Practical Test. 1999-07-06
Laboratory 2 : Genetics and histology
실험 시험에 대한 일반적 안내
실험 시험에서는 생물 실험에 필요한 기본적인 방법, 과정, 기술을 알고 있는지, 그리고 실험 목적에 알맞게 이런 것들을 사용할 수 있는지를 질문할 것이다. 이 시험에서는 네 영역의 다른 실험에 대한 일련의 질문들이 제시될 것이다.
실험 1 : 미생물학
실험 2 : 유전학과 조직학
실험 3 : 형태학과 생리학
실험 4 : 행동
각 영역의 실험 시험에는 70분씩이 주어진다. 각 영역의 실험 시험에서는 최대 26-50점까지 얻을 수 있다. 따라서 실험 시험에서는 총 150점을 받을 수 있다. 일부 과제에서 정답과 함께 오답을 쓴 경우에는, 정답만 쓴 경우보다 더 낮은 점수를 받게 된다.
실험 2 : 유전학과 조직학에 대한 안내
이 실험의 초점은 유전자와 세포에 있다. : 질문(1)～(10)은 멘델 유전을 다루고, 질문(11)～(13)은 염색체 표본을 만드는 것에 관한 것이고, 질문(14)～(16)에서는 다양한 식물과 동물 조직, 그리고 그들의 세포에 대한 슬라이드를 탐구한다. 당신은 이 안내의 마지막 단계에서 통계학적 검사를 어떻게 수행하는지, 그리고 계산기를 어떻게 사용하는지에 대한 정보를 발견할 것이다.
멘델 유전 : 가설적 유전 모형에 관한 통계학적 검증
당신 앞에 보리의 모종이 들어 있는 상자가 있다. 발생의 이 단계에서는 각 모종은 단지 하나의 잎만 가지고 있다. 한 모종의 표현형은 녹색, 황색, 또는 흰색(색소 결핍) 가운데 하나이다.
황색의 잎 색깔은 정상적인 녹색에 대한 단성 잡종과 열성 유전을 보여주고 있다. 그러므로 황색(황색 색소의) 개체의 유전자형은 xx로 표현될 수 있다. 따라서 녹색 개체의 유전자형은 XX 또는 Xx이다. 흰 잎 색깔은 역시 열성 유전을 나타낸다. 그러므로 흰색(색소 결핍) 개체의 유전자형은 aa로 표시할 수 있다. 녹색 개체의 유전자형은 AA 또는 Aa이다. 황색 유전자 좌(자리)와 색소 결핍 좌는 연관되어 있지 않다.
황색과 백색 개체들은 광합성을 할 수 없기 때문에 모종 시기에 죽게 된다. 단지 녹색 개체만이 생존하여 자손을 생산한다.
웁살라(Uppsala)에 있는 유전 센터의 한 정원사가 AaXx(이 개체의 세대 번호는 0이며 G0으로 표시한다)의 유전자형을 갖는 개체를 이용하여 이런 실험을 시작하였다. 이런 보리를 자가 교배시킴으로서 얻은 자손은 마치 AaXx와 AaXx를 교배시키는 것과 같다. 그 자손(자손의 세대 번호는 1이며 G1으로 표시)은 하나의 밭에서 성장했다.
(1) G1세대의 식물 개체들 가운데 얼마의 비율이 생존하여 자손을 생산할 것으로 예상되는가?
답:
당신들 앞에 있는 상자에는 G1세대의 9개의 다른 개체들로부터 나온 9개의 이삭들이 들어 있다. 그 모종들은 자손의 세대 번호가 2(G2)이다.
한 이삭으로부터 나온 모종은 이런 4종류의 범주 가운데 어느 하나에 속한다:
1) 모두 녹색 2) 녹색과 황색 3) 녹색과 흰색 4) 녹색, 황색과 흰색
(2) 아래와 같은 색깔을 나타내는 모종을 생산하는 이삭들의 이론적 비율을 적으시오
모두 녹색
녹색과 황색
녹색과 흰색
녹색, 황색과 흰색
(3) 이삭들 가운데 하나에서는 단지 8개의 종자만이 발아되어 7개의 녹색 모종과 1개의 흰색 모종을 생산했다. 만일 부모가 AaXX 유전자형을 갖고 있었다면, 이런 결과에 대한 확률은?
