ハーディ・ワインバーグと遺伝的ドリフト

1. クラスシミュレーション Expand
   • 新しいスプレッドシートファイルを開くことから始めます。Hardy-Weinbergの式に従い、pは集団内の優性対立遺伝子Aの周波数、qは劣性対立遺伝子Bの周波数として定義され、対立遺伝子AのセルB2への入力周波数p、およびセルB3への対立遺伝子Bの周波数q。
   • セルC2に値0.5を割り当てます。
   • 1 – p = qの式に従って、セルC3に式「= 1 – C2」を入力して、対立遺伝子Bの頻度qを計算します。
   • セルE2とF2にそれぞれ「対立遺伝子1」と「対立遺伝子2」のラベルを付け、ランダム数式のRANDコードをセルE3に入力します。 =IF (RAND()
   • セルE3を選択し、セルの右下隅をE27までドラッグして、数式を25個のセルに複製し、他の子孫の対立遺伝子を作成します。 をクリックし、セル E3 で使用したのと同じ数式をセル F3 に入力します。
   • セルG2に「Genotype」という記述で始まるデータの3列目を追加し、セルG3にCONCATENATE関数を追加して、ランダムに生成された2つの対立遺伝子を組み合わせ、遺伝子型を作成します。
   • この数式を下にドラッグして25個のセルを表示し、セルH2、I2、J2にそれぞれAA、AB、およびBBのラベルを付けます。
   • 次に、ここに示すように、セルH3、I3、およびJ3にIF関数を1つ入力します。数式を下にドラッグして、列ごとに 25 行ずつ移動します。数式は、この行の遺伝子型がヘッダー行の遺伝子型と一致する場合は 1 を返し、この行の遺伝子型が他の 2 つの遺伝子型のいずれかである場合は 0 を返します。H3: = IF (G3="AA",1,0) I3: =IF(OR(G3="AB,G3="BA"),1,0) J3: =IF(G3="BB",1,0)
   • 次に、セルD28にラベルを付け、数式をセルH28に追加し、数式をセルI28とJ28にドラッグして、各遺伝子型の合計数を取得します。
   • 次に、セルH30とJ30にそれぞれ「A」と「B」をラベル付けし、セルD31に「対立遺伝子の数」をラベル付けします。
   • セルH31とJ31にコードを追加して、シミュレートされた世代の対立遺伝子の総数を取得します。これは、それぞれのホモ接合型遺伝子型の頻度の2倍とヘテロ接合型遺伝子型の頻度です。
   • 次に、セルE32に「次世代対立遺伝子頻度」というラベルを付け、セルH32とJ32にコードを追加して、次世代の対立遺伝子の比率を取得します。
   • 先ほど構築した数学的モデルで生成された遺伝子頻度を使用して、細胞C2とC3の遺伝子プール値をH32とJ32の値に調整し、さらに10世代実行し、そのたびに結果の対立遺伝子頻度で遺伝子プールを更新します。
   • 表の各時点での2つの変数の比率を記録し、小さな母集団が時間の経過とともにどのように変化するかを確認するための折れ線グラフを作成します。仮説: この研究の実験的仮説は、小さな集団は、遺伝的浮動の影響を受けやすいため、より大きな集団よりも対立遺伝子の Hardy-Weinberg 予想頻度から大きく逸脱するというものです。帰無仮説は、集団内の対立遺伝子頻度は Hardy-Weinberg 均衡方程式の期待頻度と異ならない、つまり対立遺伝子頻度が世代間で同じになるというものです。
   • 遺伝子Aの頻度を0.3、遺伝子Bの頻度を0.7に設定し、モデルをさらに10回実行し、各実行後に次世代の遺伝子の比率をテーブルに記録します。
   • 次に、セルの数式をさらに下にドラッグして、100個の受精卵を含むようにモデルを変更し、モデルをさらに10回実行します。
   • 最後に実行した後、すべての作業データを個人用ストレージデバイスに保存し、スプレッドシートプログラムを終了します。
2. Hardy-Weinbergと遺伝的ドリフトのシミュレーション expand
   • まず、パートナーを見つけて、インストラクターからバッグを1つ受け取ります。
