Analizy statystyczne – jak nad nimi pracować?

Nie masz pojęcia, jak powinno się opracowywać analizy statystyczne, a wertowanie podręczników i poradników wcale Ci w tym nie pomaga? Nie załamuj rąk, sprawa jest do rozwiązania. Jeśli potrzebujesz opracowania badań, zdaj się na osoby, które się w tym specjalizują. Z powodzeniem znajdziesz je w sieci, bo tutaj ci, którzy opracowują analizy statystyczne Łódź, mają…

Czytaj dalej

Statystyka medyczna i analizy statystyczne w medycynie

Statystyka medyczna i analizy statystyczne danych wykonywane w naukach medycznych to bardzo skomplikowane zagadnienia. Analizy statystyczne w medycynie należą do jednych z najbardziej skomplikowanych zakresów analiz. Bardzo wielka różnorodność funkcji wiążących zmienne z pomiarów urządzeń medycznych oraz same rozkłady tych zmiennych sprawiają, że wykonywanie pomocy statystycznej w kwestii wyliczania odpowiednich statystyk medycznych staje się bardzo…

Czytaj dalej

Usługi statystyczne i firma statystyczna

W analizie czynnikowej niezbędne jest podejmowanie różnego rodzaju decyzji. Nie jest ona w stanie określić jakie usługi statystyczne będą niezbędne. Rotacja jest niezbędna w analizie czynnikowej i przy usługach statystycnzych . Dwie metody rotacji istotne dla nas. VARIMAX (czynniki nieskorelowanych) i OBLIMIN (skorelowanych lub nie). Arbitralne jest, której rotacji użyjemy. Próg . Ładunek czynnikowy- korelacja…

Czytaj dalej

Analiza wariancji dla układów z powtarzanymi pomiarami

Wieloczynnikowa ANOVA oraz powtarzane pomiary Czynnikiem czasami nazywamy zmienną niezależną. Zalety stosowania podejścia wieloczynnikowego: W jednoczynnikowej jeden czynnik i jakaś ZZ, a w wieloczynnikowej może być więcej czynników i dalej jedna ZZ. Wieloczynnikowe ma większą MOC statystyczną, tzn. Jeśli jest jakiś czynnik pierwszy który nas interesuje i ZZ i istnieje jeszcze jakiś czynnik, który wywiera…

Czytaj dalej

Analiza wariancji – metodologia badań naukowych

Metodologia –

Wariancja – testy post hoc…

ANALIZA WARIANCJI

Testy post-hoc, kontrasty, wieloczynnikowa ANOV z interakcjami, efekty proste.

Test najmniejszej Istotnej Różnicy Fishera

Test LCD

Test Turkey’a jest testem post-hoc -> która grupa się od której różni.

W wypadku uzyskania ogólnego wyniku istotnego (F) wymaga dalszych badań.

Test Turkeya jest raczej testem konserwatywnym. Rzadko 1 błąd, często 2 błąd (odkrywa coś co nie istnieje)

Utrzymuje poprawny poziom alfa=0,05 bez względu na ilosć grup

 

TEST SCHEFFEGO

Bardzo konserwatywny

Rzadko używany.

 

TEST NEWMANA-KEUlSA

Raczej liberalny

Utrzymuje 5% alfa jeśli są trzy grupy do porównań

Dla czterech i pięciu grup alfa 10%, a 6 i7 to alfa 15%.

Zalecany tylko dla trzech grup do porównań

Przestarzały

Dotąd badały wszystkie możliwe kombinacje między grupami!

(Dwie kategorie testów post=hoc_)

… ale nie trzeba wykonywać wszystkich możliwych kombinacji!

REGWQ

Ryan, Einot, Gabriel Welch q test

Rozumowanie ich opiera się by nie trzeba było porównywać wszystkich kombinacji

Raczej liberalny

Ogólna logika podobna do testu Bonfferaniego…

Można użyć procedury zstępującą.

Modyfikujemy poziom istotności roboczej w sposób dunamiczny.

Alsa k=alfa /(k/r)

k-liczba średnich, r-liczba średnich z których dwie porównywane są najmniejsze i największe.

