكنه يتكون بالفعل من شعر أبيض ووردي ، وقشور ، وما إلى ذلك. معظم جينات الزواحف التي يشار إليها باسم Codominant لها التأثير الممزوج ، وبالتالي يمكن تصنيفها بدقة أكبر على أنها المهيمنون غير المكتملة.

إليك مقطع فيديو قصير يوضح هذه الاختلافات.

أين تظهر أشكال الهيمنة في MorphMarket؟ لكل نوع ، يمكنك تصفح الإعلانات حسب السمات أو الأشكال. في صفحة الفهرس هذه ، ستجد السمات مشفرة بالألوان حسب الهيمنة. تمثل الألوان الأكثر دفئًا المتنحيات وتمثل الألوان الأكثر برودة العناصر السائدة. نقوم أيضًا بتقسيم الإعلانات باستخدام ألوان مختلفة لأشكال ممكنة ومتماثلة اللواقح أو فائقة. يشير تدرج الرمادي إلى السمات التي لا يمكن توريثها بشكل مباشر.

يمكنك العثور على مزيد من المعلومات حول علم الوراثة باستخدام الروابط الموجودة على صفحة الموارد الخاصة بنا.


تطبيق

البشر:

نحن نستخدم لوحة خط خلية تنوع الجينوم البشري HGDP-CEPH المقدمة من C ann وآخرون. (2002) لتحديد مناطق الجينوم البشري التي قد تتأثر بالاختيار. يتكون الإصدار الأخير من مجموعة البيانات هذه من 1056 فردًا من 53 مجموعة سكانية فرعية ، والتي تم تسجيلها لـ 835 ساتلًا مكرويًا. على أساس نتائج دراسة المحاكاة الواقعية التي أجريناها ، اخترنا استخدام نفس 19 مجموعة قارية من إفريقيا وأوروبا وآسيا لتقليل المعدل الإيجابي الخاطئ. احتفظنا فقط بالأقمار الصناعية الدقيقة ثنائية وثلاثية ورباعية النوكليوتيد ، مما دفعنا إلى اختيار 106 ثنائي نيوكليوتيدات و 127 ثلاثي نيوكليوتيد و 327 رباعي نيوكليوتيد ، مما أدى إلى إجمالي 560 علامة. لتقليل اكتشاف الإيجابيات الخاطئة إلى الحد الأدنى ، اعتمدنا أفضل استراتيجية تم تحديدها بواسطة عمليات المحاكاة الخاصة بنا وأجرينا تحليلات منفصلة لكل نوع من أنواع العلامات الثلاثة وقمنا بتجميع النتائج. استخدمنا نفس قيمة القطع وهي 0.99 كما في مجموعة البيانات المحاكاة. وجدنا 131 موقعًا قيد التحديد: تم اكتشاف 86 موقعًا على أنها قيد التحديد الاتجاهي و 45 تحت اختيار الموازنة. يمثل هذا 23 ٪ من المواقع المدروسة وهو أعلى بكثير من المعدل الإيجابي الكاذب المقدّر من دراسة المحاكاة التي اعتبرت سيناريوهات ديموغرافية وأخذ عينات مماثلة (4.5 ٪). تشير هذه النتائج إلى أن عددًا كبيرًا من المواقع لم يخضع فقط للاتجاه (15٪) ولكن أيضًا لموازنة الاختيار (8٪) في سياق التطور البشري.

حددنا مواقع الأقمار الصناعية الدقيقة الموجودة داخل جين تم تحديد موضعه جيدًا ، باستخدام قاعدة بيانات NCBI UniSTS (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sites/entrez؟db=unists). وجدنا ثمانية سواتل ميكروية قريبة من جينات معروفة تحت الاختيار الاتجاهي ، اثنان منها كانا موجودين على كروموسوم X و 10 جينات معروفة تحت الانتقاء المتوازن ، وكلها تقع على الجينات الذاتية (الجدول 8). استخدمنا بعد ذلك قاعدة بيانات Mendelian Inheritance in Man (OMIM) (ftp.ncbi.nih.gov/repository/OMIM/morbidmap) لإنشاء الوظيفة المفترضة للجينات الـ 18 التي تم تحديدها باستخدام NCBI وتأكدنا أن 15 جينًا (8 قيد الموازنة و 7 تحت الاختيار الاتجاهي) يشار إليها على أنها متورطة في مرض وراثي. هذه النتائج تتوافق مع نتائج C lark وآخرون. (2003) الذي أظهر أن الجينات قيد الاختيار ممثلة تمثيلا زائدا في قاعدة البيانات هذه.