   • 袋に2つの異なる色のビーズと偶数のビーズが含まれていることを確認します。
   • 一方の色を対立遺伝子大文字Aとして指定し、もう一方の色を小さなaとして指定します。仮説:このシミュレーションの実験仮説は、対立遺伝子の頻度が実験の10世代にわたって変化せず、Hardy-Weinberg平衡が観察されるというものです。帰無仮説は、人口に均衡が見られないというものです。
   • 表1の初期周波数をジェネレーションゼロの隣に注意してください。Hardy-Weinbergの式を使用して、集団の初期遺伝子型頻度を計算し、これを表1に示します。ここをクリックして表Aをダウンロード
   • 次に、10世代のHardy-Weinberg平衡の後に予想される最終対立遺伝子と遺伝子型の頻度についてパートナーと話し合います。表 1 の予測の隣にあることに注意してください。
   • 袋からビーズを一対引き出します。これは、次の世代の1人の個人の遺伝子型を表しています。
   • Generation 1の隣の適切な列に集計マークを配置します。
   • さて、毎回ビーズの各ペアを袋から出して、表1の生成1行を埋めるために描画を20回繰り返します。
   • 集計を使用して、その世代の対立遺伝子頻度を計算します。各遺伝子型の両方の対立遺伝子を数えることを忘れないでください。新しい対立遺伝子の頻度をメモし、必要に応じてビーズを追加および削除して、Generation 1 後の母集団を反映するように 100 個のビーズを調整します。
   • この調整された母集団からのペアの描画を繰り返して、さらに20個のピックを行い、表1のすべての観測値を記録します。
   • この世代の対立遺伝子頻度を計算した後、母集団を再度調整して第3世代の抽選を設定します。
   • 合計で10世代が記録されるまで、描画、対立遺伝子頻度の計算、開始母集団の調整を続けてください。
3. ハーディ・ワインバーグの違反 Expand
   • Hardy-Weinberg均衡に対するさまざまな物理的および生態学的シナリオの影響をテストするには、まず紙片を引いて、テストするHardy-Weinberg仮定を決定します。
   • 実験を開始する前に、選択したシナリオで何が起こると思うかを予測し、これをボードに記録します。
   • 突然変異シナリオを選択した場合は、セットからランダムに5つの対立遺伝子を選択し、それらを3番目の色である対立遺伝子大文字Bの5つに置き換えます。
   • 前と同様に、袋からビーズのペアを取り出して20個のピックを生成し、結果を記録することでシミュレーションを実行します。 ここをクリックして表Bをダウンロード
   • 各世代の後、開始母集団が以前と同様に新しい対立遺伝子の頻度と一致するように調整します。
   • 次に、5つのランダムな対立遺伝子を新しい色に再度置き換え、20ピックの新世代をシミュレートします。
   • ランダムでない交配テストを選択した場合は、一度に2つではなく1つの対立遺伝子を引き、それを袋から取り出した同じ色の別の対立遺伝子と組み合わせます。
   • 前のシミュレーションと同様に、前の世代の終わりに新しい対立遺伝子の頻度に一致するように母集団を調整し、合計10世代にわたってシミュレーションを実行します。
   • 遺伝子流動条件については、まず集団から10個の対立遺伝子を取り除き、それらを別の100個のビーズのセットからランダムに選択された10個の対立遺伝子に置き換えることから始めます。
   • 対立遺伝子の頻度を調整し、各世代の初めに別のバッグから10個のビーズを取り除き、10個のビーズを追加するという遺伝子の流れを繰り返します。
   • 小さな母集団を描いた場合は、各世代を100ではなく60の対立遺伝子で開始してください。
   • いつものように、世代ごとに対立遺伝子の頻度を調整し、10世代を記録します。選択条件では、ビーズの元の袋から抽出しますが、各世代の終わりに対立遺伝子頻度を計算するときに描画されるホモ接合性劣性ペアはカウントしません。
4. 遺伝的浮動のシミュレーション Expand