Np. 4 gruppy = test F mówi, że wynik jest istotny

G3=12,7

G1. średnia=10,8

G4=8,6

G2=7,3

Jeśli nie różni się grupa z najwyżsża średnią z najniższą to i inne nie będą się z siebie różnić.

Nie analizujemy wszystkich ze wszystkimi.

Porównujemy grupę z najwyższa średnią z grupą z najniższą średnią.

W pierwszych z tych porównań powinien nie przekroczyć alfa=0,05

Jeśli będzie niższe tzn. , że te grupy różnią się od sibie istotnie.

Jeśli okaże się, że ta różnica jest to robimy dwa porównania. 1z3 i 2z4. Tutaj musimy już dokonać modyfikacji poziomu istotności, bo inaczej będzie kapa. Dzielimy robocze alfa przez iloraz k(liczby grupy)/r(liczba średnich). Alfa= 0,05/ (4/3). Alfa=0.0375 .

Gdyby wyszło, że p jest 0.39 to ta różnica jest nieistotna stat. Jeśli uzyskamy p=0.0333 to jest istotna różnica.

Potem robimy kolejne porównania. Parami. P=0.025utrzymuje poprawny poziom alfa bez względu na liczbę porównań.

Testy post-hoc to jedna z technik.

Drugą są kontrasty

KONTRAST

Kontrast to suma ważona pewnej liczby średnich, gdzie suma wag jest tówna zero,.

Stosowane do wykonywania porónań zaplanowanych ( w tym np. efektów prostych) oraz do szczególnego rodzaju porównań wielokrotnych.

Kontrasty jako technika porównań wielokrotnych

Odchylenie – porównanie odchyleń od średniej ogólnej zmiennej zależnej (dla każdego  poziomu z wyjątkiem jednego).

Która grupa różni się od średniej od wszystkich …

Różnica – porównanie poziomów zmiennej ze średnią z poprzedzających poziomów tej zmiennej.

Helmerta- porónuje każdą średnią z poziomów zmiennej ze średnią z następnych poziomów tej zmiennej

Prosty – porównywanie każdego poziomu zmiennej z poziomem kryterialnym. Zwykle jest to albo gr.kontrolna albo poziom wyjściowy experymentalnych.

 Powtarzany ­– porównywanie każdego poziomu zmiennej z poziomem poprzedzającym.

Wielomianowy – analiza trendów !!!

Nie chodzi o różnice między grupami, ale o kształt zależności między zmiennymi (zal a niezal.).

Np. czy to jest tak, że przyrost jednej zmiennej o jednostki powoduje wzrost drugiej zmiennej. Związek między jedną a drugą zmienną jest liniowy lub nie, a nie mówimy, która się od której średniej różni. Nie ważne jest która się różni od której . Ważny jest kształt związku.

Żeby liczenie trendów miało sens musi być to mierzone na zmienne porządkowej (zmienna niezależna).

ANOVA – podsumowanie

– Służy do wykrywania różnic średnich między trzema lub więcej grupami

Opiera się na porównywaniu zmienności wewnątrzgrupowej ze zmiennością średnich z grup

Istotny wynik testu F analizy wariancji znaczy tylko tyle, żę co najmniej jedna średnia jest różna od co najmniej jednej innej, ale nie mówi, która od której

Żeby się dowiedzieć, które średnie różnią się od których, wykonuje się porównania wielokrotne, np. za pomocą testów post-hoc (jest to tzw. podejście a posteriori, podejście eksploracyjne).

Najpierw robimy test ogólny, a potem serię analiz dodatkowych. Otóż nie musi tak być.

Można pominąć ten pierwszy etap i przejśc do porównania analiz zaplanowanych.

Podejście „a posteriori” a podejście „a priori”

Eksploracyjne i konfirmacyjne.

W ANOVA nie ma pojęcia kierunkowości. Odnosi się to przede wszystkim do testu T studenta. Kierunkowość przesądzała w której z badanych grup jest większa a w której mniejsza.

Czasami było izasadnione postawienie hipotezy bezkierunkowej.  Bliską analogią jest wyżej wymieniony podział w anova.

F + post hoc – podejście a posteriori. – tutaj nie wiemy która grupa się od której różnić się powinna. Podejście „a posteriori” .

