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Les scores BLAST ont-ils une relation entre eux ?

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Existe-t-il une relation entre les scores BLAST (valeur E, similarité, identité, écart, score de bits) ? Le score de la valeur e pour un alignement est-il proportionnel à d'autres scores, tels que le score de similarité (c'est-à-dire que plus la valeur e est faible, plus la similarité est élevée) ?

Merci!


Oui, il existe une relation entre eux, mais vous ne pourrez peut-être pas observer de corrélation entre certains d'entre eux.

Le nombre de correspondances et le score sont certainement proportionnels, mais une similitude plus élevée se traduirait par un score plus élevé uniquement si les longueurs des paires de scores sont les mêmes. L'écart aurait un effet négatif sur le score mais cela dépend totalement de vos scores/pénalités (voir l'aide et la documentation de BLAST).

La valeur E est essentiellement la probabilité que deux séquences aléatoires aient un certain score de correspondance à partir d'une base de données donnée. Ainsi, le fait qu'il soit faible ou non pour un hit dépend de la distribution des scores de la base de données. Une valeur E inférieure ne signifie pas une similitude plus élevée. Cela signifie qu'un coup de ce score a une faible probabilité d'être trouvé par hasard. La distribution des scores est généralement biaisée vers les scores faibles et les scores élevés ont donc généralement une faible valeur E, mais ce qu'est un score « élevé » dépend totalement de vos requêtes et, par conséquent, cette affirmation ne peut pas être généralisée.

À partir de la documentation BLAST :

$$E=K.m.n.e^{-lambda.S}$$

Cette formule a un sens éminemment intuitif. Doubler la longueur de l'une ou l'autre séquence devrait doubler le nombre de HSP atteignant un score donné. De plus, pour qu'un HSP atteigne le score 2x, il doit atteindre le score x deux fois de suite, on s'attend donc à ce que E diminue de manière exponentielle avec le score. Les paramètres K et lambda peuvent être considérés simplement comme des échelles naturelles pour la taille de l'espace de recherche et le système de notation respectivement.


Les scores BLAST ont-ils une relation entre eux ? - La biologie

Le terme homéologie a été utilisé de manière incohérente dans les contextes historiques et modernes.

Les homéologues sont des paires de gènes issus de la spéciation et rassemblés dans le même génome par allopolyploïdisation.

Les homéologues ne sont pas nécessairement un à un ou conservés en position.

Des méthodes de calcul basées sur l'évolution ont émergé pour déduire des homéologues à partir de données de séquençage.

L'histoire évolutive de presque toutes les plantes à fleurs comprend un événement de polyploïdisation. Les gènes homologues résultant de l'allopolyploïdie sont communément appelés «homéologues», bien que ce terme n'ait pas toujours été utilisé de manière précise ou cohérente dans la littérature. Avec plusieurs projets de séquençage du génome allopolyploïde en cours, il existe un besoin urgent de méthodes de calcul pour l'inférence homéologique. Ici, nous passons en revue la définition de l'homéologie dans les contextes historiques et modernes et proposons une définition précise et testable mettant en évidence le lien entre homéologues et orthologues. Dans la deuxième partie, nous étudions les méthodes expérimentales et computationnelles d'inférence homéologique, en considérant les forces et les limites de chaque approche. L'établissement d'une définition précise et évolutive de l'homéologie est essentiel pour comprendre les conséquences évolutives de la polyploïdisation.


Coefficients de corrélation : détermination de la force de corrélation

Coefficients de corrélation : détermination de la force de corrélation

Au lieu de tracer un diagramme de dispersion, une corrélation peut être exprimée numériquement sous la forme d'un coefficient, allant de -1 à +1. Lorsque vous travaillez avec des variables continues, le coefficient de corrélation à utiliser est le r de Pearson.

Le coefficient de corrélation (r) indique dans quelle mesure les paires de nombres pour ces deux variables se trouvent sur une ligne droite. Les valeurs supérieures à zéro indiquent une corrélation positive, tandis que les valeurs inférieures à zéro indiquent une corrélation négative.

Une corrélation de -1 indique une corrélation négative parfaite, ce qui signifie que lorsqu'une variable augmente, l'autre diminue. Une corrélation de +1 indique une corrélation positive parfaite, ce qui signifie que lorsqu'une variable augmente, l'autre augmente.

Il n'y a pas de règle pour déterminer quelle taille de corrélation est considérée comme forte, modérée ou faible. L'interprétation du coefficient dépend du sujet d'étude.

Lorsque l'on étudie des choses qui sont difficiles à mesurer, nous devrions nous attendre à ce que les coefficients de corrélation soient plus faibles (par exemple, au-dessus de 0,4 soit relativement fort). Lorsque nous étudions des éléments plus faciles à mesurer, tels que le statut socio-économique, nous nous attendons à des corrélations plus élevées (par exemple, au-dessus de 0,75 soit relativement fort).)

Dans ce genre d'études, nous voyons rarement des corrélations supérieures à 0,6. Pour ce type de données, on considère généralement que les corrélations supérieures à 0,4 sont relativement fortes, les corrélations entre 0,2 et 0,4 sont modérées, et celles inférieures à 0,2 sont considérées comme faibles.

Lorsque nous étudions des choses qui sont plus facilement dénombrables, nous nous attendons à des corrélations plus élevées. Par exemple, avec les données démographiques, nous considérons généralement que les corrélations supérieures à 0,75 sont relativement fortes, les corrélations entre 0,45 et 0,75 sont modérées et celles inférieures à 0,45 sont considérées comme faibles.