   • シミュレーションを実行する前に予測を行い、ボードに記録してください。
   • 小さな母集団サイズのテストがある場合は、以前と同様に標準のHardy-Weinbergシミュレーションを実行します。ただし、各世代は100ではなく30の対立遺伝子で開始します。
   • 2つの対立遺伝子テストでファウンダー効果を描いた場合、袋から5組のビーズだけを引いて第1世代を開始します。
   • 次に、第2世代の遺伝子プールを作成し、第1世代で決定された対立遺伝子頻度の50個のビーズのみを含めます。第 3 世代以降のすべての世代の遺伝子プールを作成する場合は、100 個のビーズを含めます。
   • 10個の対立遺伝子を持つ創始者効果の場合、ランダムな量の10個の異なる色のビーズが入った袋を集める必要があります。
   • 新しい対立遺伝子ごとに対立遺伝子名を指定し、それらの初期対立遺伝子頻度を計算します。
   • さて、2つの対立遺伝子を持つ創始者効果と同じように、第1世代に対して5組だけランダムに引き、次に50の対立遺伝子を持つ第2世代を作成し、100の対立遺伝子を持つ第3世代とそれ以降の世代を作成することで、実験を実行します。ここをクリックしてテーブルCをダウンロード
   • 対立遺伝子が2つある自然災害が発生した場合、インストラクターから紙皿を受け取る必要があります。
   • プレートの中央に線を引きます。ジェネレーション1の前に、標準的な100ビーズのセットアップからすべてのビーズをプレートに注ぎ、ランダムに混合し、均等に広げます。
   • プレートの片側を選択し、その側からすべてのビーズを取ります。これらから描画して、ジェネレーション 1 を作成する必要があります。
   • 第2世代以降は、母集団を調整し、合計100個のビーズを使用します。
   • 最後に、10の対立遺伝子テストによる自然災害を選択した場合、10の異なる色のビーズが入ったバッグを収集する必要があります。
   • 新しい対立遺伝子ごとに名前を割り当て、それらをプレートに置き、半分を選択します。これらの 50 個のビーズからジェネレーション 1 を引き出し、対立遺伝子の頻度を計算して、後続の各ラウンドで 100 個の母集団を作成します。
5. 結果 Expand
   • 入力された関数を使用して、ホモ接合型遺伝子型の数に2を掛け、ヘテロ接合型遺伝子型の数を加算することにより、各対立遺伝子の数を計算します。
   • 次に、問題の対立遺伝子の数を対立遺伝子の総数で割ることによって頻度を計算できます。結果をテーブルに入力します。
   • 次に、Hardy-Weinberg方程式を使用して、次世代の予想される遺伝子型頻度を計算し、表をガイドとして使用して、シミュレーションの結果と予想される頻度を比較します。
   • 表に記録した集団遺伝子頻度の経時変化をプロットします。時間の経過に伴う対立遺伝子の頻度の変化と、対立遺伝子が集団から消えるほど頻度が減少する場合は注意してください。
   • 各対立遺伝子の初期遺伝子頻度が0.5の25個と100個の受精卵の集団の変化をプロットします。小さい母集団と大きい母集団の結果を比較します。 注:観測された対立遺伝子頻度は、RAND関数からの偶然の結果として、Hardy-Weinbergの期待値とわずかに異なると予想されます。
   • 対立遺伝子ごとに別々の線を使用して、元のHardy-Weinberg実験で見つかった対立遺伝子頻度を10世代にわたってグラフ化します。
   • クラス全体で結果を比較し、結果が一致しているかどうかを確認します。
   • 次に、対立遺伝子ごとに1本の線を使用して、Hardy-Weinberg均衡の違反をテストした2回目の実験の結果をグラフ化し、その結果をクラスと共有します。実際の結果と予測を比較してください。
   • 最後に、遺伝的浮動シミュレーションシナリオの結果を同じ方法でグラフ化します。
   • 再度、結果をグループに提示し、結果が予測と一致した理由と一致しなかった理由を仮定します。あなたの結果をクラスメートの結果と比較してください。