الجينات تحت الانتقاء الطبيعي

ليتورينا ساكساتيليس:

لتقديم تطبيق إلى AFLPs ، قمنا بإعادة تحليل ملف ليتورينا ساكساتيليس مجموعة بيانات W ilding وآخرون. (2001) ، ودرس أيضا من قبل G rahame وآخرون. (2006). تتكون البيانات من 290 موقعًا متعدد الأشكال AFLP ، تم مسحها في أربعة شواطئ صخرية مختلفة في بريطانيا: Thornwick Bay و Flamborough (TH) Filey Brigg (FY) Old Peak (OP) و Robin Hood's Bay (RB). في هذه المنطقة L. saxatilis تم العثور على شكلين شكليين ("H" و "M") التي تظهر دليلاً جيدًا على العزلة الإنجابية الجزئية. تم أخذ عينات من مجموعة واحدة من كل شكل شكلي في كل شاطئ ، باستثناء شاطئ RB حيث تم أخذ عينات من مجموعتين من M. تتكون كل عينة من العينات الثمانية الناتجة من 43-51 فردًا.

يمكن أن تفسر فرضيتان في كل شاطئ الاختلاف الملحوظ بين الشكلين المورفولوجيين (G rahame وآخرون. 2006): تباعد تباين يتبعه اتصال ثانوي أو تباعد أولي نظير (W ilde) وآخرون. 2001). في كلتا الحالتين ، من المحتمل أن يتبادل السكان الجينات في منطقة الاتصال فقط ، واستخدام المجموعات الثمانية في تحليل واحد سيؤدي إلى انتهاك النموذج الديموغرافي الذي تفترضه طريقة الاستدلال لدينا. يتم دعم هذا أيضًا من خلال الشجرة المرتبطة بالجوار التي أنشأها W ilding وآخرون. (2001) من المواقع التي حددوها على أنها محايدة: تم تجميع السكان حسب الموقع (قاموا أيضًا ببناء شجرة باستخدام جميع المواقع ، مما أدى إلى تجميع السكان حسب الأشكال المورفوتوبية H و M).

ويلدينغ وآخرون. (2001) استخدم نسخة معدلة من نموذج Fdist (B eaumont و N ichols 1996) لاكتشاف الانتقاء من العلامات السائدة. قاموا بتحليل ثلاث مجموعات من البيانات ، تتوافق مع الشواطئ الثلاثة حيث تم أخذ عينات من كلا النموذجين ، كل واحدة تحتوي على مجموعتين من السكان. تتمثل إحدى المشكلات المحتملة لطريقة B eaumont و N ichols (1996) في ضرورة التقدير نانومتر من مجموعة البيانات لإجراء عمليات محاكاة بهذه القيمة المستهدفة. ومع ذلك ، فإن تقدير نانومتر يفترض الحياد ويتم المبالغة في تقديره في وجود اختيار الاتجاه. لتجنب هذه المشكلة ، استخدموا إجراء تكراريًا يعني Fشارع المحسوبة من مجموعة البيانات الكاملة تستخدم كمدخل لأول تشغيل Fdist ، ثم يتم تعديلها بشكل تكراري حيث تتم إزالة المواقع الخارجية. بعد أربع خطوات من هذا القبيل ، ويلدينغ وآخرون. (2001) احتفظ فقط بالمواقع التي كانت تقع فوق 0.99 الكمي في جميع مقارنات H-M الثلاثة وحدد 15 موقعًا قيد الاختيار.