Jeśli z góry istniały bardzo ścisłe hipotezy dotycznące tego, które średnie mają się od krórych różnić i w która stronę, to można i należy pominąć etap testu ogólnego F, i zamiast niego wykonać serię porównań zaplanowanych

Porównania zaplanowane to kontrasty testujące różnice między określonymi parami średnic

Stosując podejście „a priori” nie używa się testów post=hoc.

Porównujemy to z tym co chcemy gdzie przewidujemy, że różnice wystąpią. Jak jedno nie wyjdzie to całe szlag trafia

Nauka, analiza, statystyka,

Komunałem jest stwierdzenie, że nasza obecna kultura jest kulturą wszelakich zakończeń (nauki, statystyki i analizy). Żyjemy pośród ruin tego, co zostało po wielkich projektach ery nowoczesnej. Wszelkie terminy próbujące określić czasy, w jakich żyjemy, czyli te, które nastąpiły po nowoczesności, jak późna nowoczesność, postmodernizm, posttradycja, czy pojęcie używane przez Zygmunta Baumana ponowoczesność, pełnią rolę ówczesnych…

Czytaj dalej

Opracowanie statystyczne i analiza profili genetycznych odmian lilaków

Opracowanie analiz statystycznych i profili genetycznych odmian lilaków (Syringa sp.) naturalnie występujących i hodowanych w Polsce oraz atrakcyjnych okazów o nieznanym pochodzeniu metodą RAPD-PCR. Zgromadzenie banku komórek kalusowych.

 

Wstęp:

Projekt dotyczy opracowania statystycznego lilaków (Syrynga sp.) i obejmować będzie trzy części. Pierwsza to opracowanie statystyk i  profili genetycznych stu odmian bzów lilaków popularnie hodowanych i naturalnie występujących na terenie Polski i środkowo- wschodniej części Europy. Do zgromadzenia informacji jakie są to odmiany i gdzie występują posłużymy się wiedzą historyczną [1] oraz informacjami zawartymi w polskich publikacjach naukowych dotyczących flory Polski oraz jej poszczególnych rejonów i Europy, ze zwróceniem szczególnej uwagi na jej centralno-wschodnią część. Składać się będzie docelowo z kolekcji poszczególnych Parków Narodowych, ogrodów botanicznych i innych obszarów chronionych oraz reszty kraju. Badanie wykonane zostanie z zastosowaniem metody RAPD-PCR  [2], na której to opierają się prawie wszystkie analizy statystyczne markerów molekularnych. Zastosowane zostaną metody i startery w oparciu o pracę przeprowadzoną przez E. Z. Kochieva w 2004 roku [3], które to przeprowadzone były na 22 lilakach, w tym 6 gatunków, 1 hybryda, i 15 odmian. Zidentyfikowano wtedy 512 polimorficznych fragmentów zarówno gatunkowo-specyficznych jak i specyficznych dla odmian. Były to w przypadku tego gatunku pierwsze badania analizujące polimorfizm genomu jądrowego.

Wyniki badań tego etapu będą podstawą dla drugiej części projektu , którą jest opracowanie statystyczne profilów genetycznych krzewów o nieznanym pochodzeniu, a następnie porównanie ich do otrzymanych profili znanych odmian. Materiał roślinny do tej części badań zbierany będzie z zamieszkałych bądź opuszczonych wiejskich terenów Warmii i Mazur. Pod uwagę brane będą szczególnie stare i okazałe krzewy, o ciekawym i bujnym ulistnieniu, ukwieceniu, barwie, zapachu, wysokości i kształcie korony. Efekt tego porównania może być dwojaki dla poszczególnych badanych krzewów. Być może będzie to odkrycie zapomnianej odmiany, bądź w najlepszym wypadku, nowej, nie znanej wcześniej, atrakcyjnej gospodarczo i w ogrodnictwie, odpornej na warunki pogodowe. Będziemy tez w stanie zdefiniować idealne warunki hodowlane dla tych krzewów w oparciu o rozpoznanie warunków mikroklimatycznych i glebowych, w których znalezione zostały okazy. Warmia i Mazury są terenem o wyjątkowo wysokim zagęszczeniu tych roślin, jest to podstawowy i wystarczający powód dla zbierana stamtąd materiału roślinnego.