Mise en œuvre

Synthétiseur

Syntenator combine la conservation de l'ordre des gènes et la similarité des séquences locales pour en déduire l'orthologie des gènes. Les alignements d'ordre partiel sont représentés par des graphes d'ordre partiel (POG). Nous présentons une implémentation qui fonctionne sur un POG et un graphe à chaîne simple, qui est une représentation d'un ensemble de gènes ordonnés linéairement (par exemple un génome). Une extension du concept à l'alignement de deux POG arbitraires sera discutée en détail.

Modifications de la relation de récurrence

Nous devons modifier la relation de récurrence de l'approche traditionnelle de Smith-Waterman pour travailler sur les POG. Pour calculer un score d'alignement maximal pour un couple particulier de sommets (m, m) par programmation dynamique, nous devons considérer tous les sommets de gènes qui sont liés à m et m par les bords sortants. La relation de récurrence correspondante de la fonction de score pour les alignements locaux avec écart est donnée dans l'équation 1. [14]

Chaque cellule S(m, m) de la matrice de programmation dynamique est maximisé sur les quatre possibilités : correspondance, insertion, suppression et démarrage d'un nouvel alignement. La principale différence par rapport à l'alignement local traditionnel par paires est P et Q, les ensembles de nœuds prédécesseurs de m et m dans les POG correspondants. Pour les POG complexes, nous devons considérer |P| × |Q| candidats alternatifs en cas de concordance. Le cas le plus simple est |P| = |Q| = 1 si nous devions aligner deux génomes. Notre implémentation fonctionne sur un POG et une chaîne simple. Par conséquent, nous avons soit |P| = 1 ou |Q| = 1. Les expressions s(m, m) et Δ désignent respectivement le score de correspondance pour deux nœuds et la pénalité d'écart.

Alignement de l'ordre des gènes

Initialement, tous les alignements par paires entre deux POG (par ex. g1 et g2) sont calculés dans le sens avant et arrière. Un alignement dans le sens inverse nécessite l'inversion de toutes les arêtes dans l'un des deux POG. Pour chaque comparaison (dans les deux sens), nous considérons tous les alignements locaux (sous) optimaux au-dessus d'un certain seuil Θ. Tous les alignements sont classés par leurs scores par ordre décroissant. Sur la base de ces alignements, nous décidons quels sommets correspondent et doivent être fusionnés en un sommet commun. Nous attribuons avidement des correspondances de sommets en parcourant la liste ordonnée de haut en bas.

L'algorithme 1 (voir Annexe) montre les adaptations de l'algorithme de Lee et al. [13] pour produire un ensemble de tous les chemins d'alignement sous-optimaux P. Un tel chemin consiste en un tuple (s, L, r) où s désigne le score, L est une liste de paires de nœuds alignés et r indique si un ordre de gène a été aligné dans son orientation d'origine ou inversée. Le score est ajusté en soustrayant le score initial s initqui est défini comme le dernier score minimal rencontré lors du retraçage avant que le score ne dépasse le score d'alignement final ou 0 si un tel minimum n'existe pas. Cet ajustement est nécessaire pour éviter que les alignements héritent des scores des précédents alignements à score plus élevé.

Fusion de graphes génomiques

Dans POA, deux graphiques, g1 et g2, sont fusionnés après chaque série d'alignements par paires. Nous avons déjà discuté de la façon d'identifier des paires de sommets (par exemple (v, w) avec vg1 et wg2) qui doit être fusionné entre les deux graphiques. Nous l'appelons mappage 1:1 M.

Dans l'étape de fusion, nous itérons sur tous les sommets wg2 et ajoutez une copie de w à g1 si wM. Si (v, w) ∈ M nous fusionnons v et w en copiant les gènes stockés dans w à v. Si un g1-équivalent du nœud prédécesseur de w existe, nous connectons ce g1- nœud prédécesseur équivalent de w à v. Toutes les connexions entre les nœuds qui n'ont pas été fusionnées, mais simplement ajoutées au graphique, sont conservées dans le graphique fusionné.

La fusion de deux POG peut introduire des cycles dans le POG résultant pour deux raisons : 1) Les alignements locaux ne sont pas colinéaires dans les POG d'entrée respectifs (Figure 2A). 2) Les alignements locaux sont produits dans les deux orientations (avant et arrière, figure 2B).

Suppression de cycles après la fusion de POG. Le panneau A représente la situation dans laquelle deux alignements d'ordre de gènes locaux "se croisent". Les correspondances entre les nœuds sont affichées sous forme de connexions en pointillés entre g1 et g2. g3 montre la situation après l'étape de fusion où une boucle a introduit un cycle. Ce cycle est détecté par le programme et supprimé en inversant tous les fronts (voir texte). Le POG final ressemble g4. Le panneau B décrit le scénario où deux alignements locaux existent dans des orientations différentes (A-B dans g1, g2 et C-D dans g1, g2r). g3 montre le POG final après la fusion et la suppression du cycle. Les arêtes solides proviennent du graphique de référence g1. Les deux bords en pointillés ont été introduits pour représenter les relations d'ordre qui sont uniques à g2. Le bord de D à C dans g2 introduirait un cycle et devait être supprimé. Le bord "coudé" représente l'alignement de C→D dans g1 à D→C dans g2.

Ces problèmes particuliers ne se sont pas posés dans la mise en œuvre originale pour l'alignement des protéines ou des séquences EST (par exemple [14]) où les DAG sont alignés dans une orientation définie (par exemple, N à C pour les protéines, 5' à 3' pour les EST) et juste un alignement optimal est signalé.