لقد أجرينا نفس التحليلات الثلاثة لكل مجموعة بيانات مكونة من مجتمعين باستخدام طريقتنا. يأخذ نموذج Bayesian الذي استخدمناه في الاعتبار بشكل صريح الموقع قيد الاختيار في تقدير Fشارع المعاملات في المعادلة 3 وبالتالي لا تعاني من المشكلة المذكورة أعلاه. قارن B eaumont و B alding (2004) الحرج ص- القيم بين طريقة بايزي وطريقة Fdist عن طريق مطابقة المعدل الإيجابي الخاطئ البالغ 6800 موقع محايد. أظهروا أن مستوى 1٪ لـ Fdist يعادل مستوى 10٪ لنموذج Bayesian. هنا ، تشير دراسة الحساسية أعلاه إلى أن مستوى 10٪ للمعيار غير الرسمي المستخدم من قبل B eaumont و B alding (2004) يعادل قيمة قطع قدرها 0.7 للاحتمال اللاحق المقدّر بواسطة نسخة القفزة العكسية من الطريقة. حددنا 13 موقعًا مع احتمال & gt0.7 وجميعهم ينتمون إلى قائمة 15 موقعًا تم تحديدها بواسطة W ilding وآخرون. (2001). تم تسمية الموقعين المفقودين "A37" و "F11" بواسطة W ilding وآخرون. (2001) ووفقًا لطريقتنا ، تم تحديد كلاهما على أنهما خارجيان في مجموعتين فقط من مجموعات البيانات. بتعبير أدق ، يحتوي موضع A37 على احتمال لاحق يبلغ 0.53 فقط في مجموعة بيانات Filey ، وللموقع F11 احتمال لاحق قدره 0.65 في مجموعة بيانات Old Peak. هذه المواقع في الذيل السفلي لتوزيع تردد الأليل المقدّر بواسطة W ilding وآخرون. (2001) في مجموعتين من مجموعات البيانات الثلاث التي تم النظر فيها. إذا أردنا استخدام قيمة قطع قدرها 0.65 بدلاً من 0.7 ، فسنقوم بتضمين موضع F11 في قائمة المواقع المحددة ولكن أيضًا علامة إضافية لم يتم العثور عليها بواسطة W ilding وآخرون. (2001).

قمنا أيضًا بتحليل هذه المجموعات الثلاث من مجموعتين من السكان كمجموعة بيانات واحدة من ستة مجموعات سكانية للتحقيق في تأثير انتهاك النموذج الديموغرافي الذي تفترضه طريقتنا. باستخدام قيمة قطع تبلغ 0.99 ، تم تحديد جميع المواقع الـ 13 الموجودة في التحليلات الزوجية على أنها قيم متطرفة ، ولكننا نجد أيضًا 4 مواقع إضافية. تشير نتائج محاكاة نموذج التوسع المكاني إلى أن هذه المواقع يمكن أن تكون إيجابية خاطئة بسبب انتهاك النموذج الديموغرافي المفترض. كما كان الحال بالنسبة لمجموعة البيانات البشرية ، فإن هذه المواقع الأربعة لها تقدير لاحق لـ α الموجود في ذيل توزيع قيم α للمواقع ذات الاحتمال اللاحق & gt0.99. بتعبير أدق ، فإن القيمة القصوى المقدرة لـ α لهذه المواقع الإضافية الأربعة هي 1.89 ، في حين أن معظم المواقع المحددة على أنها قيم متطرفة (7 من 13) في التحليلات الزوجية لها تقدير لاحق لـ α أكبر من هذه القيمة.

لتحديد أي من الطريقتين هو الأكثر ملاءمة ، قمنا بتعديل مخطط المحاكاة المقدم أعلاه لدمج سيناريو ديموغرافي مختلف. بتعبير أدق ، بدلاً من محاكاة التجمعات الستة في نموذج الجزيرة ، قمنا بمحاكاة أول ثلاث مجموعات من هذا النموذج (للشواطئ الثلاثة) ثم ، من كل واحد منهم ، قمنا بتوليد ترددات أليل لمجموعتين (تقابل نمطين مختلفين من الأشكال. ). يحاكي هذا التاريخ الديموغرافي شجرة الانضمام إلى الجار التي أنشأها ويلدينغ وآخرون. (2001) من المواقع التي حددوها على أنها محايدة. اخترنا معلمات المحاكاة للحصول على مجموعات بيانات قريبة من المجموعة الحقيقية. قمنا بمحاكاة 290 موقعًا و 50 فردًا في كل مجموعة. كنا Fشارع = 0.05 بين السكان الأسلاف والمجموعات الثلاثة الوسيطة و Fشارع = 0.03 بين المجموعات السكانية الوسيطة والمجموعات الستة التي تم أخذ عينات منها. تمت محاكاة ترددات أليل الأسلاف من توزيع بيتا مع كلتا المعلمتين تساوي 0.5 واخترناها Fيكون = 0.5. أضفنا التحديد إلى 20 موقعًا ، باستخدام α = 2.5.