Trzecią częścią będzie zgromadzenie komórek kalusowych wszystkich przebadanych odmian lilaka w postaci banku w parach ciekłego azotu. Utworzenie bazy profili genetycznych jest dobrą podstawą dla ochrony i rozwoju tego gatunku, jednak dodatkowe stworzenie banku komórek tej rośliny jest szczytową formą dla tego celu. Wiele Parków i ogrodów botanicznych może poszczycić się bogactwem i różnorodnością gromadzonych roślin, jednak to banki zawsze były zabezpieczeniem dla przyszłości gatunków czy to świata roślinnego, czy zwierzęcego. W przypadku gatunku Syringa, projekt ten będzie pierwszą tego typu inicjatywą. W jednym miejscu, małym kosztem zgromadzony zostanie materiał wystarczający do rozwoju rośliny, bez potrzeby znajdowania kawałka gruntu, sadzenia i hodowli rośliny.

 

Aktualny stan wiedzy i analiza statystyczna danych:

Lilaki to jedne z najpopularniejszych liściastych krzewów ozdobnych hodowanych na terenie klimatu umiarkowanego wschodniej Europy, Azji oraz Ameryki północnej [4]. Przeciętnie osiągają do około 3 metrów wysokości, maksymalnie do 5 metrów. Silnie się rozgałęzia. Ozdobą rośliny są okazałe wiechowate kwiatostany długości około 15cm w kolorach od białego przez fioletowe, różowe, niebieskie do ciemnofioletowych, purpurowych. Kwiaty mogą być pojedyncze  lub pełne. Są to silnie i przyjemnie pachnące rośliny. Liście sercowate, ciemnozielone. Kwitną w maju. Są to bardzo atrakcyjne krzewy hodowlane nie tylko ze względu na swój atrakcyjny wygląd i zapach ale również łatwość hodowli bez specjalnych wymagań, są bardzo wytrzymałe na mrozy i suszę. Niewybredna co do warunków glebowych, ubogich i średnio wilgotnych.

Około 22-30 jego gatunków (w zależności od różnych klasyfikacji) zostało rozpoznanych i rozpowszechnionych w ogrodnictwie. Badania wykazały, że rodzaj Syringa należy do rodziny Oleoideae (oliwkowate) [5]. Rodzaj ten dzieli się na dwa podrodzaje: Ligustrina oraz Syringa, z czego pierwszy zawiera tylko dwa gatunki: S. reticulata i S. pekinensis [6], drugi natomiast, na podstawie analizy statystyk i kompozycji flawonoidów, dzieli się na cztery serie: Syringa, Villosae, Pubescentes, Pinnatifoliae [7,8] (chociaż niektórzy autorzy łączą ze sobą serie: Syringa i Pinnatifoliae w jedną, na podstawie molekularnej analizy  chloroplastowego DNA i analizy statystyczne sekwencji spacerowych genów rybosomalnych, a ich krzyżówki dają płodne potomstwo [9,10]), a dopiero te na gatunki. Znanych jest również ponad 2000 odmian. Tylko dwa gatunki dziko pojawiają się w Europie: S. vulgaris and S. josikaea [11], a pozostałe w Azji [12].