Pour résoudre les cycles nouvellement introduits dans le scénario 1 (figure 2A), nous utilisons un ordre topologique de g1 et vérifier à tous les points de branchement, si un chemin de boucle composé de nouveaux nœuds de g2 induit un cycle dans le graphe fusionné g3. Nous devons tester si le chemin de la boucle retourne à un nœud dans g1 à un indice inférieur ou supérieur en termes d'ordre topologique à l'indice du point de branchement d'où nous sommes partis. Si le chemin est un chemin vers l'avant et que l'indice du point de retour est plus petit que l'indice du point de branchement, toutes les arêtes du chemin doivent être inversées pour garder le graphe acyclique. Cette procédure conduit à g4 dans la figure 2A. Le cas du chemin de retour fonctionne de manière analogue. Si la boucle nouvellement ajoutée fait partie d'une plus grande boucle dans g1, nous devons rechercher dans les deux sens les extrémités de l'ancienne boucle pour définir une relation d'ordre sur la nouvelle boucle ajoutée.

Le deuxième cas (figure 2B) apparaît si des alignements locaux d'orientations opposées existent. Dans l'exemple donné, un cycle serait formé entre les nœuds C et D car ils sont alignés dans une orientation opposée à A et B. Ceci est contourné en conservant l'orientation des bords d'un graphique (g1) pour l'alignement inversé. Les bords "en pointillés" sont ajoutés pour préserver les relations d'ordre d'origine de g2.

Les régions répétitives qui peuvent résulter d'événements de duplication n'introduisent pas de cycles dans le POG fusionné puisque nous appliquons avidement une cartographie 1:1 des nœuds génétiques. Seules les meilleures copies répétées correspondantes seraient fusionnées.

Fonction de score

Notre algorithme s'appuie sur les hits BLASTP comme mesure de similarité générale. À partir de l'ensemble des résultats BLASTP tous contre tous, nous enregistrons un score de bits pour chaque paire de gènes dans une table de recherche. Dans le cas de transcrits alternatifs, le score le plus élevé entre deux produits protéiques quelconques est enregistré.

Nous avons choisi une fonction de scoring qui nous permet d'ordonner les alignements en fonction du nombre de paires alignées ou de la somme des similarités par paires en cas d'égalité de paires.

Pour chaque paire de gènes (UNE, B) une fonction de score symétrique est donnée par l'équation. 2. Les contributions individuelles sont indiquées dans l'équation. 3.

S rencontre(UNE, B) = s(UNE, B) + s(B, UNE)

Nous exigeons snombre de bits être ≥ 50. Le score du match est toujours & lt 2: lim s bitscore → ∞ S match (A, B) → 2 MathType @ CDMT @ 5 @ 5 @ + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaWaaCbeaeaacyGGSbaBcqGGPbqAcqGGTbqBaSqaaiabdohaZnaaBaaameaacqqGIbGycqqGPbqAcqqG0baDcqqGZbWCcqqGJbWycqqGVbWBcqqGYbGCcqqGLbqzaeqaaSGaeyOKH4QaeyOhIukabeaakiabdofatnaaBaaaleaacqWGTbqBcqWGHbqycqWG0baDcqWGJbWycqWGObaAaeqaaOGaeiikaGIaemyqaeKaeiilaWIaemOqaiKaeiykaKIaeyOKH4QaeGOmaidaaa @[email protected] .

Cela peut être interprété comme une somme sur les entrées d'une matrice d'adjacence pondérée non symétrique de toutes les relations d'homologie par paires. Un score de mésappariement est attribué si les deux gènes comparés n'ont pas de hit BLAST ou s'ils sont situés sur des brins différents.

Afin de marquer une correspondance de sommets contenant plusieurs gènes, nous utilisons un score de somme de paires normalisé (Eqn. 4).

mv, wdésigne le nombre de gènes de nœuds v et w, N (G v, G w) MathType @ CDMT @ 5 @ 5 @ + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGaemOBa42aaSbaaSqaaiabcIcaOiabdEeahnaaBaaameaacqWG2bGDaeqaaSGaeiilaWIaem4raC0aaSbaaWqaaiabdEha3bqabaWccqGGPaqkaeqaaaaa @ 3582 @ désigne le nombre d'espèces dans les graphes de v et w. Le terme Cv, wau dénominateur de l'équation. 4 est un facteur d'échelle dont la définition dépend du score d'alignement actuel. Cv, west égal au nombre de comparaisons entre soit toutes les espèces dans les nœuds v et w ou le nombre de toutes les espèces dans les graphiques de v et w (Éqn. 5). Ce schéma de correction a été implémenté car les hits BLAST faibles ont tendance à apparaître plus souvent dans l'ensemble de gènes des deux sommets si le nombre de gènes comparés augmente. En conséquence, les scores par paires ont tendance à être plus élevés que les scores moyens des comparaisons multiples. Afin d'égaliser cet effet, nous remplaçons mv, wpar n (G v, G w) MathType @ CDMT @ 5 @ 5 @ + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGaemOBa42aaSbaaSqaaiabcIcaOiabdEeahnaaBaaameaacqWG2bGDaeqaaSGaeiilaWIaem4raC0aaSbaaWqaaiabdEha3bqabaWccqGGPaqkaeqaaaaa @ @ 3582 dès que le score d'alignement ?? dépasse le seuil Θ. Cela déclenche un basculement vers une recherche plus spécifique d'alignements contenant des gènes de plusieurs espèces.


Différence entre causalité et corrélation

Il y a beaucoup de confusion dans la compréhension et l'utilisation correcte de la causalité et de la corrélation. Ces deux termes sont toujours interchangés surtout dans les domaines de la santé et des études scientifiques.

Chaque fois que nous voyons un lien entre un événement ou une action avec un autre, ce qui nous vient à l'esprit, c'est que l'événement ou l'action a causé l'autre. Ce n'est pas toujours le cas, lier une chose à une autre ne prouve pas toujours que le résultat a été causé par l'autre.

