Справочник химика 21

Химия и химическая технология

Статьи Рисунки Таблицы О сайте English

Мультифакториальная модель

Рис. 3.51. Бимодальное распределение в случае, когда вторая мода близка к нулю. Различие между простым диаллельным наследованием и мультифакториальной моделью. Отметим, что при мультифакториальном наследовании первая мода сдвинута влево, тогда как при диаллельном наследовании первая мода совпадает с популяционной модой и модой в тех семьях, в которых происходит расщепление на два типа. Рис. 3.51. <a href="/info/1277336">Бимодальное распределение</a> в случае, когда вторая мода близка к нулю. <a href="/info/502252">Различие между</a> простым <a href="/info/1354448">диаллельным</a> наследованием и мультифакториальной моделью. Отметим, что при <a href="/info/1354469">мультифакториальном наследовании</a> первая мода сдвинута влево, тогда как при <a href="/info/1354448">диаллельном</a> наследовании первая мода совпадает с популяционной модой и модой в тех семьях, в <a href="/info/1481749">которых происходит</a> расщепление на два типа.

    Аддитивная модель. Во многих случаях фенотипическая изменчивость настолько сложна, что эффекты отдельных мутаций уже нельзя идентифицировать и приходится мириться с генетическими выводами (основанными на анализе сходства между родственниками), представленными в очень общем виде. Тем не менее применяемые в этих случаях мультифакториальные модели имеют вполне определенные характеристики, и что важнее, формулируемые на их основе прогнозы оказываются справедливыми при тестировании на реальном материале. [c.238]

    В анализе реальных данных теоретические результаты этого раздела следует использовать критически. Как уже неоднократно упоминалось, мультифакториальная модель является абстрактной и слишком упрощает сложную мозаику взаимодействия множества генов, формирующего подверженность. Кроме того, на практике обычно имеют дело с ограниченным объемом данных, что приводит к большой выборочной дисперсии. [c.252]

    Сегрегационное отношение пораженных и непораженных сибсов в браках плюс X минус и минус X минус если доля пораженных сибсов в браках с одним пораженным родителем выше в 2,5 раза (и более), чем та же доля среди детей в браках с двумя непораженными родителями, то следует предпочесть мультифакториальную модель. Но и в данном случае надо помнить, что если указанное отношение меньше 2,5, то это еще не исключает мультифакториальное наследование. [c.252]

    Сначала определяют частоту изучаемого признака среди родственников пробанда. Затем совместную вероятность всех этих частот сравнивают с соответствующими теоретически ожидаемыми значениями, с одной стороны, для мультифакториальной модели, а с другой-для диаллельной моногенной модели. Если одна из моделей дает результаты, содержащиеся внутри доверительных интервалов, а другая обнаруживает значимые отклонения, то принимается первая модель. Вычислительные аспекты будут рассмотрены в приложении 4. Ряд авторов [646 852 963] предложили сходные методы идентификации эффектов главных генов . [c.254]

    Следовательно, если с помощью четкого генетического или биохимического (или обоих) критериев нельзя определенно установить действие единичного гена, то принятие более общей мультифакториальной модели является мудрым решением. Однако мы должны помнить, что на самом деле во многих случаях нельзя исключить главный ген. Это обстоятельство очень важно учитывать, особенно если речь идет об оценке генетического риска, связанного с мутагенными факторами (разд. 5.2.1) однозначное принятие мультифакториальной модели может привести к недооценке генетической опасности. Чтобы избежать этой ошибки, следует помнить о результатах некоторых экспериментов в генетических исследованиях млекопитающих. [c.256]

    В последние годы несколько авторов предложили статистические методы более строгого тестирования мультифакториальной модели против моногенной и идентификации эффектов главных генов на мультифакториальном фоне [139 140 646 647]. В общем случае эти методы включают два этапа. Сначала формулируются предположения относительно типа наследования изучаемого признака, а затем на основе этих предположений рассчитываются частота (для альтернативно распределенных признаков) или распределение (для непрерывно распределенных признаков) в кон- [c.202]


    Модели нельзя сконструировать без упрощающих допущений. Это неизбежно и не влечет серьезных последствий при условии, что все допущения четко сформулированы. Важно понимать, что, если набор данных соответствует ожидаемым значениям, вытекающим из определенной модели, это еще не доказывает, что построенная модель адекватно описывает реальную ситуацию. Должны быть исключены все другие возможные модели. Очень часто такое исключение оказывается невозможным для моделей, типичных в генетике человека, например, когда мультифакториальное наследование тестируется против аутосомно-доминантного наследования с неполной пенетрантностью. Генетики, которые обычно работают с простыми менделевскими моделями, избалованы имеется лишь ограниченное число ситуаций, хорошо имитирующих моногенный тип наследования без дополнительных предположений. Как правило, в этих случаях они находятся на твердой основе надежных фактов. Однако при использовании мультифакториальных моделей дело обстоит иначе. [c.202]

    Сравнение моногенной и мультифакториальной моделей. Ниже мы сравним эти модели для ряда значений популяционной ча- [c.203]