Badanie wykonane zostanie z zastosowaniem metody RAPD-PCR [2], na której to opierają się prawie wszystkie biostatystyki  markerów molekularnych. Poznanie struktury genetycznej organizmów na poziomie molekularnym DNA jest kluczową informacją, jaka może być wykorzystana w rozpoznaniu różnorodności genetyczne Syrynga oraz umożliwia selekcję osobników najbardziej odpornych na zmienne warunki środowiska oraz szkodliwe czynniki biotyczne i abiotyczne. Ustalanie tożsamości genetycznej materiału biologicznego i określenie jego filogenezy opiera się na badaniu wybranych fragmentów DNA, przy użyciu markerów genetycznych [14]. Ogólnie, wyróżnia się trzy grupy markerów: 1. markery morfologiczne, 2. markery biochemiczne (izoenzymy, fenole, terpeny), 3. markery molekularne na poziomie DNA (w DNA jądrowym, mitochondrialnym i chloroplastowym). Marker genetyczny to te fragmenty DNA (wielkości od kilkudziesięciu do kilkuset par zasad), które wykazują zmienność strukturalną w obrębie danego loci i umożliwiają identyfikację genotypu danego organizmu. Powszechnie przyjmuje się, że markery genetyczne powinny się charakteryzować przede wszystkim dużym polimorfizmem, wysoką częstotliwością występowania i równomiernym rozłożeniem w genomie. Dobry marker powinien wykazywać neutralność selekcyjną (czyli brak sprzężenia z genami plejotropowymi) oraz niezależność ekspresji pod wpływem czynników zewnętrznych. Ponadto, marker genetyczny powinien być wykrywalny.

Opracowana statystycznie przez Williams [15] oraz Welsh i McClelland w 1990 roku [16] technika RAPD jest odmiana metody PCR i umożliwia równoczesną detekcję polimorfizmu wielu loci w całym genomie. Metoda ta polega na stosowaniu jednego startera o losowo dobranej sekwencji (o długości ok. 9–10 par zasad), generując różnej wielkości fragmenty. Zaletą markerów RAPD jest mała wymagana ilość DNA wyjściowego i łatwość w wykonaniu analiz statystycznych . Powtarzalność biostatystyk przy RAPD między laboratoriami jest różnie oceniana, ale generalnie dość wysoka, nawet do 93%, dodatkowo łatwość wykonania techniki i względnie tani koszt analiz statystycznych, sprawiają, że markery RAPD są powszechnie stosowanie w badaniu zróżnicowania DNA jądrowego między osobnikami i populacjami danego gatunku, umożliwiają ponadto identyfikację osobników pochodzących z klonów oraz genotypowanie rzadkich endemicznych populacji. Rodzaj materiału roślinnego pobranego do analiz nie wpływa na uzyskane wyniki, nie wykryto różnic pomiędzy profilem RAPD dla DNA pochodzącego z pędów położonych na różnej wysokości jednej gałęzi, z pąków śpiących czy pędów wyhodowanych in vitro [17]. Aby szczegółowo określić zmienność genetyczną na podstawie markerów RAPD zaleca się pobranie DNA z ok. 30–100 osobników z populacji oraz stosowanie wielu starterów tak, aby z jak największym prawdopodobieństwem zidentyfikować różnice, co w przypadku tego projektu będzie ułatwione, gdyż zadanie to zostało wykonane przez wcześniej wspomnianego E. Z. Kochieva w 2004 roku.

Do tej pory jeszcze nikt w Polsce nie podjął się zgromadzenia bazy profili genetycznych lilaków. Jedyne badania o tym charakterze obejmują małe grupy roślin obejmujące pojedyncze ogrody botaniczne, w celach raczej poznawczych i orientacyjnego rozpoznania możliwości różnych metod zarówno dla DNA genomowego, jak i chloroplastowego [3, 13]. Wspomniane wcześniej badania E. Z. Kochieva z 2004 roku [3] pozwoliły na znalezienie unikalnego wzoru dla wszystkich badanych odmian, badania te będą podstawa dla identyfikacji odmian w tym badaniu.

Stworzenie banku komórek tej rośliny jest najlepsza forma dla zachowania i zabezpieczenia i po prostu zebrania wszystkich odmian np. w celu późniejszych analiz i obliczeń statystycznych , i ewentualnych manipulacji genetycznych. W przypadku gdyby projekt wykazał odkrycie nowej, zapomnianej bądź też wymierającej odmiany, metoda ta pozwoliłaby na jej późniejszą mikropropagację. Wiele Parków i ogrodów botanicznych może poszczycić się bogactwem i różnorodnością gromadzonych roślin, jednak to banki zawsze były zabezpieczeniem dla przyszłości gatunków czy to świata roślinnego, czy zwierzęcego. W przypadku gatunku Syringa, projekt ten będzie pierwszą tego typu inicjatywą. W jednym miejscu, małym kosztem zgromadzony zostanie materiał wystarczający do rozwoju rośliny, bez potrzeby znajdowania kawałka gruntu, sadzenia i hodowli rośliny. Kriokonserwacja jest metodą przechowywania materiału genetycznego w stanie głębokiego zamrożenia tj. w oparach ciekłego azotu (-150 C) lub w ciekłym azocie (-196 C) dzięki czemu komórki przez wiele lat nie tracą żywotności.

