1樓：聽風
通常情況下，遺傳學中的p有兩層含義：
1、大多數情況下，p表示親本，特別是在遺傳系譜圖中。若兩個親本分別用p1和p2表示：
2、在遺傳平衡定律中，p還可以表示某一基因的基因頻率：
遺傳平衡定律也稱哈迪—溫伯格定律，其主要內容是指：在理想狀態下，各等位基因的頻率和等位基因的基因型頻率在遺傳中是穩定不變的，即保持著基因平衡。該理想狀態要滿足5個條件：
①種群足夠大；②種群中個體間可以隨機交配；③沒有突變發生；④沒有新基因加入；⑤沒有自然選擇。此時各基因頻率和各基因型頻率存在如下等式關係並且保持不變：
設a=p，a=q，則a+a=p+q=1，aa+aa+aa=p2+2pq+q2=1
染色體中的t,p或q各代表什麼意思啊？例如：t(1;3)(q25;q12）又是什麼意思啊？
2樓：匿名使用者
t表示易位，translocation的縮寫，p指染色體短臂，q 指染色體長臂。t(1;3)(q25;q12）表示1號染色體長臂2區5帶與3號染色體長臂1區2帶發生了易位。
染色體片段位置的改變稱為易位（translocation，用t表示）。它伴有基因位置的改變，易位發生在一條染色體內時稱為移位或染色體內易位，易位發生在兩條同源或非同源染色體之間時稱為染色體間易位。
其中同源染色體的易位主要發生在第十號及第十四號染色體上，染色體臂是其核細胞中染色體上的結構名稱。細胞**中期時，每條染色體含有兩條染色單體，互稱為姐妹染色單體。
兩條單體在著絲粒處互相連線，該處縮窄，故又稱為主縊痕。從著絲粒到染色體兩端之間的部分稱為染色體臂，如果著絲粒不在染色體的**，則可區分為長臂(q）和短臂(p）。
擴充套件資料
染色體的超微結構顯示染色體是由直徑僅100埃（å，1埃=0.1奈米）的dna-組蛋白高度螺旋化的纖維所組成。每一條染色單體可看作一條雙螺旋的dna分子。
有絲**間期時，dna解螺旋而形成無限伸展的細絲，此時不易為染料所著色，光鏡下呈無定形物質，稱之為染色質。有絲**時dna高度螺旋化而呈現特定的形態，此時易被鹼性染料著色，稱之為常染色體。
2023年後陸續問世的各種顯帶技術對染色體的識別作出了很大貢獻。中期染色體經過dna變性、胰酶消化或熒光染色等處理，可出現沿縱軸排列的明暗相間的帶紋。
按照染色體上特徵性的標誌可將每一個臂從內到外分為若干區，每個區又可分為若干條帶，每條帶又再分為若干個亞帶，例如「9q34.1」即表示9號染色體長臂第3區第4條帶的第1個亞帶。由於每條染色體帶紋的數目和寬度是相對恆定的，根據帶型的不同可識別每條染色體及其片段。
3樓：匿名使用者
t 是transhlocation的簡稱，即發生染色體易位
p是染色體的短臂；q是染色體的長臂
遺傳學是什麼意思
4樓：追粱僭漬餐風
遺傳 ：親子之間以及子代個體之間性狀存在相似性，表明性狀可以從親代傳遞給子代，這種現象稱為遺傳(heredity)。遺傳學是研究此一現象的學科，目前已知地球上現存的生命主要是以dna作為遺傳物質。
除了遺傳之外，決定生物特徵的因素還有環境，以及環境與遺傳的互動作用。遺傳起源於早期生命過程的資訊化或節律化。
統計學中的p是什麼意思
5樓：e拍
p值是指在一個概率模型中，統計摘要（如兩組樣本均值差）與實際觀測資料相同，或甚至更大這一事件發生的概率。換言之，是檢驗假設虛無假設成立或表現更嚴重的可能性。
p值越小，表明結果越顯著，但是檢驗的結果究竟是「顯著的」、「中度顯著的」還是「高度顯著的」需要根據p值的大小和實際問題來解決。
擴充套件資料
英國統計學家ronald fisher在上世紀20年代提出了一個假想的思路來確定實驗效果是否只靠運氣出現：首先假定實驗結果在不同實驗條件下沒有差異，即所得結果是全然隨機出現的；然後計算在完全隨機的假設下出現當前資料結果或更極端的結果模式出現的概率，這就是當代統計學中所謂的 p值 。
假如出現當前結果模式（及更極端模式）的概率很小，則可以認為，這麼小的概率在一次試驗中不太可能會出現。從而反推：所假設的前提（不同實驗條件沒有差異）可能是錯誤的，即不同實驗條件應能產生不同的實驗效果。
這種思想被fisher命名為顯著性檢驗（test of significance），「顯著」在他的原意中，並不表示其他意思，只是表明這一結果不是隨機的。在這一推理模式中，最重要的統計指標就是p值 。
6樓：匿名使用者
專業上，p值為結果可信程度的一個遞減指標，p值越大，我們越不能認為樣本中變數的關聯是總體中各變數關聯的可靠指標。p值是將觀察結果認為有效即具有總體代表性的犯錯概率。如p=0.