    В общем, области всегда перекрываются. Учитывая тот факт, что мультифакториальная модель является абстракцией и что данные, обычно имеющиеся для такого анализа, подвержены выборочным ошибкам, эти результаты не следует считать вполне удовлетворительными. В качестве критерия, который бы лучше дискриминировал обсуждаемые модели, предлагалось отношение [c.208]

    Величины теоретического риска, получаемые из оценок наследуемости. Высказываются предположения [803], что величины эмпирического риска следует заменить величинами теоретического риска. Эти величины получают из оценок наследуемости в мультифакториальной модели (разд. 3.6.2) после установления соответствия имеющихся данных ожидаемым значениям на основе этой модели (как при простой диаллельной модели). Такие оценки наследуемости можно получить с помощью сравнения частоты признака в популяции с частотами в определенных группах родственников, например среди сибсов или, с ограничениями (разд. 3.8.4), у близнецов. Величины теоретического риска были рассчитаны для пилоростеноза [752]. Указанный метод допускает включение средовых (материнских) эффектов. Он может помочь в вычислении риска для тех категорий родственников, для которых нет достаточного количества данных, чтобы рассчитать эмпирический риск. Слабой стороной этого подхода является то, что он существенно зависит от предположения о достаточно хорошем соответствии генетической моде- [c.190]

    Близнецовый критерий если конкор-дантность монозиготных (М3) близнецов вчетверо выше, чем конкордантность дизиготных (ДЗ) близнецов, то мультифакториальная модель более адекватна, чем простая диаллельная модель (табл. 3.19). Обратное неверно если отношение конкор-дантностей меньше четырех, то мультифакториальная гипотеза необязательно должна быть отвергнута. [c.252]

    Здесь F-кoэффициeнт инбридинга, Кр-дис-персия среди всего потомства в браках с коэффициентом инбридинга Р, Кд-диспер-сия при случайном скрещивании (рис. 3.63). На рис. 3.64 показано увеличение частоты пораженных среди детей от браков двоюродных сибсов (F = хб) относительно частоты пораженных в панмикспой популяции. Для сравнения представлено намного более выраженное увеличение частоты, наблюдаемое для моногенного аутосомно-рецессивного наследования. Однако в больщинстве случаев более подходящей альтернативой мультифакториальной модели будет скорее аутосомно-доминантное наследование с неполной пенетрантностью, чем аутосомно-рецессивное. Следовательно, умеренное увеличение частоты признака, связанное с повыщением уровня инбридинга, является дополнительным аргументом в пользу мультифакториальной модели против аутосомно-доминантной при условии, конечно, что примесь семей с редким ауто-сомно-рецессивным сходным признаком исключена. [c.254]

    На первый взгляд такое предложение звучит парадоксально мы начинали с фенотипа, поскольку не было другого подхода к генотипу. Любой другой путь оказывался перекрытым самой природой генетического материала. Вместе с тем мультифакториальная модель основана на совместном действии многих генов. С другой стороны, анализ генетически полиморфных систем оказался успешным в раскрытии природы изменчивости генов, определяюших первичную структуру антигенов клеточной поверхности, а также ферментов и сывороточных белков с множеством разных (и во многих случаях неизвестных) функций. Следовательно, нет ничего искусственного в том, чтобы попытаться выяснить, не являются ли некоторые из этих полиморфизмов компонентами мультифакториальной подверженности при патологии. [c.261]

    Возникает и другой вопрос некоторые из состояний, перечисленных в табл. 8.21, характеризуются аутосомно-рецессивным типом наследования, в доминантных заболеваниях типа порфирии клинические симптомы проявляются только при особых стрессовых условиях. Не может ли быть так, что гетерозиготы (по метахромати-ческой лейкодистрофии) или гомоцистинурии в большей мере подвержены заболеванию шизофренией, в особенности если эта генетическая слабость сочетается со склонностью к другим заболеваниям или если к ней добавляются стрес-сирующие факторы соматической или психологической природы Возможное небольшое увеличение риска в отношении психозов у гетерозигот по фенилкетонурии отмечалось в разд.-8 вг 4 . Результаты семейных и близнецовых исследований шизофрении согласуются с мультифакториальной моделью наследования (равд, 4 , включающей стрессорные факторы окружающей среды. Такая генетическая модель пригодна только [c.132]


    Важньпк параметром является наследуемость Ее следует оценить прежде всего. На практике это можно сделать двумя независимыми способами используя уровни конкордантности М3 близнецов или сравнивая частоту Q среди родственников пробандов с популяционной частотой Р. Первый метод дает Н , а не но можно надеяться, что разность незначительна. Этот аспект обсуждается в разд. 3.8 и приложении 6. Второй метод зависит от свойств мультифакториальной модели, которые не всегда реалистичны и контролируемы. [c.209]


Смотреть страницы где упоминается термин Мультифакториальная модель: [c.252]    [c.68]    [c.203]    [c.204]    [c.206]    [c.206]    [c.207]    [c.207]    [c.208]    [c.208]    [c.211]    [c.211]   
Генетика человека Т.3 (1990) -- [ c.132 , c.223 , c.233 , c.238 , c.254 , c.276 , c.310 ]




ПОИСК







© 2024 chem21.info Реклама на сайте