Nalazite se na CroRIS probnoj okolini. Ovdje evidentirani podaci neće biti pohranjeni u Informacijskom sustavu znanosti RH. Ako je ovo greška, CroRIS produkcijskoj okolini moguće je pristupi putem poveznice www.croris.hr
izvor podataka: crosbi

Analiza strukture populacije goveda multivarijatnom metodom na temelju markera visoke rezolucije (CROSBI ID 415274)

Ocjenski rad | diplomski rad

Koska, Sara Analiza strukture populacije goveda multivarijatnom metodom na temelju markera visoke rezolucije / Čurik, Ino (mentor); Ferenčaković, Maja (neposredni voditelj). Zagreb, Agronomski fakultet, 2015

Podaci o odgovornosti

Koska, Sara

Čurik, Ino

Ferenčaković, Maja

hrvatski

Analiza strukture populacije goveda multivarijatnom metodom na temelju markera visoke rezolucije

Struktura populacije važna je za populacijsku genetiku, posebice u asocijacijskim studijama cijelog genoma, budući da "skrivena" struktura populacije može utjecati na kvalitetu i rezultat analize. Najčešće korištene mjere za proučavanje strukture populacije na fiksacijski indeks FIT (odstupanje frekvencija genotipova od Hrdy- Weinberg ravnoteže unutar subpopulacija), FIS (prosječno odstupanje od Hardy-Weinberg ravnoteže unutar subpopulacije) i FST (proporcija genetske raznolikosti zbog razlike u frekvencijama alela između subpopulacije). Analiza glavnih sastavnica (Principal Component Analysis, PCA) je metoda za proučavanje strukture populacije s obzirom na genetske podatke koja sažima cjelokupnu varijabilnost između jedinki (unutar grupe i između grupa). Cilj ovog rada bio je istražiti strukturu populacije goveda svijeta s obzirom na njihovu proizvodnu namjenu, pri čemu su uzete u obzir i varijable pripadnosti vrsti te geografskoj pripadnosti kako bi se bolje razumjela cjelokupna struktura. Struktura je istražena korištenjem informacije markera visoke rezolucije (Illumina BovineSNP50K BeadChip). Informacije su se obradile metodom analize glavnih sastavnica, a varijabilnost podataka je objašnjena analizom varijance (ANOVA). Grupiranje jedinki s obzirom na uporabnu kategoriju nije vidljivo na većini grafičkih prikaza na PC na jedinke, kao niti na grafičkim prikazima na PC pasmine. Najveći postotak varijabilnosti između SNP-ova je objašnjen na modelima ANOVA-e u koje su uključene komponente proizvodne namjene, geografske pripadnosti te njihove interakcije.

struktura populacije, fiksacijski indeksi, analiza glavnih sastavnica, proizvodna namjena

nije evidentirano

engleski

Analysis of cattle population structure by multivariate method based on high resolution markers

nije evidentirano

population structure, fixation indexes, main component analysis, production use

nije evidentirano

Podaci o izdanju

42

30.09.2015.

obranjeno

Podaci o ustanovi koja je dodijelila akademski stupanj

Agronomski fakultet

Zagreb

Povezanost rada

Interdisciplinarne prirodne znanosti, Poljoprivreda (agronomija), Interdisciplinarne biotehničke znanosti