 

Metodyka i narzędzia, zadania:

  • pierwsza część: określenie profilu genetycznego znanych odmian lilaka:
  1. Zbiór materiału

Pierwszym etapem w badaniu będzie pozyskiwanie materiału roślinnego do analiz biostatystyki i danych. Tkanki pobierane będą od osobników zdrowych (bez symptomów chorobowych) i zbliżonych wiekiem  [14]. Zebrany materiał roślinny (pąki, liście) na czas transportu przechowywany będzie w falkonach w suchych warunkach i w temperaturze poniżej 0 °C. Materiał zbierany będzie z ogrodów botanicznych, parków narodowych i naukowych w Polsce i sklepów ogrodniczych.

  1. ekstrakcja DNA

Wstępna liza ścian komórkowych poprzez homogenizację mechaniczną przez rozcieranie materiału w moździerzu w ciekłym azocie w celu ułatwienia właściwej ekstrakcji kwasów nukleinowych z tkanek roślinnych [18,19]. Zastosowany zostanie zestaw do izolacji DNA, (Dneasy Plant Mini Kit lub podobne) [18]. Zaletą tego zestawu jest duża wydajność i czystość otrzymanych ekstraktów DNA, wolnych od takich komponentów komórkowych, jak np. obecne w komórkach roślinnych polisacharydy, które mogą hamować działanie polimerazy w reakcji PCR [20]. do ekstrakcji DNA użyte zostanie około 100mg liści, z zastosowaniem Rnazy A (10 mg· ml–1). Wydajność ekstrakcji DNA będzie następnie badana spektrofotometryczne. Wyekstrahowane cząsteczki DNA mogą być następnie przechowywane w buforze stabilizującym (pH 7,0) w temperaturze –75 °C [19]. Takie magazynowanie może trwać nawet kilka lat.

  1. Reakcja RAPD-PCR

Stężenie DNA matrycowego zrównoważone będzie do 29ng na 1ul roztworu (GeneQuant DNA/RNA Calculator – Pharmacia LKB lub podobne). Reakcja PCR przeprowadzona będzie z zastosowaniem serii starterów OPD5. Mix PCR dla 25ul: 1.5 mM MgCl2,100 mM KCl, 20 mM Tris-HCl pH 8.3, 0.1% Triton X-100, 0.2 μM primer, 0.2 mM każdego z dNTP, 1.0 jednostki polimerazy DNA Taq (Fermentas MBI) i 50 ng matrycowego DNA. Amplifikacja DNA z zastosowaniem termocyklera z zastosowaniem programu: wstępna denaturacja: 94C\7min, 40 razy cykl w 94C\30s, denaturacja przez 50s, 2min\72C, ostatecznie wydłużanie 72C\7min. Temperatura denaturacji odpowiednia do Tm starterów. Produkty amplifikacji będą następnie barwione w 6x Orange Loading dye Solution. Amplifikowane w reakcji PCR fragmenty DNA są następnie rozdzielane przy zastosowaniu elektroforezy w 2% żelu agarozowym pod napięciem 80V\2h. 1xTBE w temp. Pokojowej. Jako marker molekularny masy zastosowany zostanie O’RangeRuler 200bp DNA Ladder (Fermentas lub podobne). Jako kontrola negatywna wykorzystana zostanie woda zamiast matrycowego DNA. Wizualizacja wyników elektroforezy z bromkiem etydyny (0.5 mg · ml–1) pod transiluminatorem UV, a następnie fotografowanie żelu (Polaroid DS-34 lub podobne).

  1. zgromadzenie danych do analizy statystycznej

Dane profili genetycznych w postaci zdjęć zostaną zarchiwizowane w postaci elektronicznej w celu późniejszych analiz biostatystycznych , wraz z opisem morfologii rośliny, pełną nazwą łacińska, gatunku i odmiany.

