卡方检验分子标记是否符合孟德尔遗传定律

作者: 斩毛毛 | 来源:发表于2020-06-15 08:35 被阅读0次

卡方检验分子标记是否符合孟德尔遗传定律
单基因遗传病
RNA-seq名词解释（5）
二、基本遗传规律
python数据分析之卡方检验
遗传分子基础分析
卡方检验
自由组合定律
干货！一文汇总卡方检验分析步骤
卡方适合性检验

在做遗传学时，难免会检验分离群体是否符合孟德尔遗传定律，比如3:1，1:1，1:2:1等。一般都会用卡方检验，大学时期的所学内容，但是后面逐渐忘记。。。。。

卡方(Chi-square)检验

卡方检验是对样本得到的 $\color{red}{实际}$ 频数与 $\color{red}{理论}$ 频数的分布是否有显著性差异进行的一种检验，其计算公式为：

$\chi2=\sum\frac{(O-E)^2}{E}$
其中：

O（observe）表示实际频数
E（expect）表示理论频数

BTW：点击此处可以在markdo中快速插入公式

卡方值的特点

其值具有可加性
永远为正
其值大小与实际频数和理论频数的差异而变化，两者差异越小，样本分布于假设的理论分布越一致

例子1

某菠菜BC1群体中，纯合（RR）为39株，杂合（Rr）为21株，问是否符合孟德尔1:1分离比：

提出假设：
H0: 符合1:1
H1: 不符合1:1

	RR	Rr
实际	39	21
理论	30	30

上述为自由度df：（行-1）*（列-1）=1
套用上述公式：
得到:
$\chi2=5.4$
$\chi2 > \chi^2_{0.05}=3.84$ ，所以否定原假设，即BC1群体并不符合1:1。

\color{red}{tip}

: 比如a=0.05时，卡方值越大，其a值越小;

\chi^2 >\chi^2_{0.05}

，则否定原假设，当

\chi^2 <\chi^2_{0.05}

时，接受原假设。

检验是否符合1:2:1，也是同样的道理，其自由度为2.

$\chi^2$ 的连续性矫正

当df=1时，其中只要有一个组的 $\color{red}{理论频数}$ 小于5，就要用Yates连续性校正法
$\chi^2 =\sum \frac{(\left | O-E \right |-0.5)^2}{E}$

最终将其整合为一个脚本， $\color{red}{Chi_square_test.py}$ 特用来计算某群体或者分子标记是否符合孟德尔遗传定律

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卡方(Chi-square)检验

卡方值的特点

例子1

$\chi^2$ 的连续性矫正

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