La causalité est une action ou un événement qui peut en causer une autre. Le résultat d'une action est toujours prévisible, fournissant une relation claire entre eux qui peut être établie avec certitude.

La causalité implique une corrélation, ce qui signifie que si une action en provoque une autre, elles sont corrélées. La cause de ces deux événements ou actions corrélés peut être difficile à établir, mais elle est certaine.

L'établissement d'un lien de causalité entre deux choses corrélées a rendu perplexes ceux qui sont impliqués dans les industries de la santé et pharmaceutiques. Le fait qu'un événement ou une action en provoque un autre doit être évident et doit être fait avec une étude contrôlée entre deux groupes de personnes.

Ils doivent être issus du même milieu et avoir deux expériences différentes. Les résultats sont ensuite comparés et une conclusion peut alors être tirée des résultats de l'étude. Le processus d'observation joue un rôle important dans ces études car les sujets doivent être observés sur une certaine période de temps.

La corrélation est une action ou une occurrence qui peut être liée à une autre. L'action n'aboutit pas toujours à une autre action ou occurrence, mais vous pouvez voir qu'il existe une relation entre elles. Bien que l'action ne fasse pas que l'autre chose se produise, la possibilité que quelque chose se produise est grande.

La corrélation peut être facilement établie à l'aide d'outils statistiques. Les événements ou actions corrélés peuvent être dus à une cause commune. L'établissement d'une corrélation peut être assuré s'il n'y a pas d'explications qui prouvent la causalité.

Quand vous dites qu'exposer les enfants à trop de violence à la télévision et au cinéma les fait devenir des adultes violents peut être faux. Bien que la violence à la télévision et au cinéma puisse influencer le comportement, les adultes violents peuvent avoir acquis cette habitude en raison d'autres facteurs tels que la pauvreté, la maladie mentale, la violence physique, mentale et émotionnelle pendant l'enfance.

Il est donc faux de supposer que les comportements violents sont dus à la télévision et au cinéma car il y a plusieurs aspects différents à considérer. Il est plus sûr de dire qu'il existe une corrélation entre regarder des émissions de télévision et des films violents et un comportement violent que de dire que la violence à la télévision et au cinéma provoque un comportement violent.

1. La causalité est une occurrence ou une action qui peut en provoquer une autre, tandis que la corrélation est une action ou une occurrence qui a un lien direct avec une autre.
2. Dans la causalité, les résultats sont prévisibles et certains tandis qu'en corrélation, les résultats ne sont pas visibles ou certains, mais il est possible que quelque chose se produise.
3. Établir la causalité est plus difficile alors qu'il existe de nombreux outils statistiques disponibles pour établir une corrélation entre des événements ou des actions.


Discussion

L'ensemble de résultats de mappage TF TFf comprend les meilleurs résultats lorsque l'on considère uniquement le nombre de TF mappés, mais il ne produit pas le meilleur ensemble de liens réglementaires lorsqu'il est intégré à l'ensemble TG mappé TGblbs. Cela indique que l'ensemble TFsf contenant les TF cartographiés sur la base de la similarité de séquence et de la classification de sous-famille contient les TF les plus efficacement et correctement cartographiés dans le but de cartographier les liens de régulation.

L'ensemble TGbs, l'ensemble TGpr et l'ensemble TGgalf contiennent les meilleurs résultats des TG cartographiés de la sous-section précédente, mais ils ne fonctionnent pas bien lorsqu'ils sont utilisés dans l'intégration d'éléments réglementaires pour prédire les liens réglementaires. Les TG supplémentaires prédites dans ces ensembles conduisent à trop de faux liens régulateurs dans les ensembles TFsf-TGbs, TFf-TGpr, TFsf-TGpr et TFf-TGgalf. Ces faux liens indiquent que bon nombre des vrais TG identifiés pour le génome cible dans l'ensemble TGbs, l'ensemble TGpr et l'ensemble TGgalf ne sont cependant pas les TG correctement mappés liés au bon TF dans leurs ensembles de résultats de liens réglementaires correspondants. Tous les TG prédits contiennent les motifs TFBS pour certains TF, mais ces TG doivent correspondre au bon TF, identifiant le bon lien régulateur dans le génome cible. Ces résultats suggèrent que, afin d'être utilisés pour cartographier les liens régulateurs, les TG identifiés dans le génome cible à l'aide de motifs TFBS doivent également être similaires en séquence aux TG du génome source, tels qu'identifiés dans l'ensemble TGblbs. Par conséquent, le résultat d'autres ensembles possibles, TFf-TFbs et TFsf-TGgalf, ne sont pas inclus dans cet article car leurs ensembles d'éléments régulateurs sont déjà déterminés à conduire à de nombreux faux positifs lorsqu'ils sont intégrés pour produire un lien régulateur prédit.


Ne blâmez pas les gènes

La gauche a une capacité impressionnante à se mentir. Face à des faits qui sont en conflit avec l'idéologie, la solution de facilité est de nier les faits. Ce fut longtemps le cas en économie, mais bien qu'il y ait sans aucun doute quelques-uns qui considèrent encore le Nouveau Plan Économique comme une trahison, en général le réalisme a prévalu. Il ne reste plus beaucoup de lecteurs du Guardian qui pensent que les problèmes du Japon surviennent parce qu'il n'a pas suivi la voie suivie par l'Albanie.

En science, cependant, l'auto-illusion est toujours en charge. Pour la génétique en particulier, les vérités doivent être désavouées parce qu'elles sont embarrassantes. Les racistes sont des gens malfaisants qui croient aux différences immuables entre les groupes ergo, une telle différence ne peut exister. Le crime, comme le monde entier le sait, résulte de l'inégalité. Toute suggestion que la biologie est impliquée doit être, par définition, fausse. Parce qu'Hitler souhaitait améliorer la race humaine par la reproduction sélective, la génétique est une science nazie dont chaque mouvement fait partie d'un complot eugénique.