このアクティビティでは、スプレッドシート ソフトウェア プログラムと色付きビーズを使用して、いくつかの条件下で架空の集団内の 2 つの対立遺伝子の頻度をモデル化します。まず、新しいスプレッドシート ファイルを開きます。Hardy-Weinbergの式に従うと、pは集団内の優性対立遺伝子Aの周波数であり、qは劣性対立遺伝子Bの周波数として定義され、対立遺伝子AのセルB2への入力周波数pとセルB3への対立遺伝子Bの周波数q。セル C2 に値 0.5 を割り当てます。1マイナスpはqの方程式に従って、式1-C2をセルC3に入力して、対立遺伝子Bの頻度qを計算します。

ラベルセルE2およびF2は、それぞれ対立遺伝子1および対立遺伝子2です。次に、このランダム数式のRANDコードをセルE3に入力します。ランダムな数式は、スプレッドシートが変更されるたびに新しい値を生成し、IF ステートメントは、ランダムに生成された数値が p 以下の場合は文字 A を返し、p より大きい場合は A B を返します。この関数は、次世代の対立遺伝子の1つの周波数をシミュレートします。

セル E3 を選択し、セルの右下隅を E27 までドラッグして数式を 25 個のセルに複製し、他の子孫の対立遺伝子を作成し、セル E3 で使用したのと同じ数式をセル F3 に入力します。セルG2の記述遺伝子型で始まるデータの3列目を追加し、セルG3にCONCATENATE関数を追加して、ランダムに生成された2つの対立遺伝子を組み合わせ、遺伝子型を作成します。この数式を下にドラッグして 25 個のセルを表示し、セルにそれぞれ H2、I2、J2 の AA、AB、BB のラベルを付けます。次に、ここに示すように、セルH3、I3、およびJ3に1つのIF関数を入力します。数式を下にドラッグして、列ごとに 25 行ずつ移動します。

数式は、この行の遺伝子型がヘッダー行の遺伝子型と一致する場合は 1 を返し、この行の遺伝子型が他の 2 つの遺伝子型のいずれかである場合は 0 を返します。次に、セル D28 に SUM のラベルを付け、数式をセル H28 に追加し、数式をセル I28 と J28 にドラッグして、各遺伝子型の合計数を取得します。次に、セルH30およびJ30をそれぞれAおよびBに標識し、対立遺伝子の数をセルD31に標識する。

セルH31とJ31にコードを追加して、シミュレーションされた世代の対立遺伝子の総数を取得します。これは、それぞれのホモ接合型遺伝子型の頻度とヘテロ接合型遺伝子型の頻度の2倍です。次に、セル E32 に次世代対立遺伝子頻度をラベル付けし、セル H32 と J32 にコードを追加して、次世代の対立遺伝子の比率を取得します。先ほど構築した数学的モデルで生成された遺伝子頻度を使用して、セルC2とC3の遺伝子プール値をH32とJ32の値に調整し、さらに10世代実行して、結果として得られる対立遺伝子頻度で遺伝子プールを毎回更新します。

各時点における 2 つの変数の比率をスプレッドシートとテーブルに記録し、折れ線グラフを作成して、小さな母集団が時間とともにどのように変化するかを確認します。この研究の実験的仮説は、小さな集団は大きな集団よりも対立遺伝子のHardy-Weinbergの予想される頻度から大きく逸脱するというものです。帰無仮説は、集団内の対立遺伝子頻度は Hardy-Weinberg 均衡方程式の期待頻度と異ならない、つまり対立遺伝子頻度が世代間で同じになるというものです。

遺伝子Aの頻度を0.3、遺伝子Bの頻度を0.7に設定し、モデルをさらに10回実行し、各実行後に次世代の遺伝子の比率を表に記録します。次に、セルの数式をさらに下にドラッグして、100個の接合子が含まれるようにモデルを変更し、モデルをさらに10回実行します。最後の実行後、すべての作業データを個人用ストレージデバイスに保存し、スプレッドシートプログラムを終了します。