 

  • druga część: określenie profilu genetycznego lilaków zebranych z terenów Warmii i Mazur.

1′. Materiał roślinny do tej części badań zbierany będzie z zamieszkałych bądź opuszczonych wiejskich terenów Warmii i Mazur. Pod uwagę brane będą szczególnie stare i okazałe krzewy, o ciekawym i bujnym ulistnieniu, ukwieceniu, barwie, zapachu, wysokości i kształcie korony. Wykonane zostanie rozeznanie w formie telefonicznej np. do leśniczówek, szkółek leśnych, sołtysów i mieszkańców wsi.

etapy 2′ i 3′ podobnie jak w pierwszej części badania.

4′. Analiza statystycznych wyników i zgromadzenie danych

Profile uzyskane w tej części badania porównane zostaną do tych należących do znanych odmian. W przypadku znalezienia podobieństwa, będzie to oznaczać możliwość określenia pochodzenia rośliny, w przypadku jego braku- odkrycie nowej odmiany, bądź nieanalizowanej statystycznie wcześniej, ale znanej.

  • Trzecia część: Zgromadzenie banku komórek kalusowych badanych roślin.
  1. Indukcja kalusa. Przygotowanie materiału roślinnego wszystkich badanych roślin w postaci liści i sterylizacja poprzez płukanie tkanki w roztworze detergentu zmniejszającego napięcie powierzchniowe (np. roztwór płynu do mycia naczyń) przez 15 min. następnie moczenie w 5% roztworze podchlorynu i 3min. i w 70% etanolu. Opłukanie tkanki trzykrotnie w jałowej wodzie destylowanej. Transfer tkanki na pożywkę indukującą powstawanie kalusa. Każdy eksplantat został wprowadzony do probówki z 15ml pożywki NDN (New Dogashima Medium) składającej się z 0.5mM NAA, 4.4 mM BA, 29,2 mM sacharozy z dodatkiem agaru w ilości 2 g/ L. Przy ustalonym pH do 5.4 przed nielawowaniem przez 15 min w 120 C. Kultury inkubowane będą w w probówkach zasłoniętych folia aluminiową i inkubowane w 23 C w 14 godzinnym rytmem oświetlenia. Co miesiąc kultury przenoszone będą do świeżej pożywki. Po 7 miesiącach otrzymane zostaną kultury kalusowe. 200mg komórek kalusowych zostanie przeniesionych do 100ml kolb erlenmajerek zawierających 40ml płynnej pożywki (skład jak wyżej) z wytrząsaniem w 80 rpm w 23 C przy 14 godzinnym trybie oświetlenia.
  2. krioprezerwacja
  3. przechowywanie materiału- Archiwizacja i magazynowanie komorek

naturalnie występujących i hodowanych w Polsce oraz atrakcyjnych okazów o nieznanym pochodzeniu metodą RAPD-PCR. Zgromadzenie banku komórek kalusowych.

 

Wstęp:

Projekt dotyczy lilaków (Syrynga sp.) i obejmować będzie trzy części. Pierwsza to opracowanie statystyczne profili genetycznych stu odmian bzów lilaków popularnie hodowanych i naturalnie występujących na terenie Polski i środkowo- wschodniej części Europy. Do zgromadzenia informacji jakie są to odmiany i gdzie występują posłużymy się wiedzą historyczną [1] oraz informacjami zawartymi w polskich publikacjach naukowych dotyczących flory Polski oraz jej poszczególnych rejonów i Europy, ze zwróceniem szczególnej uwagi na jej centralno-wschodnią część. Składać się będzie docelowo z kolekcji poszczególnych Parków Narodowych, ogrodów botanicznych i innych obszarów chronionych oraz reszty kraju. Badanie wykonane zostanie z zastosowaniem metody RAPD-PCR  [2], na której to opierają się prawie wszystkie analizy biostatystyczne markerów molekularnych. Zastosowane zostaną metody i startery w oparciu o pracę przeprowadzoną przez E. Z. Kochieva w 2004 roku [3], które to przeprowadzone były na 22 lilakach, w tym 6 gatunków, 1 hybryda, i 15 odmian. Zidentyfikowano wtedy 512 polimorficznych fragmentów zarówno gatunkowo-specyficznych jak i specyficznych dla odmian. Były to w przypadku tego gatunku pierwsze badania analizujące polimorfizm genomu jądrowego.