Récemment, j'ai eu l'imprudence d'écrire un livre sur la génétique humaine. Il a été accueilli par des aboiements des deux côtés de l'échiquier politique. Pour certains, négliger de se tordre les mains le nombre de fois requis chaque fois que le mot « gène » est entendu est un crime odieux pour d'autres, c'est un affront égal de suggérer que la biologie pourrait limiter le libre arbitre. Le pire de tous est de laisser entendre qu'il n'y a pas de complot, que des recherches sont faites pour aider les affligés ou par curiosité.

L'ignorance publique de ce qui se passe réellement réside dans deux faits complémentaires : l'oisiveté des reporters et l'arrogance des scientifiques. Les scientifiques sont notoirement mauvais pour révéler la vérité, mais, dans sa quête futile d'un agenda caché qui n'est pas là, la presse passe à côté d'une grande partie de l'essentiel.

Prenons la question des différences génétiques entre les groupes. Bien que cela puisse exaspérer le Gene Pool Relations Board, de telles différences existent et je ne vois rien de mal à utiliser le mot « race » pour les décrire. De plus, la capacité de bien réussir les tests de QI est familiale et les Noirs américains ont un score moyen inférieur de 15 points à celui des Blancs.

Le bouffon d'Édimbourg, Chris Brand, a récemment relancé l'ancien frottis selon lequel cela doit être dû aux gènes et est donc inaltérable. Remplacez « pression artérielle » par « intelligence » et son erreur est évidente. L'hypertension ou l'hypotension est familiale (en effet, l'un des gènes impliqués a été isolé ce mois-ci). En Amérique, les hommes noirs d'âge moyen obtiennent environ 15 points de plus que les blancs. Bien que les chiffres soient similaires à ceux du QI, la réponse est étrangement différente : la divergence raciale, selon la plupart, est due à l'environnement - à une mauvaise alimentation ou au tabagisme. Cela peut être (et a été, avec beaucoup de succès) changé.

Pour la pression artérielle, il semble évident que l'hérédité au sein des groupes n'a aucune incidence sur la divergence entre eux pour le QI, il existe une curieuse volonté d'accepter que de telles différences soient dues aux gènes. Les preuves à elles seules ne soutiennent aucune de ces idées (bien qu'au moins les écologistes aient quelques expériences à essayer).

Tout cela est plus intéressant qu'un débat stérile sur qui est raciste. Plutôt que de se concentrer sur l'erreur élémentaire de Brand, l'agitation était de savoir si son livre devait être publié.

Prenez aussi le « gène du crime ». La moitié des 60 000 gènes qui composent un être humain sont activés dans le cerveau. On trouve de plus en plus de mutations qui influencent le comportement. Dans une - et une seule - famille hollandaise, un seul changement interfère avec la transmission nerveuse. Presque tous ceux qui l'ont ont eu des problèmes. La schizophrénie, elle aussi, conduit souvent à des escarmouches avec la justice. Il est maintenant clair que certains cas sont dus à des dommages aux gènes. Ce n'est qu'une question de temps avant qu'un test génétique ne soit utilisé en cour.

La plupart des généticiens n'ont aucun problème avec la recherche - qui, en dépit d'arguments sans fin sur le crime en tant que construction sociale, n'est pas plus déroutante que d'étudier d'autres caractères (comme la pression artérielle ou le QI) qui impliquent à la fois la nature et l'éducation.

La question intéressante, cependant, n'est pas dans la science mais dans la façon dont elle est interprétée. Il semble naturel qu'une disposition innée au crime (ou, d'ailleurs, aux maladies cardiaques) conduise au pardon. Mais ce n'est pas la seule réponse possible. Dans les années 1930, un généticien allemand a prétendu avoir trouvé un gène partagé par de nombreux homosexuels masculins. La réponse des nazis était simple : les stériliser. Celui de l'Association médicale socialiste allemande était tout aussi simple : l'homosexualité n'est pas sous le contrôle du libre arbitre et ne devrait plus être illégale.

Quels que soient leurs mérites éthiques, les deux points de vue ont un sens logique. Aux États-Unis également, les gènes sont invoqués à la fois pour atténuer et pour blâmer. Un meurtrier en Géorgie essaie d'échapper à la chaise au motif qu'il a une prédisposition héréditaire au crime. Au Texas, cependant, la loi a changé pour garantir que ceux qui pourraient constituer «une menace durable pour la société» (c'est-à-dire ceux qui ont de mauvais gènes) soient exécutés.

ENCORE et encore l'histoire est la même. Ce n'est pas la science qui est controversée mais comment elle est utilisée. Pourquoi l'ADN devrait-il être le seul produit chimique à l'abri de la protection par brevet ? Il est injuste que les gènes de patients atteints de cancer soient prélevés par de vastes sociétés sans que les donateurs ne reçoivent un sou. Mais la meilleure protection pour ceux qui ont un ADN intéressant est d'avoir un bon avocat avant que quelqu'un d'autre ne le fasse. Il ne s'agit pas de savoir si le gène doit être breveté, mais à qui appartient le brevet. Et - malgré le battage médiatique sur le génie génétique - la meilleure façon de concevoir votre bébé est toujours de l'envoyer à Eton.

