Representatiivsete proovide võtmine reostunud pinnase kuhjadest

Töö keskendub representatiivsete proovide võtmisele reostunud pinnase kuhjadest. Töö esimeses pooles antakse ülevaade proovivõtu teoreetilistest alustest. Käsitletakse pinnase partii mõõtmelisust ja heterogeensust ning kirjeldatakse proovivõtul tekkivaid võimalikke proovivõtu vigu. Samuti kirjeldatakse erinevaid viise, mida saab kasutada proovi massi vähendamiseks. Töö raames viidi läbi patendi teemauuring, et saada ülevaadet leiutistest, mida saaks rakendada proovide võtmisel saastunud pinnase kuhjadest. Uuringuga leiti viis sellekohast leiutist ning nende rakendatavust on töös võrreldud. Töö raames viidi läbi ka akrediteeringu-uuring, et tuvastada, millised Eestis tegutsevad asutused ja ettevõtted omavad akrediteeringut pinnaseproovide võtmiseks ja analüüsimiseks. Leiti kolm ettevõtet akrediteeringuga naftasaaduste sisalduse määramiseks pinnases ja neist ühel on ka akrediteering pinnaseproovide võtmiseks, kuid akrediteeritud meetod ei hõlma proovivõttu pinnasekuhjadest. Proovivõtu teoorias toodud praktilisi võtteid katsetati võrdleval proovivõtmisel saastunud pinnase töötlemise väljakul ja jääkreostuse likvideerimistöö objektil. Proove võeti kokku neljast pinnasekuhjast erinevatel meetoditel ning proovi massi vähendamiseks kasutati samuti erinevaid võtteid. Saadud proovides määrati akrediteeritud laborites naftasaaduste sisaldused ning saadud tulemusi on analüüsitud ning nende põhjal on antud hinnanguid kasutatud proovivõtu meetodite kohta. Töös on antud ka praktilised soovitused representatiivseks proovivõtuks pinnasekuhjadest. Töö eesmärk kirjeldada representatiivse proovivõtu metoodika reostunud pinnase kuhjadest proovide võtmiseks on täidetud. Kuna katsetulemused ei kinnitanud esimese auna puhul olulist erinevust representatiivse ja vähem representatiivse proovivõtu metoodika vahel, siis on antud töö baasil võimalik edasi uurida proovivõtu vigade ilmnemist suurema arvu proovivõtu puhul. Samuti on võimalik katseliselt kindlaks teha, kui kaua püsivad läbisegatud aunas 0D partii omadused ehk millise aja möödudes ei anna auna pinnalt proovide võtmine enam usaldusväärseid tulemusi

Type-I error rates.

<p>Type-I error rates.</p

Analysis of the Dallas Heart Study data.

<p>^a<i>P</i>-values were estimated based on 10⁴ permutations.</p

Comparison of power by <i>r_isk</i> (the percentage of deleterious variants among the <i>d</i> causal variants), PAR, and <i>d</i> (the number of causal variants).

<p>The figure shows the power comparison by <i>r_isk</i> (left column, given PAR = 0.3% and <i>d</i> = 20), PAR (middle column, given <i>d</i> = 20 and <i>r_isk</i> = 80%), and <i>d</i> (right column, given <i>r_isk</i> = 80% and PAR = 0.3%). The nominal significance level was set at 0.05 (top row) and 0.01 (bottom row), respectively.</p

Power (%) of the <i>ADA</i> method with two sets of candidate <i>P</i>-value truncation thresholds.

<p>Power (%) of the <i>ADA</i> method with two sets of candidate <i>P</i>-value truncation thresholds.</p

Additional file 1: Table S1: of Transcriptome analysis of Brassica napus pod using RNA-Seq and identification of lipid-related candidate genes

The top 20 most represented GO terms of DEG in the biological process category at the 5–7 DAF (S1-G1). (XLS 29 kb

Type I error rates for GEE-GMDR and GMDR methods.

a<p>GEE-GMDR is the GEE-GMDR analysis for the simulated bivariate traits, GMDR-T1 is the univariate GMDR analysis for trait 1, and GMDR-T2 is the univariate GMDR analysis for trait 2.</p><p>Type I error rates for GEE-GMDR and GMDR methods.</p

Comparison of statistical power between univarate GMDR method and GEE-GMDR under digenic, trigenic and tetragenic interaction models.

<p>The horizontal axis represents different residual correlations. The empirical statistical power is defined as the proportion of significant true models at 5% level in 200 simulations.</p

The interaction pattern among rs2072660-rs1209068-rs11030134-rs6011770.

<p>The left bar in each nonempty cell denotes a positive score and the right bar a negative score. High-risk cells are indicated by dark shading, low-risk cells by light shading, and empty cells by no shading. Note that the patterns of high-risk and low-risk cells differ across each of the different multilocus dimensions, presenting evidence of epistasis.</p

Information on the SNPs in the best model identified using GEE-GMDR method.

a<p>The nucleotide of each SNP shown in bold represents the minor allele as given in dbSNP (build 138).</p>b<p>The minor allele frequency (MAF) presented in dbSNP (build 138).</p><p>Information on the SNPs in the best model identified using GEE-GMDR method.</p