Referente Un programa para la reconstrucción de relaciones de pedigrí y asignaciones de grupos de kin usando marcadores genéticos
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Un programa para la reconstrucción de la relación de pedigrí y las asignaciones de grupos KIN usando marcadores genéticos. La estimación de las frecuencias de población de marcadores genéticos codominantes de las muestras con estructuras de kin desconocidas es de suma importancia para los estudios genéticos de la población, ya que forman la base para los anáticos genéticos posteriores. Las frecuencias se pueden usar para estimar, por ejemplo, la distancia genética entre Dos poblaciones, o el tamaño efectivo de la población. De manera similar, las desviaciones del equilibrio Hardy-Weinberg (HWE) de estos alelos se pueden usar para evaluar los efectos pasados ​​en la estructura genética de la población debido a, por ejemplo, la deriva genética, la engranaje y los cuellos de botella genéticos. Las frecuencias de población normalmente se estima a partir de una gran muestra de una gran muestra para no ser relacionados. En la práctica, puede ser difícil adquirir genotipos de individuos vivos libres que cumplan con este supuesto básico de frecuencias de población de muestreo y, a menudo, muestras contienen una mezcla de genotipos relacionados de Múltiples generaciones. Currentemente, se desconoce cómo se pueden estimar de manera confiable las frecuencias de alelo de población cuando se desconocen los pedigríes reales dentro de los conjuntos de datos y se deben evaluar simultáneamente. Aunque esto no puede importar los tamaños de muestra grandes dentro de una población de intercalación al azar, donde todos los individuos contribuyen por igual a la próxima generación, esto ciertamente importará las muestras pequeñas de las poblaciones en las que algunas personas son más productivas que otras. Considerando esto, el programa Kingroup apunta Para ofrecerle una herramienta simple y útil para estudiar visualmente la forma en que el trabajo de reconstrucción de la relación de pedigrí. Requisitos: · Java

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