La nouvelle anti-génétique a une étrange résonance d'un âge plus ancien où, enflammé par la vraie foi, Staline a nié le droit du sujet lui-même à exister. Sa croyance en la primauté de l'opinion était si ferme que Lyssenko - le summum du politiquement correct soviétique - a été engagé pour s'assurer que l'ADN soit aboli. La purge contre la réalité est annoncée en 1948. Ce qui a causé la faim n'est pas l'effondrement des kolkhozes mais la science : « Il est grand temps de comprendre qu'aujourd'hui nos Morganistes-Mendélistes font en effet cause commune avec la force réactionnaire internationale des apologistes bourgeois. , non seulement de l'immutabilité des gènes mais aussi de l'immutabilité du système capitaliste. . . Les généticiens nous ont fait énormément de mal. Nous devons maintenant faire tomber définitivement et irrévocablement cette théorie réactionnaire et non scientifique de son piédestal. Je suis pleinement convaincu que si nous nous guidons sur la seule théorie correcte, la théorie de Marx, Engels, Lénine et Staline, et profitons de l'immense soin et de l'attention que le génie de Staline accorde aux hommes de science, nous serons sans aucun doute capable de faire face à cette tâche.

Bien conscients du sort des dissidents, plusieurs généticiens ont lu une lettre d'excuses : « Gloire au Grand Staline, le chef du peuple et le coryphée de la science progressiste ! Leur rétractation a provoqué « des applaudissements et des acclamations orageux, prolongés et croissants ». Tous se lèvent'.

Aujourd'hui, Staline lui-même est dénoncé. La biologie, cependant, est toujours dans la ligne de mire. Tout rapport qui a la témérité de considérer la science comme la science est immédiatement rapporté au grand Congrès du Parti de l'opinion publique. Face au nouveau lyssenkisme, il convient de rappeler que les problèmes moraux ne résident pas dans la génétique, mais dans l'agenda de ceux qui l'utilisent et que la libération ne consiste pas à nier la science, mais à comprendre ce qu'elle essaie de faire.

Steve Jones est professeur de génétique à l'University College de Londres. Son livre, In The Blood, est publié par HarperCollins (20 livres)


Pensez ou dessinez votre arbre généalogique en ajoutant des tantes, des oncles et des cousins. (Si vous n'avez pas de frères et sœurs ou de cousins, dessinez simplement un grand arbre généalogique de votre imagination.) Sur la base de votre arbre généalogique, vous pouvez voir que vous êtes plus étroitement lié à votre sœur (ou frère) qu'à votre cousin qui est-ce qu'il y a moins de "branches" qui te séparent de ta sœur qu'il n'y en a qui te séparent de ta cousine.

Imaginez maintenant qu'un biologiste arrive à une grande réunion de famille et n'ait aucune idée de qui étaient les sœurs, les cousins, les tantes, les oncles, etc. En se basant uniquement sur votre apparence, serait-il capable de deviner lequel des deux enfants debout à côté de vous est votre sœur et lequel est votre cousin ? Dans de nombreuses familles, le biologiste peut être en mesure de faire une assez bonne estimation en fonction de vos caractéristiques visibles (appelées votre morphologie), comme le nombre de bras/jambes/yeux, la couleur des cheveux, la forme du nez, etc. (Notez que certaines de ces caractéristiques morphologiques sont partagées par tous les humains, mais que d'autres caractéristiques peuvent être utilisées pour vous distinguer les uns des autres.) Mais ce n'est pas une approche infaillible pour déterminer les relations familiales et certaines personnes ressemblent plus à leur cousin qu'à leur sœur, n'est-ce pas ? Vous pouvez simplement utiliser la morphologie pour faire une bonne estimation.

Alors, quelle est la meilleure façon de déterminer à quel point vous êtes liés les uns aux autres (à part simplement demander - mais restez avec moi ici) ? Le biologiste devrait examiner votre ADN ! Vous obtenez la moitié de votre ADN de votre mère et l'autre moitié de votre père. Ces deux "moitiés" sont très similaires l'une à l'autre & mdash avec une différence environ toutes les 1000 paires de bases (mais sur trois milliards de lettres au total, cela fait trois millions de différences !). Et votre mère et votre père ont obtenu leur ADN de leurs parents et ainsi de suite jusqu'à l'arbre généalogique. Votre ADN devrait être BEAUCOUP plus similaire à celui de votre sœur qu'à celui de votre cousin parce que vous et votre sœur avez tous les deux obtenu votre ADN des mêmes parents, alors qu'il y a beaucoup plus de branches dans l'arbre (et donc beaucoup plus d'accouplements et de différences de paires de bases d'ADN entrant dans l'arbre ) entre vous et votre cousin. C'est-à-dire que vous êtes beaucoup plus semblable génétiquement à votre sœur parce que vous avez des ancêtres communs plus récents que vous et votre cousin.

Arbres généalogiques en biologie

Alors, comment tout cela s'applique-t-il à la biologie? Pendant des siècles, les scientifiques ont essayé de dessiner l'arbre généalogique qui reflète l'histoire et l'évolution de tous les animaux de la terre. Cet arbre montrerait quelles espèces sont plus étroitement liées les unes aux autres, comme le cas où vous êtes "plus proche" de votre sœur sur votre arbre généalogique que vous ne l'êtes de votre cousin. Par exemple, les humains sont plus étroitement liés aux chimpanzés qu'aux dauphins, de sorte que les chimpanzés et les humains auraient moins de branches entre eux sur "l'arbre généalogique des animaux".