まず、パートナーを見つけて、インストラクターからバッグを1つ受け取ります。袋に2つの異なる色のビーズと、各色の偶数個が含まれていることを確認します。

このシミュレーションの実験仮説は、対立遺伝子の頻度は実験の10世代にわたって変化せず、Hardy-Weinberg平衡が観察されるというものです。帰無仮説は、人口に均衡が見られないというものです。表 1 のジェネレーション 0 の隣にある初期周波数に注意してください。

Hardy-Weinbergの式を使用して、集団の初期遺伝子型頻度を計算し、これを表1に記入します。次に、10世代のHardy-Weinberg平衡後に予想される最終対立遺伝子と遺伝子型の頻度についてパートナーと話し合います。表 1 の予測の隣にあることに注意してください。

バッグからビーズを一対引き出します。これは、次の世代の1人の個人の遺伝子型を表しています。ジェネレーション 1 の横の適切な列に集計マークを配置します。

次に、毎回ビーズの各ペアを袋から出して、描画を20回繰り返して、テーブル1の生成1行を記入します。集計を使用して、その世代の対立遺伝子頻度を計算し、各遺伝子型の両方の対立遺伝子を数えることを忘れないでください。新しい対立遺伝子の頻度をメモし、必要に応じてビーズを追加および削除して、世代 1 後の母集団を反映するように 100 個のビーズを調整します。

この調整された母集団からペアの描画を繰り返して、別の世代で 20 個のピックを行い、表 1 のすべての観測値を記録します。この世代の対立遺伝子頻度を計算した後、母集団を再度調整して 3 番目の世代の描画を設定します。合計で10世代が記録されるまで、描画、対立遺伝子頻度の計算、開始母集団の調整を続けます。

Hardy-Weinberg 均衡に対するさまざまな物理的および生態学的シナリオの影響をテストするには、まず紙片を描画して、テストするハーディ-ワインバーグの仮定を決定します。実験を開始する前に、選択したシナリオで何が起こるかを予測し、これをボードに記録します。突然変異シナリオを選択した場合は、セットからランダムに5つの対立遺伝子を選択し、それらを3番目の色の5つに置き換え、対立遺伝子の首都は B.As 前に、バッグからビーズのペアを引っ張ってシミュレーションを実行し、20ピックの生成で結果を記録します。

各世代の後、開始母集団が以前と同様に新しい対立遺伝子の頻度と一致するように調整します。次に、5 つのランダムな対立遺伝子を新しい色に再度置き換え、20 個のピックで新しい世代をシミュレートします。非ランダム交配テストを選択した場合は、一度に 2 つではなく 1 つの対立遺伝子を描画し、それを袋から取り出した同じ色の別の対立遺伝子と組み合わせます。

前のシミュレーションと同様に、前の世代の終わりに新しい対立遺伝子の頻度に一致するように母集団を調整し、合計 10 世代にわたってシミュレーションを実行します。遺伝子流動条件では、まず集団から10個の対立遺伝子を取り除き、それらを別の100個のビーズのセットからランダムに選択された10個の対立遺伝子に置き換えます。対立遺伝子の頻度を調整し、各世代の初めに別のバッグから10個のビーズを取り除き、10個のビーズを追加するという遺伝子の流れを繰り返します。

小さな集団サイズを描いた場合は、各世代を100ではなく60の対立遺伝子で開始します。いつものように、世代ごとに対立遺伝子の頻度を調整し、10世代を記録します。選択条件では、ビーズの元の袋から抽出しますが、各世代の終わりに対立遺伝子頻度を計算するときに描画されるホモ接合劣性ペアはカウントしません。

紙片を引いて、テストするHardy-Weinbergの仮定を決定します。各シミュレーションは 10 世代にわたって実行されます。シミュレーションを実行する前に予測を行い、ボードに記録します。

