knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE, results = 'asis')
r6obj_docstat <- rmddochelper::R6ClassDocuStatus$new() r6obj_docstat$set_current_status(psVersion = "0.0.901", psStatus = "Initialisation", psProject = "[REPLACE_WITH_PROJECT]") r6obj_docstat$include_doc_stat(psTitle = "## Document Status")
r6ob_abbrtable <- rmddochelper::R6ClassTableAbbrev$new() ### # include table of abbreviations only, if there are any if (!r6ob_abbrtable$is_empty_abbr()) r6ob_abbrtable$include_abbr_table(psAbbrTitle = "## Abbreviations")
nHomDiff <- 15 p <- 0.2 q <- 1-p a <- nHomDiff/2 d <- -1.5 alpha <- a + (q-p)*d
Wir betrachten ein Merkmal, welches von einem Locus $G$ mit zwei Allelen beeinflusst wird. Die Frequenz des positiven Allels beträgt $r p
$. Wir nehmen an, dass für die Genotypfrequenzen das Hardy-Weinberg-Gleichgewicht gilt. Der Unterschied zwischen den homozygoten Genotypen beträgt $r nHomDiff
$. Der heterozygote Genotyp hat einen genotypischen Wert von $r d
$.
a) Berechnen Sie die Zuchtwerte und die Dominanzabweichungen für die drei Genotypen. b) Aufgrund der Selektion auf das positive Allele hat sich nach einer gewissen Zeit die Frequenz des positiven Allels auf $0.35$ erhöht, wie verändert diese Erhöhung die Zuchtwerte der drei Genotypen?
Hinweis: Schauen Sie sich die Tabelle auf Seite 8 unten in den Unterlagen an.
Was bedeutet Allelsubstitution und wie gross ist sie für die in den Aufgaben 1a und 1b gegebenen Zahlen?
Auf der Webseite der Vorlesung ist eine Datei im csv-Format unter
https://charlotte-ngs.github.io/LBGHS2016/w5/iris.csv
abgelegt. Lesen Sie dieses Datei mit dem Befehl read.csv2
ein und testen Sie die Auswirkung, ob Sie beim Einlesen die Option stringsAsFactors=FALSE
angeben oder nicht.
Hinweis: Sie können die csv-Datei zuerst herunterladen und auf Ihrem Rechner speichern und dann vom lokalen Dateisystem einlesen. Sie können aber auch den oben angegebenen URL direkt in der Funktion read.csv2
verwenden. Mehr Informationen dazu gibt es unter ?read.csv2
.
Stellen Sie die Werte in den Kolonnen Sepal.Length
und Petal.Length
des Datensatzes aus der Datei iris.csv
in einem Diagramm dar. Der Plot sollte ungefähr wie folgt aussehen:
bIsSolution <- FALSE if(!bIsSolution) plot(iris$Sepal.Length, iris$Petal.Length)
r6ob_abbrtable$writeToTsvFile()
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For more information on customizing the embed code, read Embedding Snippets.