Comment les scientifiques font-ils cet arbre généalogique ? Pendant de nombreuses années, les scientifiques se sont appuyés sur des comparaisons de caractéristiques morphologiques (comme les cheveux, les dents, les membres, les nageoires, le cœur, le foie, les yeux, etc.) pour essayer de déterminer qui était le plus étroitement lié à qui. Ces types de comparaisons sont souvent exactes, mais comme vous l'avez vu dans l'exemple d'une famille humaine, ces caractéristiques physiques peuvent parfois être trompeuses. La preuve de ce concept est que différents scientifiques trouveraient différents arbres/relations en utilisant différents ensembles d'informations morphologiques ! Alors, quel arbre est « bon ? »

Pour réfléchir à la façon d'identifier le "bon" arbre, nous devons réfléchir à la façon dont ces animaux sont devenus différents les uns des autres au cours de l'évolution. Tous les changements morphologiques héréditaires (ces changements qui peuvent être transmis à la génération suivante) sont le résultat de changements (mutations) dans l'ADN d'un organisme. Cette mutation peut entraîner un changement dans une séquence protéique ou un changement dans le moment, le lieu ou la quantité de protéine produite. C'est ça! Un ou plusieurs de ces changements peuvent entraîner une grande différence dans la morphologie et/ou dans la façon dont une seule cellule de l'organisme peut fonctionner. Ainsi, au cours de milliards d'années d'évolution, une lente accumulation de modifications de séquences d'ADN (et donc de certaines séquences de protéines) a conduit à l'existence de toutes les espèces différentes de la terre - certaines étant plus étroitement liées les unes aux autres que d'autres. Tout ce processus est appelé évolution moléculaire.

Ainsi, comme nous l'avons vu avec l'exemple de la réunion de famille, la meilleure façon de voir à quel point deux organismes sont liés est de comparer leurs séquences d'ADN ou de protéines. (Remember that a protein's sequence is encoded in its gene's DNA - so the only way to get a protein sequence change is to get a change in the DNA that codes for it.) Those organisms with the most similar DNA/protein sequence are almost surely more closely related than those with less similar DNA/protein sequences.

Why didn't scientists use DNA sequences to build the trees 100 years ago? First, it has only been about 50 years since the discovery that DNA is actually the genetic material that gets passed on through generations. Second, DNA and protein sequencing technologies have only recently gotten efficient enough that DNA/protein sequence data is available from many different kinds of animals. With all of this new information, scientists are working hard to build the "true" animal family tree. And there have been cases where the tree built using DNA sequence data differs from those built using morphological data! (Can you explain for your project why DNA sequence is the "gold standard" for determining relatedness between animals?)

Note: Even though sequence comparison is the gold standard, it is not perfect. Sometimes comparisons of different proteins will yield different trees. Which one is right? Why might this happen?


B-Cells vs T-Cells (Similarities and Differences between B-Lymphocytes and T-Lymphocytes)

Lymphocytes are the key cells of the immune system and they are responsible for the adaptive immune response of an organism. They are also responsible many of the immunological characteristics such as specificity, diversity, memory and self/non-self recognition. Lymphocytes constitute about 20 – 40% of the body’s White blood cells and 99% of the cells of the lymph. Lymphocytes are broadly classified into THREE populations based on their function, lifespan, cell surface components and most importantly their place of maturation. They are B-Lymphocytes (B-Cells), T-Lymphocytes (T-Cells) and Natural Killer Cells (NK Cells).

B-Lymphocytes (B-Cells):

They mature in the bone marrow or bursa (in birds). B-cells possess membrane bound immunoglobulins which acts as the receptors for the antigens. They are involved in the humoral (antibody mediated) immune responses.

T-Lymphocytes (T-Cells):

They mature in the thymus, hence the name. T-cells possess receptors for antigens on their surface but it is structurally different from immunoglobulins. They are involved in Cell-mediated immune responses.

The present post discusses the Similarities and Differences between B-Lymphocytes (B-Cells) and T-Lymphocytes (T-Cells) with a Comparison Table.

Similarities between B-Cells and T-Cells

$. Both B-cells and T-cells are lymphocytes.

$. Both are the descendants of lymphoid progenitor cells.

$. Both are produced in the bone marrow.

$. Both are nucleated cells with a large nucleus.

$. Both are nonphagocytic cells.

$. Both are found in peripheral blood and all lymphoid tissues.

$. Both are involved in the adaptive immune response of an organism.

$. Both B-cells and T-cells are morphologically similar (cannot be distinguished morphologically under the light microscope).


Correlational research

Naturalistic observation is a method of observation, commonly used by psychologists, behavioral scientists and social scientists, that involves observing subjects in their natural habitats. Researchers take great care in avoiding making interferences with the behaviour they are observing by using unobtrusive methods. Objectively, studying events as they occur naturally, without intervention. (Manoli, Frank, Don Juan Gabriel 2007) They may observe animals in their natural habitat. They observe mating, living conditions, and many other qualities of animals. They can be overt (the participants are aware they are being observed) or covert (the participants do not know they are being observed) There are obviously more ethical guidelines to take into consideration when a covert observation is being carried out.

One popular method is called naturalistic observation, which requires a researcher to observe and record the natural environment without interference. An advantage of naturalistic observation is that the researcher is observing variables in a natural state. Some disadvantages are that it can be difficult to control the variables or prevent outside influences from affecting the results.
Another type of correlational research is called the survey method. Surveys are inexpensive and quick, and can be used to gather information from very large groups of people. However, poorly written survey questions can skew results. Another downside is that survey results are also dependent on survey respondents, who are not always reliable.
A third method for correlational research is archival research, which analyzes historical records. An advantage to this method is that it’s a viable way to analyze large amounts of data without spending a lot of money. A fault of this particular research method is that the researcher has no way of knowing if the original data collection methods were sound. Correlational studies are a helpful tool for performing psychological research. However, it’s important to remember that no study method is flawless. Researchers must take into consideration the limitations of both their chosen research method and correlational studies in general.