スモールポピュレーションサイズ検定がある場合は、前と同じように標準のHardy-Weinbergシミュレーションを実行しますが、代わりに各世代を100ではなく30の対立遺伝子で開始します。2つの対立遺伝子テストで創立効果を描画した場合は、バッグから5組のビーズだけを描画して第1世代を開始します。次に、第2世代用の遺伝子プールを作成し、第1世代で決定された対立遺伝子頻度に50個のビーズのみを含めます。

第3世代以降のすべての世代の遺伝子プールを構成するには、100個のビーズが含まれています。10個の対立遺伝子を持つファウンダー効果を得るには、10個の異なる色のビーズをランダムに含むバッグを集める必要があります。新しい対立遺伝子ごとに対立遺伝子の名前を指定し、それらの初期対立遺伝子頻度を計算します。

次に、2つの対立遺伝子を持つ創始者効果と同じように、第1世代に対して5つのペアをランダムに描画し、次に50の対立遺伝子を持つ第2世代と100の対立遺伝子を持つ第3世代以降を作成することで実験を実行します。2つの対立遺伝子による自然災害が発生した場合は、インストラクターから紙皿を集める必要があります。プレートの中央に線を引きます。

第1世代になる前に、標準的な100ビーズのセットアップからすべてのビーズをプレートに注ぎ、ランダムに混合して均等に広げます。プレートの片側を選択し、その側からすべてのビーズを取ります。これらから引き出して、第 1 世代を作成する必要があります。

第2世代以降は、母集団を調整し、合計100個のビーズを使用します。最後に、10の対立遺伝子テストで自然災害を選択した場合は、10の異なる色のビーズが入ったバッグを収集する必要があります。新しい対立遺伝子ごとに名前を割り当て、それらをプレートに置き、半分を選択します。

これらの50個のビーズから第1世代を引き出し、対立遺伝子の頻度を計算して、後続の各ラウンドで100の母集団を作成します。入力された関数を使用して、ホモ接合型遺伝子型の数に2を掛け、ヘテロ接合型遺伝子型の数を加算することにより、各対立遺伝子の数を計算します。次に、問題の対立遺伝子の数を対立遺伝子の総数で割ることにより、頻度を計算できます。

結果をテーブルに入力します。次に、Hardy-Weinberg方程式を使用して、次世代の予想される遺伝子型頻度を計算し、表をガイドとして使用して、シミュレーションの結果と予想される頻度を比較します。テーブルに記録した集団遺伝子頻度の経時的な変化をプロットします。

対立遺伝子の頻度はほぼ同じままですか、それとも1つの対立遺伝子の頻度が減少して集団から消えますか?25個および100個の接合子の集団の変化を、各対立遺伝子の初期遺伝子頻度が0.5でプロットします。サイズが小さい集団と大きい集団は、初期遺伝子プール頻度に近いままですか?

母集団のサイズによって、期待される結果が得られる頻度は変わりますか?観測された対立遺伝子頻度は、RAND関数からの偶然の結果として、Hardy-Weinbergの期待値とわずかに異なると予想されます。対立遺伝子ごとに別々の線を使用して、元のHardy-Weinberg実験で見つかった対立遺伝子頻度を10世代にわたってグラフ化します。

クラス全体で結果を比較し、結果が一致しているかどうかを確認します。なぜだと思いますか?次に、再び対立遺伝子ごとに1本の線を使用して、2回目の実験の結果をグラフ化し、ハーディ・ワインバーグ平衡の違反をテストし、その結果をクラスと共有します。

結果は予測と一致しましたか?他のクラスメートが同じ条件を引いた場合、彼らは同じ結果を得ましたか?そうでない場合、これはなぜだと思いますか?

最後に、同じ方法で遺伝的ドリフトシミュレーションシナリオの結果をグラフ化します。ここでも、結果をグループに提示し、結果が予測と一致した理由と一致しなかった理由を仮説を立てます。同じ条件のクラスメートは同じ結果を得ましたか?