أجرينا نفس التحليل على مجموعة البيانات هذه كما هو الحال مع المجموعة الحقيقية: 17 موقعًا على 20 موقعًا قيد التحديد كان لها احتمال لاحق و gt0.7 في جميع التحليلات الزوجية الثلاثة. لم نكتشف أي إيجابيات خاطئة وتم تحديد جميع المواقع السلبية الخاطئة الثلاثة على أنها قيم متطرفة في تحليلين من التحليلات الثلاثة. ثم أجرينا تحليلًا مع المجموعات الست كمجموعة بيانات واحدة وحددنا جميع المواقع العشرين التي تم اختيارها مع الاحتمال اللاحق & gt0.99. ومع ذلك ، حددنا أيضًا 4 مواقع إيجابية كاذبة إضافية. القيمة القصوى المقدرة لـ α لهذه المواقع الإضافية الأربعة هي 2.02 ، بينما 11 فقط من 20 موقعًا خارجيًا حقيقيًا لها تقدير لاحق لـ α أكبر من هذه القيمة. تشير هذه النتائج إلى أنه في ظل هذا النموذج الديموغرافي المحدد ، من الأفضل إجراء تحليلات زوجية بدلاً من تحليل عالمي واحد. علاوة على ذلك ، يبدو أن أفضل إستراتيجية هي تحديد كل المواقع التي تكون متطرفة في اثنين على الأقل من التحليلات الزوجية الثلاثة. في الواقع ، إذا استخدمنا مثل هذا النهج ، فسنسترجع جميع المواقع العشرين قيد التحديد دون تحديد أي إيجابيات خاطئة. لاحظ أنه يمكننا الحصول على نفس النتيجة حتى لو رفعنا احتمالية القطع إلى 0.78.

تطبيق هذا النهج على مجموعة البيانات periwinkle من W ilding وآخرون. (2001) ، حددنا جميع المواقع الـ 15 التي تم تحديدها في الأصل من قبلهم وكذلك 6 القيم المتطرفة الإضافية. نحصل على نفس النتيجة حتى لو رفعنا احتمال القطع إلى 0.81. وبالتالي ، تشير تحليلاتنا إلى أن ما مجموعه 21 موقعًا متأثرًا بالاختيار في هذا النوع.


مقدمة

التشتت هو إحدى العمليات المركزية في ديناميكيات وتطور مجموعات النباتات. يتم تحديد الديناميكيات المكانية لمجموعات النباتات إلى حد كبير من خلال حركة البذور. على المستويات الإقليمية ، ستحدد نطاقات انتشار البذور احتمالات استعمار المواقع الجديدة ، وستؤثر على احتمال انقراض السكان المحليين (تأثير الإنقاذ Brown & Kodric-Brown 1977). يعد التشتت بين السكان أيضًا محددًا مهمًا لهيكل التمثيل الغذائي وسيحدد الوحدات التي نعتبر فيها الديناميكيات والتطور (Pair & Barrett 1996). على سبيل المثال ، هل يمكننا اعتبار السكان المحليين كوحدة ديناميكية ، أم أننا بحاجة إلى النظر في ديناميكيات السكان المجاورين إذا أردنا تحقيق فهم كامل للديناميكيات المحلية؟ إذا لاحظنا عدم توازن على مستوى السكان المحليين ، فهل يمكننا فهم ذلك في ضوء ديناميكيات التمثيل الغذائي والتوازن الإقليمي (Olivieri وآخرون. 1990 أنطونوفيكس وآخرون. 1994 زوج وباريت 1996)؟ علاوة على ذلك ، يعد التشتت قضية مهمة للعديد من الموضوعات التطبيقية ، بما في ذلك تحليل الجدوى لمجموعات الأنواع المجزأة (Ellstrand 1992 Ellstrand & Elam 1993 Ouborg 1993) ، وتقييم مخاطر هروب الكائنات المعدلة وراثيًا إلى التجمعات الطبيعية (Ellstrand & Hoffman 1990) والسيطرة على الأمراض الوبائية وغزوات الأنواع الغريبة (Hengeveld 1989 Williamson 1996).

