Ứng dụng tin học trong sinh học

• So sánh giá trị trung bình của quần thể với phương sai biết trước• So sánh giá trị trung bình tương ứng từng cặp • So sánh giá trị trung bình với phương sai bằng nhau • So sánh giá trị

Trường Đại học Đà Lạt

Khoa Sinh Học

ỨNG DỤNG TIN HỌC TRONG SINH HỌC

GVHD: PHẠM LÊ NHÂN NHÓM 7

• So sánh giá trị trung bình của quần thể với phương sai biết trước

• So sánh giá trị trung bình tương ứng từng cặp

• So sánh giá trị trung bình với phương sai bằng nhau

• So sánh giá trị trung bình của phương sai khác nhau

• Phân tích phương sai một yếu tố

• Phân tích phương sai hai yếu tố không lặp lại

• Phân tích phương sai hai yếu tố có lặp lại

• Phân tích tương quan tuyến tính

• Phân tích hồi quy

Hồi quy tuyến tính đơn biến

Nội Dung

THỐNG KÊ SUY DIỄN

1.1 So sánh giá trị trung bình của quần thể với phương sai biết trước

• Ví dụ 1: Đánh giá năng suất (kilogram) của giống lúa IR64 và jasmine trên 10 thửa ruộng (20m2) khác nhau được (phương sai tương ứng với vị trí đo cho giống IR64 và jasmine là 1 và 0.98) Kết quả đo được trong bảng sau:

IR64 121 115 110 112 122 105 108 125 124 113Jasmine 130 128 136 124 133 133 125 138 134 131

• Giả thuyết: (vì không cần biết lớn hơn hay nhỏ hơn nên kiểm định hai phía)

H0: µ1 = µ2 Năng suất 2 giống lúa là như nhau

H1: µ1 ≠ µ2 Năng suất 2 giống lúa là khác nhau

Hỏi năng suất của 2 giống lúa có giống nhau không?

• Nhập số liệu vào bảng tính excel

• Dùng thống kê z-test: two sample for means

• Chọn các nhiệm ý như hình Ok

• Kết quả tính toán

• Biện luận:

|z| = 35.283 > z = 1.96 ⇒ bác bỏ H0 ⇒ Hay năng suất của 2 giống R64

và Jasmine là khác nhau

1.2 So sánh giá trị trung bình tương ứng từng cặp

Ví dụ 1: nghiên cứu tác động của thuốc trừ rầy lên cây lúa Người dân đã xác định tỉ lệ rầy (con) trên ruộng trước và sau khi sử dụng thuốc trừ rầy trong 10 cây lúa Kết quả thu được ở bảng dưới:

Cho biết loại thuốc trừ rầy có tác động gì đến rầy không? Với α = 0.05

• Giả thuyết:

H0: 1 =µ2 Thuốc rầy không có tác động đến rầy

H1: µ1 > µ2 ( hoặc µ1 < µ2)Thuốc rầy có tác động đến rầy

• Sử dụng thống kê t-Test paired two sample for means

chọn các nhiệm ý trên như hình dưới Ok

• Nhập số liệu vào bảng tính excel

 Biện luận: t = 12.85 > tcritical = 2.26 => thuốc trừ rầy có tác động làm giảm lượng rầy trên cây lúa.

1.3 So sánh giá trị trung bình với phương sai bằng nhau

• Ví dụ 1: Sản lượng Ngô (tấn/ha) được trồng ở vùng đồng bằng và vùng núi được tính

• Nhập số liệu vào bảng tính excel

Giả thuyết: H0: µ1 = µ2 sản lượng Ngô giống nhau

H1: µ1 > µ2 (hoặc µ1 < µ2) sản lượng Ngô khác nhau

• Áp dụng t-test: two sample asuming equal variances Chọn các nhiệm ý trên hộp thoại như hình dưới Ok

• Kết quả được tổng hợp

 Biện luận: |t| = 2.76 > tcritical= 1.73 => loại bỏ H0 hay ở vùng đồng bằng có sản lượng Ngô cao hơn vùng núi

1.4 So sánh giá trị trung bình của phương sai khác nhau

• Ví dụ: Để so sánh lượng mùn (mg/1gam đất) người ta khảo sát 2 lô thí nghiệm Được kết quả ở bảng sau:

H0: µ1 = µ2 lượng mùn ở 2 lô là như nhau

H1: µ1>µ2 (hoăc µ1<µ2) lượng mùn ở 2 lô khác nhau

• Nhập số liệu vào bảng tính excel

• Sử dụng thống kê t-test: two sample assuming unequal variances

• Biện luận: |t| = 2.06 > tcritical = 1.75 ⇒ bác bỏ H0 ⇒ hay lô thí nghiệm 2 có hàm lượng mùn cao hơn lô thí nghiệm 1

1.5 So sánh phương sai

Ví dụ: Sinh trưởng chiều cao của 11 cây Lim xanh trồng dưới tán cây khác và 10 cây Lim cùng loại trồng nơi quang đãng, kết quả như sau:

• Áp dụng F-test: two sample for variances: chọn các nhiệm ý như hình bên dưới

Ok

• Kết quả

• Biện luận: F = 0.145 < Fcritical =0.331 ⇒ chấp nhận H0 ⇒ hay chiều cao trung bình của 2 lô thí nghiệm là như nhau

PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI

ANOVA

2 Phân tích phương sai (Analysis of Variance: ANOVA)

2.1 Phân tích phương sai một yếu tố

Bảng kết quả năng suất của 3 giống Hồ Tiêu khác nhau ( theo cây ) Được

• Nhập số liệu

• Áp dụng Anova: single factor

• Chọn các ý nhiệm như trong hình, sau đó nhấn OK

• Ta được kết quả trong bảng

• Biện luận:

F= 21.87 > Fα(2,12)=3.89 ⇒ loại bỏ H0 ⇒ loại giống ảnh hưởng đến năng suất của cây Hồ Tiêu

2.2 Phân tích phương sai hai yếu tố không lặp lại

• Ví dụ: Nghiên cứu năng suất cây trồng (kg/ha) của một số giống cây và các loại phân bón Kết quả được ghi trong bảng Hỏi giống cây và loại phân có ảnh hưởng đến năng suất hay không? α=0.05

• Áp dụng anova: two-factor without replication, sau đó chọn Ok

• Chọn ý nhiệm như hình bên

sau đó nhấn Ok

• Kết quả

• Biện luận : Fcây =4.72 < F0.05(2,4)=6.94 ⇒ chấp nhận H0 ⇒ loại phân không ảnh hưởng đến năng suất cây

Fphân=62.97> F0.05(2,4)=6.94 ⇒ bác bỏ H0 ⇒ Loại cây khác nhau

có năng suất khác nhau

2.3 Phân tích phương sai hai yếu tố có lặp lại

Ví dụ: Để chuẩn bị chế phẩm phân vi sinh, người ta tiến hành khảo sát mật độ tế bào A1 A2 A3 trong 1gram chế phẩm theo thời gian với 3 loại tế bào này, mỗi loại

tế bào thực hiện 2 lần cho 1 mức độ ẩm Được kết quả như sau:

• Giả thuyết:

H0 Loại tế bào, độ ẩm, không ảnh hưởng, không tương tác với nhauH1 Loại tế bào, độ ẩm, có ảnh hưởng, có tương tác với nhau

• Nhập số liệu vào bảng tính excel

• Áp dụng Anova: two-factor with replication

• Chọn các ý nhiệm như trong hình sau đó chọn OK

• Kết quả

PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN

VÀ PHÂN TÍCH HỒI QUY

1 Phân tích tương quan tuyến tính

Ví dụ: Trong thí nghiệm tìm hiểu sự ảnh hưởng của chất hooc-môn sinh trưởng GA3 đến chiều cao chồi cây thu hải đường Kết quả được các nghiên cứu sinh tổng hợp ở bảng sau:

Mẫu GA3 (mg/l) Số chồi cao trên 1cm/mẫu

• Kết quả:

2 4 6 8 10 12

2 Phân tích hồi quy

- Phân tích hồi quy nhằm xác định mối quan hệ định

lượng giữa hai biến số, mối quan hệ thể hiện qua

phương trình , gọi là phương trình hồi quy

- Phương trình hồi quy được sử dụng trong thiết kế

thực nghiệm để dự đoán giá trị mục tiêu của một TN

2.1 Hồi quy tuyến tính đơn

- Hồi quy tuyến tính đơn thiết lập mối quan hệ tuyếntính giữa biến độc lập x và biến phụ thuộc y Phươngtrình tuyến tính có dạng:

Y = a + bX

Ví dụ: các chồi thu hải đường thu ở thí nghiệm vươn thân được cấy vào môi trường MS bổ sung các nồng độ NAA, kết quả thu được sau 5 tuần như ở bảng sau:

a Thiết lập phương trình hồi quy thể hiện mỗi quan hệ giữa hàm

lượng NAA và số rễ trung bình/mẫu

b Ở 0.8 mg/l NAA, số rễ trung bình/mẫu là bao nhiêu?

• Kết quả

• Phương trình hồi quy: Y = 1.713 + 7.046X với R2 = 0.97, S = 0.46

• Kiểm định tính có nghĩa của phương trình

 Giả thuyết: H0: µb = 0 hay phương trình vô nghĩa

H1: µb ≠ 0 hay phương trình hq có nghĩa

 Biện luận: Fsig = 0.00028 < α = 0.05 ⇒ bác bỏ H0 ⇒ hay phương trình hồi quy có nghĩa.

• a: P-value = 0.00479 < α = 0.05 ⇒ bác bỏ H0 ⇒ hệ số hồi quy a có ý nghĩa (a ≠ 0)

• b: P-value = 0.000208 < α = 0.05 ⇒ bác bỏ H0 ⇒ hệ số hồi quy b có ý nghĩa

 Kết luận: phương trình hồi quy Y = -61.7 + 1.3X với R2 = 0.97 cùng các hệ số a và b có ý nghĩa thống kê ⇒ phương trình phù hợp với thực tế.

 Dự đoán số rễ trung bình/mẫu ở 0.8 mg/l NAA:

• Thay X = 0.8 vào phương trình trên, tính được số rễ trung bình/mẫu là 7.35