05提示樣本中變數關聯有5%的可能是由於偶然性造成的。即假設總體中任意變數間均無關聯，我們重複類似實驗，會發現約20個實驗中有一個實驗，我們所研究的變數關聯將等於或強於我們的實驗結果。（這並不是說如果變數間存在關聯，我們可得到5%或95%次數的相同結果，當總體中的變數存在關聯，重複研究和發現關聯的可能性與設計的統計學效力有關。
）在許多研究領域，0.05的p值通常被認為是可接受錯誤的邊界水平。
7樓：天空下的一隻鳥
結果的統計學意義是結果真實程度（能夠代表總體）的一種估計方法。專業上，p值為結果可信程度的一個遞減指標，p值越大，我們越不能認為樣本中變數的關聯是總體中各變數關聯的可靠指標。p值是將觀察結果認為有效即具有總體代表性的犯錯概率。
如p=0.05提示樣本中變數關聯有5%的可能是由於偶然性造成的。即假設總體中任意變數間均無關聯，我們重複類似實驗，會發現約20個實驗中有一個實驗，我們所研究的變數關聯將等於或強於我們的實驗結果。
（這並不是說如果變數間存在關聯，我們可得到5%或95%次數的相同結果，當總體中的變數存在關聯，重複研究和發現關聯的可能性與設計的統計學效力有關。）在許多研究領域，0.05的p值通常被認為是可接受錯誤的邊界水平。
在最後結論中判斷什麼樣的顯著性水平具有統計學意義，不可避免地帶有武斷性。換句話說，認為結果無效而被拒絕接受的水平的選擇具有武斷性。實踐中，最後的決定通常依賴於資料集比較和分析過程中結果是先驗性還是僅僅為均數之間的兩兩》比較，依賴於總體資料集裡結論一致的支援性證據的數量，依賴於以往該研究領域的慣例。
通常，許多的科學領域中產生p值的結果≤0.05被認為是統計學意義的邊界線，但是這顯著性水平還包含了相當高的犯錯可能性。結果0.
05≥p>0.01被認為是具有統計學意義，而0.01≥p≥0.
001被認為具有高度統計學意義。但要注意這種分類僅僅是研究基礎上非正規的判斷常規。
所有的檢驗統計都是正態分佈的嗎並不完全如此，但大多數檢驗都直接或間接與之有關，可以從正態分佈中推匯出來，如t檢驗、f檢驗或卡方檢驗。這些檢驗一般都要求：所分析變數在總體中呈正態分佈，即滿足所謂的正態假設。
許多觀察變數的確是呈正態分佈的，這也是正態分佈是現實世界的基本特徵的原因。當人們用在正態分佈基礎上建立的檢驗分析非正態分佈變數的資料時問題就產生了，（參閱非引數和方差分析的正態性檢驗）。這種條件下有兩種方法：
一是用替代的非引數檢驗（即無分佈性檢驗），但這種方法不方便，因為從它所提供的結論形式看，這種方法統計效率低下、不靈活。另一種方法是：當確定樣本量足夠大的情況下，通常還是可以使用基於正態分佈前提下的檢驗。
後一種方法是基於一個相當重要的原則產生的，該原則對正態方程基礎上的總體檢驗有極其重要的作用。即，隨著樣本量的增加，樣本分佈形狀趨於正態，即使所研究的變數分佈並不呈正態。
8樓：匿名使用者
p值：實際防範型別i錯誤的概率，是不正確駁回原假設的實際概率。
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