إذا أردنا العثور على إجابات للأسئلة داخل هذه المجموعة المتنوعة من الموضوعات ، فإن بعض القياس الكمي للتشتت أمر حيوي. ومع ذلك ، فإن القياس الكمي للتشتت ، وخاصة التشتت لمسافات طويلة ، كان دائمًا أحد أكثر المهام صعوبة في بيولوجيا تجمعات النبات. يمكن العثور على عدة طرق في الأدبيات. تقيس العديد من الدراسات المسافة الفعلية التي تتشتت فيها النشرات الفردية وتبني توزيعًا للترددات. يتم قياس مسافات التشتت عن طريق محاصرة البذور على مسافات مختلفة من المصدر (Huiskes وآخرون. 1995 Ruckelshaus 1996 Thiede & Augspurger 1996) ، عن طريق استعادة التكاثر المعلّم والمطلق (Johansson & Nilsson 1993) أو باستخدام نظائر اصطناعية لتكاثر التشتت (Nilsson وآخرون. 1991). نهج آخر يحاول التنبؤ بمسافات التشتت عن طريق قياس الخصائص الديناميكية الهوائية للبذور في تجارب نفق الرياح (Van Dorp وآخرون. 1996) وصنع نماذج الانتشار (Greene & Johnson 1996 Cain وآخرون. 1998). عادةً ما ينتج عن كلا النهجين منحنيات تشتت ليبتوكورتيك ، مع تشتت غالبية البذور على مسافات قصيرة جدًا ونسبة صغيرة جدًا فقط تتشتت على نطاقات أطول. على سبيل المثال ، في تجربة فخ البذور مع الترمس texensis نثر 95٪ من البذور أقل من 2 م ، وأقل من 0.5٪ من البذور مشتتة بين 3.2 و 3.4 م ، ولم يتم الكشف عن بذور مشتتة لأكثر من 3.5 م (Schaal 1980). بينما قد تختلف مسافة التشتت القصوى المكتشفة بين الأنواع والتجارب ، فإن القاعدة العامة هي أن التشتت لمسافات طويلة نادر جدًا. However, comparison of observed colonization rates with rates predicted from dispersal curves drawn up using the methods described above suggests that the magnitude of long-distance dispersal is frequently underestimated ( Van Dorp 1996 Cain وآخرون. 1998 ).

At the same time these rare long-distance dispersal events have great biological relevance. They determine both the possibilities of colonization of new sites and the structure of metapopulations, and may also contribute to gene flow among populations and thus influence the distribution of genetic variation. Although conventional population genetic wisdom says that the exchange of one migrant per generation is enough to prevent strong differentiation among two populations ( Ellstrand & Elam 1993 ) (although allele frequencies may still be quite different Wright 1978 ), the methods available to study dispersal are generally insufficiently sensitive to measure this low-frequency dispersal rate reliably, thus illustrating the limitations of such methods.

The search for a solution to this problem led Silvertown (1991) to suggest that the study of dispersal would greatly benefit from integration of ecological and population genetic approaches. The argument was that if it is very difficult to estimate long-distance dispersal rates by following individual propagules, then we should approach the problem from the other end, by studying the (population genetic) consequences of dispersal, rather than dispersal events themselves. Part of Silvertown’s plea was based on the potential offered by the use of sophisticated molecular marker techniques, which at that time were emerging rapidly. The question then was: ‘How can these techniques help us understand dispersal, and, especially, will they lead to qualitatively new insights?’ The central question addressed in this paper is the way in which the population genetic approach, through the use of molecular markers, may indeed be able to help the study of dispersal.

Any attempt to integrate ecological and population genetic approaches to study dispersal should start with a definition of dispersal, as distinct from gene flow. Dispersal and gene flow, although clearly related, have different meanings, which could be confused. Therefore, throughout this paper dispersal will refer to the dispersal of seeds (or other propagules able to establish themselves), while gene flow will refer to the movement of genes and thus may involve both seed and pollen migration.

We begin this review by discussing a few characteristics of molecular markers that are relevant to the study of dispersal. We then discuss the two basic population genetic approaches to this topic: the indirect and direct methods. In the indirect method, gene flow is inferred from the distribution of genetic variation among (sub)populations, and dispersal rates are then calculated from gene flow levels. Specific applications are needed to achieve this and two, genetic dispersal curves and separation of seed dispersal from pollen flow, are presented here. The direct method of estimating gene flow and dispersal, and the help of molecular markers in this approach, is then discussed. We conclude with a comparison of the type of information that can be obtained from ecological and the two population genetic approaches, and discuss prospects for the application of molecular markers in dispersal research.


What are Codominant vs Dominant Genetic Markers? - مادة الاحياء


Some commonly used types of genetic markers are

  • RFLP (or Restriction fragment length polymorphism)
  • SSLP (or Simple sequence length polymorphism)
  • AFLP (or Amplified fragment length polymorphism)
  • RAPD (or Random amplification of polymorphic DNA)
  • VNTR (or Variable number tandem repeat) polymorphism, SSR (or Simple sequence repeat)
  • SNP (or Single nucleotide polymorphism)
  • STR (or Short tandem repeat)
  • SFP (or Single feature polymorphism)
  • DArT (or Diversity Arrays Technology)
  • RAD markers (or Restriction site associated DNA markers)

They can be further categorized as dominant or co-dominant. Dominant markers allow for analyzing many loci at one time, e.g. RAPD. A primer amplifying a dominant marker could amplify at many loci in one sample of DNA with one PCR reaction. Co-dominant markers analyze one locus at a time. A primer amplifying a co-dominant marker would yield one targeted product. Dominant markers, as RAPDs and high-efficiency markers (like AFLPs and SMPLs), allow the analysis of many loci per experiment without requiring previous information about their sequence.