Survey research a research method involving the use of questionnaires and/or statistical surveys to gather data about people and their thoughts and behaviours. This method was pioneered in the 1930s and 1940s by sociologist Paul Lazarsfeld. The initial use of the method was to examine the effects of the radio on political opinion formation of the United States. One of its early successes was the development of the theory of two-step flow of communication. The method was foundational for the inception of the Quantitative research tradition in sociology. The two-step flow of communication model hypothesizes that ideas flow from mass media to opinion leaders, and from them to a wider population.

An archive is a way of sorting and organizing older documents, whether it be digitally (photographs online, E-mails, etc.) or manually (putting it in folders, photo albums, etc.). Archiving is one part of the curating process which is typically carried out by a curator. The art of searching for archives consists of four main step:
Thinking about questions to find the archive in mind. Ask oneself:* Do I need specific information or just am I just curious about a broad topic?* What is my topic of interest?* Should I be using an archive or a library?2. Get the basic facts about the topic of interest.3. Use websites associated with the particular archive building to search for the archive.4. Decide if one should visit the archive building for further assistance.
Many archives have been around for multiple hundreds of years. For instance Vatican Secret Archives was started in the 17th century AD and contains state papers, papal account books, and papal correspondence dating back to the 8th century. Most archives that are still in existence do not claim collections that date back quite as far as the Vatican Archive.

the reason for highlighting the breadth and depth of historical archives is to give some idea of the difficulties facing archival researchers in the pre-digital age. Some of these archives were dauntingly vast in the amount of records they held. For example, The Vatican Secret Archive had upwards of 52 miles of archival shelving. In an age where you could not simply enter your query into a search bar complete with Boolean operators the task of finding material that pertained to your topic would have been difficult at the least. The Finding aid made the work of sifting through these vast archives much more manageable.[4] A finding aid is a document that is put together by a archivist or librarian that contains information about the individual documents in a specific collection in an archive. These documents can be used to determine if the collection is relevant to a designated topic. Finding aids made it so a researcher did not have to blindly search through collection after collection hoping to find pertinent information. However, in the pre-digital age a researcher still had to travel to the physical location of the archive and search through a card catalog of finding aids.

Organizing, collecting, and archiving information using physical documents without the use of electronics is a daunting task. Magnetic storage devices provided the first means of storing electronic data. As technology has progressed over the years, so too has the ability to archive data using electronics. Long before the internet, means of using technology to help archive information were in the works. The early forms of magnetic storage devices that would later be used to archive information were invented as early as the late 1800s, but were not used for organizing information until 1951 with the invention of the UNIVAC I.
UNIVAC I, which stands for Universal Automatic Computer 1, used magnetic tape to store data and was also was the first commercial computer produced in the United States. Early computers such as UNIVAC I were enormous and sometimes took up entire rooms, rendering them completely obsolete in today's technological society. But the central idea of using magnetic tape to store information is a concept that is still in use today.
While most magnetic storage devices have been replaced by optical storage devices such as CDs, USB flash drives DVDs, some are still in use today.[5] In fact, the floppy drive is one example of a magnetic storage device that became extremely popular in the 1970s through the 1990s. Older 5.25" floppy discs have not been used for quite some time but the smaller 3.5" floppy discs aren't obsolete yet. The 3.5" discs hold approximately 1.44 mgs of data and for years have been used by millions of people to back up the information on their hard drives.
Magnetic tape has proven to be a very effective means of archiving data as large amounts of data that don’t need to be quickly accessed can be found on magnetic tape. That is especially true of aging data that may not need to be accessed again at all, but for different reasons still needs to be stored “just in case”
With the explosion of the internet over the past couple decades, archiving has begun to make its way online. Thedays of using electronic devices such as magnetic tape are coming to an end as people start to use the internet to archive their information.

In statistics and data analysis, a raw score is an original datum that has not been transformed. This may include, for example, the original result obtained by a student on a test (i.e., the number of correctly answered items) as opposed to that score after transformation to a standard score or percentile rank or the like.
Often the conversion must be made to a standard score before the data can be used. For example, an open ended survey question will yield raw data that cannot be used for statistical purposes as it is however a multiple choice question will yield raw data that is either easy to convert to a standard score, or even can be used as it is.

Dichotomous data are data from outcomes that can be divided into two categories (e.g. dead or alive, pregnant or not pregnant), where each participant must be in one or other category, and cannot be in both.
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A standardized test is a test that is administered and scored in a consistent, or "standard", manner. Standardized tests are designed in such a way that the questions, conditions for administering, scoring procedures, and interpretations are consistent[1] and are administered and scored in a predetermined, standard manner.[2]
Any test in which the same test is given in the same manner to all test takers is a standardized test. Standardized tests need not be high-stakes tests, time-limited tests, or multiple-choice tests. The opposite of a standardized test is a non-standardized test. Non-standardized testing gives significantly different tests to different test takers, or gives the same test under significantly different conditions (e.g., one group is permitted far less time to complete the test than the next group).
Standardized tests are perceived as being more fair than non-standardized tests. The consistency also permits more reliable comparison of outcomes across all test takers.
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Examples of negative correlations include those between exercise and heart failure, between successful test performance and feelings of incompetence, and between absence from school and school achievement.
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When will a correlation be positive?
Suppose that an X value was above average, and that the associated Y value was also above average. Then the product
would be the product of two positive numbers which would be positive. If the X value and the Y value were both below average, then the product above would be of two negative numbers, which would also be positive.
Therefore, a positive correlation is evidence of a general tendency that large values of X are associated with large values of Y and small values of X are associated with small values of Y.
When will a correlation be negative?
Suppose that an X value was above average, and that the associated Y value was instead below average. Then the product
would be the product of a positive and a negative number which would make the product negative. If the X value was below average and the Y value was above average, then the product above would be also be negative.
Therefore, a negative correlation is evidence of a general tendency that large values of X are associated with small values of Y and small values of X are associated with large values of Y.