Wyniki badań tego etapu będą podstawą dla drugiej części projektu , którą jest opracowanie statystyczne  profilów genetycznych krzewów o nieznanym pochodzeniu, a następnie porównanie ich do otrzymanych profili znanych odmian. Materiał roślinny do tej części badań zbierany będzie z zamieszkałych bądź opuszczonych wiejskich terenów Warmii i Mazur. Pod uwagę brane będą szczególnie stare i okazałe krzewy, o ciekawym i bujnym ulistnieniu, ukwieceniu, barwie, zapachu, wysokości i kształcie korony. Efekt tego porównania może być dwojaki dla poszczególnych badanych krzewów. Być może będzie to odkrycie zapomnianej odmiany, bądź w najlepszym wypadku, nowej, nie znanej wcześniej, atrakcyjnej gospodarczo i w ogrodnictwie, odpornej na warunki pogodowe. Będziemy tez w stanie zdefiniować idealne warunki hodowlane dla tych krzewów w oparciu o rozpoznanie warunków mikroklimatycznych i glebowych, w których znalezione zostały okazy. Warmia i Mazury są terenem o wyjątkowo wysokim zagęszczeniu tych roślin, jest to podstawowy i wystarczający powód dla zbierana stamtąd materiału roślinnego.

Trzecią częścią będzie zgromadzenie komórek kalusowych wszystkich przebadanych odmian lilaka w postaci banku w parach ciekłego azotu. Utworzenie bazy profili genetycznych jest dobrą podstawą dla ochrony i rozwoju tego gatunku, jednak dodatkowe stworzenie banku komórek tej rośliny jest szczytową formą dla tego celu. Wiele Parków i ogrodów botanicznych może poszczycić się bogactwem i różnorodnością gromadzonych roślin, jednak to banki zawsze były zabezpieczeniem dla przyszłości gatunków czy to świata roślinnego, czy zwierzęcego. W przypadku gatunku Syringa, projekt ten będzie pierwszą tego typu inicjatywą. W jednym miejscu, małym kosztem zgromadzony zostanie materiał wystarczający do rozwoju rośliny, bez potrzeby znajdowania kawałka gruntu, sadzenia i hodowli rośliny.

 

Biostatystyka jako statystyka w medycynie

Biostatystyka jest dziedziną statystyki która jest zagnieżdżona w medycynie. Ciężko odróżnić takie pojęcie jak biostatystyka czy statystyka medyczna. Delikatne różnice można zanotować pod względem tego, że biostatystyka to są raczej narzędzia i sposoby podliczania danych medycznych, a statystyka medyczna to raczej nie inaczej rezultaty tych analiz. Biostatystyka odnotowuje dynamiczny rozwój pod względem sposobów przetwarzania danych…

Czytaj dalej

Pomoc w statystyce medycznej

Statystyka medyczna. Jakiej pomocy statystycznej można w tej kwestii oczekiwać? Statystyka jest nauką która dostarcza wielowymiarowych korzyści w większości obszarów nauki i chyba we wszystkich obszarach nauk empirycznych. Niewątpliwie nauki medyczne są najczęstszym odbiorcą analiz statystycznych, opracowań i pomocy statystycznej w wykonywaniu analiz i podsumowywaniu wyników badań w medycynie i obszarach pokrewnych. Lekarze, pielęgniarki oraz…

Czytaj dalej

Analizy statystyczne i pomoc

Gdzie sprawdza się analiza statystyczna i skąd czerpać pomoc przy analizowaniu wyników ankiet, prac magisterskich, doktorskich oraz danych z eksperymentów i badań ilościowych.   Analiza statystyczna sprawdza się wszędzie tam gdzie są akumulowane lub zbierane dane wyrażone w postaci liczb i symboli. Wystarczy zebrać reprezentatywną próbkę obserwacji dla danego zagadnienia naukowego by można było je…

Czytaj dalej

1 2