Codominant markers (RFLPs, microsatellites, etc.) allow the analysis of only a locus per experiment, so they are more informative because the allelic variations of that locus can be distinguished. As a consequence, you can identify linkage groups between different genetic maps but, for their development it is necessary to know the sequence (which is still expensive and is considered one of their down sides).


مراجع

Balloux F, Brünner H, Lugon-Moulin N, Hausser J, Goudet J (2000). Microsatellites can be misleading: an empirical and simulation study. تطور 54: 1414–1422.

Black WC, Baer CF, Antolin MF, DuTeau NM (2001). Population genomics: genome-wide sampling of insect populations. Annu Rev Entomol 46: 441–469.

Bonnin I, Ronfort J, Wozniak F, Olivieri I (2001). Spatial effects ad rare outcrossing events in ميديكاغو truncatula (فاباسيه). Mol Ecol 10: 1371–1383.

Cagigas ME, Vazquez E, Blanco G, Sanchez JA (1999). Combined assessment of genetic variability in populations of Brown trout (Salmo trutta L.) based on allozymes, microsatellites and RAPD markers. Mar Biotechnol 1: 286–296.

Cherel O, Lavagne A (1982). Aire de répartition, phénologie, biologie, reproduction d'Eryngium alpinum, ‘la Reine des Alpes’, dans la vallée du Fournel. Propositions de mesures de protection de l'espèce. Trav Sci Parc Natl Ecrins 2: 53–92.

Cornuet JM, Piry S, Luikart G, Estoup A, Solignac M (1999). New methods employing multilocus genotypes to select or exclude populations as origins of individuals. علم الوراثة 153: 1989–2000.

Crouch JH, Crouch HK, Constandt H, Van Gysel A, Breyne P, Van Montagu M وآخرون (1999). Comparison of PCR-based molecular analyses of Musa breeding populations. Mol Breed 5: 233–244.

Duchesne P, Bernatchez L (2002). AFLPOP: a computer program for simulated and real population allocation, based on AFLP data. Mol Ecol Notes 2: 380–383.

El Mousadik A, Petit RJ (1996). High level of genetic differentiation for allelic richness among populations of the Argan tree [Argania spinosa (L.) Skeels] endemic to Morocco. Theor Appl Genet 92: 832–839.

Estoup A, Angers B (1998). Microsatellites and minisatellites for molecular ecology: theoretical and experimental considerations. In: Carvalho G (ed) Advances in Molecular Ecology. NATO Press: Amsterdam.

Gaudeul M, Taberlet P, Till-Bottraud I (2000). Genetic diversity in an endangered alpine plant, Eryngium alpinum L. (Apiaceae), inferred from amplified fragment length polymorphism markers. Mol Ecol 9: 162–1637.

Gaudeul M, Naciri-Graven Y, Gauthier P, Pompanon F (2002). Isolation and characterization of microsatellites in a perennial Apiaceae, Eryngium alpinum ل. Mol Ecol Notes 2: 107–109.

Gerber S, Mariette S, Streiff R, Bodénès R, Kremer A (2000). Comparison of microsatellites and AFLP markers for parentage analysis. Mol Ecol 9: 1037–1048.

Goudet J (1995). FSTAT vers. 1.2 A computer program to calculate F-statistics. J Hered 86: 485–486.

Haig SM, Gratto-Trevor CL, Mullins TD, Colwell MA (1997). Population identification of western hemisphere shorebirds throughout the annual cycle. Mol Ecol 6: 413–427.

Hedges SB (2000). Human evolution – a start for population genomics. طبيعة سجية 408: 652–653.

Hedrick PW (1999). Perspective: highly variable genetic loci and their interpretation in evolution and conservation. تطور 53: 313–318.

Huang BX, Peakall R, Hanna PJ (2000). Analysis of genetic structure of blacklip abalone (Haliotis rubra) populations using RAPD, minisatellite and microsatellite markers. Mar Biol 136: 207–216.

Huff DR, Peakall R, Smouse PE (1993). RAPD variation within and among natural populations of outcrossing buffalograss [Buchloë dactyloides (Nutt.) Engelm]. Theor Appl Genet 86: 927–934.

Hurme P, Savolainen O (1999). Comparison of homology and linkage of random amplified polymorphic DNA (RAPD) markers between individuals trees of Scots pine (Pinus sylvestris L.). Mol Ecol 8: 15–22.

Isabel N, Beaulieu J, Thériault P, Bousquet J (1999). Direct evidence for biased gene diversity estimated from dominant random amplified polymorphic DNA (RAPD) fingerprints. Mol Ecol 8: 477–483.

Jarne P, Lagoda PJL (1996). Microsatellites, from molecules to populations and back. Trends Ecol Evol 11: 424–429.

Jorde PE, Palm S, Ryman N (1999). Estimating genetic drift and effective population size from temporal shifts in dominant gene marker frequencies. Mol Ecol 8: 1171–1178.

Krauss SL (2000). Accurate gene diversity estimated from amplified fragment length polymorphism (AFLP) markers. Mol Ecol 9: 1241–1245.

Krutovskii KV, Erofeeva SY, Aagaard JE, Strauss SH (1999). Simulation of effects of dominance on estimates of population genetic diversity and differentiation. J Hered 90: 499–502.

Lagercranz U, Ellegren H, Andersson L (1993). The abundance of various polymorphic microsatellite motifs differs between plants and vertebrates. الدقة الأحماض النووية 21: 1111–1115.

Lehmann EL, D'Abrera HJM (1998) In: Nonparametrics: Statistical Methods Based on Ranks. revised edn. Prentice-Hall: Englewood Cliffs, NJ, USA.

Lougheed SC, Gibbs HL, Prior KA, Weatherhead PJ (2000). A comparison of RAPD versus microsatellite DNA markers in population studies of the massasauga rattlesnake. J Hered 91: 458–463.

Lynch M, Milligan BG (1994). Analysis of population genetic structure with RAPD markers. Mol Ecol 3: 91–99.

Maguire TL, Peakall R, Saenger P (2002). Comparative analysis of genetic diversity in the mangrove species Avicennia marina (Forsk.) Vierh. (Avicenniaceae) detected by AFLPs and SSRs. Theor Appl Genet 10: 3–39.

Manel S, Berthier P, Luikart G (2002). Detecting wildlife poaching: identifying the origin of individuals using Bayesian assignment tests and multi-locus genotypes. Conserv Biol 16: 650–659.

Mariette S (2001). Mesure de la diversité génétique intra et inter-populations: échantillonnage intra-génomique et choix des marqueurs. Applications expérimentales sur Quercus petraea, Quercus robur et Pinus pinaster. رسالة دكتوراه. Ecole Nationale du Génie Rural, des Eaux et Forêts: Centre de Paris, France.

Mariette S, Chagné D, Lézier C, Pastuszka P, Raffin A, Plomion C et al. (2001). Genetic diversity within and among Pinus pinaster populations: comparison between AFLP and microsatellite markers. الوراثة 86: 469–479.

Mariette S, Cottrell J, Csaikl UM, Goikoechea P, König A, Lowe AJ وآخرون (2002a). Comparison of levels of diversity detected with AFLP and micrsatellite markers within and among mixed Q. petraea (مات) ليبل. و Q. robur L. stands. Silvae Genet 5: 72–79.

Mariette S, Le Corre V, Austerlitz F, Kremer A (2002b). Sampling within the genome for measuring within-population diversity: trade-offs between markers. Mol Ecol 11: 1145–1156.

Miller MP (1997). Tools for Population Genetic Analysis (TFPGA), Version 1.3.. Department of Biological Sciences,Northern Arizona University: Arizona, USA.

Milligan BG, McMurray CK (1993). Dominant ضد codominant genetic markers in the estimation of male mating success. Mol Ecol 2: 275–283.

Nei M (1987). Molecular Evolutionary Genetics. Columbia University Press: New York, NY.

Paetkau D, Calvert W, Stirling I, Strobek C (1995). Microsatellite analysis of population structure in Canadian polar bears. Mol Ecol 4: 347–354.

Peakall R, Gilmore S, Keys W, Morgante M, Rafalski A (1998). Cross-species amplification of soybean (Glycine max) simple sequence repeats (SSRs) within the genus and other legume genera: implications for the transferability of SSRs in plants. مول بيول إيفول 15: 1275–1287.

Peakall R, Smouse PE (2001). GenAlEx V5: Genetic Analysis in Excel. Population Genetic Software for Teaching and Research. Australian National University: Canberra, Australia http://www.anu.edu.au/BoZo/GenAlEx/.

Peakall R, Smouse PE, Huff DR (1995). Evolutionary implications of allozyme and RAPD variation in diploid populations of buffalograss Buchloë dactyloides (Nutt. Engelm.). Mol Ecol 4: 135–147.

Pejic I, Ajmone-Marsan P, Morgante M, Kozumplick V, Catiglioni P, Taramino G وآخرون (1998). Comparative analysis of genetic similarity among maize inbred lines detected by RFLPs, RAPDs, SSRs, and AFLPs. Theor Appl Genet 97: 1248–1255.

Powell W, Morgante M, Andre C, Hanafey M, Vogel J, Tingey S وآخرون (1996). The comparison of RFLP, RAPD, AFLP and SSR (microsatellite) markers for germplasm analysis. Mol Breed 2: 225–238.

Raymond M, Rousset F (1995). An exact test for population differentiation. تطور 49: 1280–1283.

Rieseberg LH (1996). Homology among RAPD fragments in interspecific comparisons. Mol Ecol 5: 99–105.

Roa AC, Chavarriaga-Aguirre P, Duque MC, Maya MM, Bonierbale MW, Iglesias C وآخرون (2000). Cross-species amplification of cassava (Manihot Esculenta) (Euphorbiaceae) microsatellites: allelic polymorphism and degree of relationship. Am J Bot 87: 1647–1655.

Ross KG, Dewayne Shoemaker D, Krieger MJB, DeHeer CJ, Keller L (1999). Assessing genetic structure with multiple classes of molecular markers: a case study involving the introduced fire ant Solenopsis invicta. مول بيول إيفول 16: 525–543.

Russell JR, Fuller JD, Macauley M, Hatz BG, Jahoor A, Powell W, Waugh R (1997). Direct comparisons of levels of genetic variation among barley accessions detected by RFLPs, AFLPs, SSRs, and RAPDs. Theor Appl Genet 95: 714–722.

SAS Institute Inc. (1990). SAS User's Guide. SAS Institute Inc.: Cary, NC, USA.

Streiff R, Labbe T, Bacilieri R, Steinkellner H, Glössl J, Kremer A (1998). Within-population genetic structure in Qercus robur الأرض Quercus بتريا (مات) ليبل. assessed with isozymes and microsatellites. Mol Ecol 7: 317–328.

Sun GL, Diaz O, Salomon B, Von Bothmer R (1998). Microsatellite variation and its comparison with allozyme and RAPD variation in Elymus fibrosus (Schrenk) Tzvel. (Poaceae). وراثة 129: 275–282.

Teulat B, Aldam C, Trehin R, Lebrun P, Barker JHA, Arnold GM وآخرون (2000). An analysis of genetic diversity in coconut (كوكوس نوسيفيرا) populations from across the geographic range using sequence-tagged microsatellites (SSRs) and AFLPs. Theor Appl Genet 100: 764–771.

Thomas BR, MacDonald SE, Hicks M, Adams DL, Hodgetts RB (1999). Effects of reforestation methods on genetic diversity of lodgepole pine: an assessment using microsatellite and randomly amplified polymorphic DNA. Theor Appl Genet 98: 793–801.

Thormann CE, Ferreira ME, Camargo LEA, Tivang JG, Osborn TC (1994). Comparison of RFLP and RAPD markers in estimating genetic relationships within and among cruciferous species. Theor Appl Genet 88: 973–980.

Till-Bottraud I, Gaudeul M (2002). Intraspecific genetic diversity in alpine plants. In: Körner C, Spehn E (eds) Mountain Biodiversity: A Global Assessment. Parthenon Publishing: London, UK.

Ueno S, Tomaru N, Yoshimaru H, Manabe T, Yamamoto S (2000). التركيب الجيني لـ كاميليا جابونيكا in an old-growth evergreen forest, Tsushima, Japan. Mol Ecol 9: 647–656.

Vos P, Hogers R, Bleeker M, Reijans M, Van de Lee T, Hornes M وآخرون (1995). AFLP: a new technique for DNA fingerprinting. الدقة الأحماض النووية 23: 4407–4414.

Weir BS, Cockerham CC (1984). Estimating F-statistics for the analysis of population structure. تطور 38: 1358–1370.

Wyse Jackson PS, Akeroyd JR (1994). Guidelines to be Followed in the Design of Plant Conservation or Recovery Plans. Council of Europe: Strasbourg, France.

Zhivotovsky LA (1999). Estimating population structure in diploids with multilocus dominant DNA markers. Mol Ecol 8: 907–913.


شاهد الفيديو: X-Linked Autosomal u0026 Recessive Inheritance - الوراثة الجنسية السائدة والمتنحية (شهر فبراير 2023).