답:
(4) 이제 녹색, 황색 그리고 흰색의 세 가지 색의 모종을 나타낸 이삭들에 대해서 주의를 기울여 보자. (이런 모종들은 양성 잡종 분리의 예를 보여 준다) 당신은 나머지 문제들을 풀기 위해서 (4a)와 (4b)에 응답할 필요가 있다. 그러나 이 질문에서는 단지 (4c)에서만 점수를 얻는다.
(4a) 녹색, 황색 그리고 흰색을 각각 갖고 있는 이와 같은 이삭으로부터 나온 모종들의 총수를 세어 보시오. (이런 이삭들의 수는 물론 상자마다 우연히 다양하게 나타날 것이다)
|
이삭 번호 |
모종의 수 |
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녹색 |
황색 |
흰색 |
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1 |
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2 |
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3 |
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4 |
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5 |
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6 |
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총계 |
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(4b) 이 실험의 안내에서는 aaxx의 유전자형을 갖는 식물체의 표현형이 무엇인지에 대한 정보는 주어지지 않는다. 당신의 가설은 무엇인지 X로 표시하시오.
A. 황색
B. 흰색
C. 발아하지 않는다.
(4c) 당신의 가설에 의하면 세대 G2에서 나타나는 3가지 다른 표현형의 비율은 아래에서 어느 것인가? 올바른 답을 X로 나타내시오. (당신은 4b와 4c에 대한 답이 일치하는 경우에만 점수를 얻게 된다.)
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녹색 |
황색 |
흰색 |
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A. |
2/4 |
1/4 |
1/4 |
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B. |
9/15 |
3/15 |
3/15 |
|
C. |
10/16 |
3/16 |
3/16 |
|
D. |
9/16 |
3/16 |
4/16 |
|
E. |
9/16 |
4/16 |
3/16 |
이와 같은 가설적 상대 빈도(즉, 당신의 영가설=H0 로부터)로부터, 당신은 이제 세 가지 표현형의 각각에 대한 예상치(Ei)를 계산할 수 있다. 당신은 이 설명의 끝부분에서 x2에 관한 정보를 찾게 될 것이다.
(5) (4a)와 (4c)에 대한 당신의 답을 근거로 아래의 표를 완성하시오.
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녹색 |
황색 |
흰색 |
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Oi |
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|
|
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H0 |
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|
|
Ei |
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|
(6) 당신의 데이터로부터 x2을 계산하시오.
답 : x2는
(7) 당신의 검사에서 자유도의 값은 얼마인가?
답:
(8) (α)=0.05인 유의도 수준에서, x2의 경계치(critical value)는 얼마인가?
답:
(9) (α)=0.05 유의도 수준에서, 당신은 당신의 가설을 부정하는 이유를 갖고 있습니까?
A. 네
B. 아니오
(10) 다른 상자로부터 얻은 데이터를 근거로 x2을 계산해 낸다고 가정하자. 당신의 가설이 진실이라면, (6)에서 당신이 계산해 낸 값과 같거나 또는 더 큰 x2 값을 얻을 수 있는 확률은 얼마인가?
답 :
유사분열 중인 염색체 압착 표본의 만들기와 분석
당신은 실험대 위에 놓여 있는 이런 재료를 보게 될 것이다 :
뿌리들, 뿌리들의 일부는 어떤 시약으로 처리되어 있다. 모든 뿌리들은 아세트산(HAc)과 염산(HCl)의 혼합용액 속에서 조직이 연해지도록 처리되어 있다. 슬라이드, 커버글라스, 아세트산-올세인, 핀셋, 해부침, 유리막대, 수분흡수지 그리고 비닐장갑 역시 주어진다.
어떤 약품으로 사전 처리된 뿌리와 처리되지 않은 정상 뿌리의 압착 표본을 만드시오. 당신의 표본을 광학 현미경으로 분석하시오. 당신은 (11)에서 (13)까지의 문제들을 해결하기 위해서 유사분열의 다른 시기들에 있는 많은 세포들을 조사해야만 한다.
(11) 아래의 진술(A-K)들 가운데 어떤 5가지가 올바른 것인가? 각각의 올바른 진술에 대해 X표를 표시하시오. 이 과제에서 당신이 5가지 진술 이상에 답을 표시하면 당신은 더 낮은 점수를 받을 수 있다.
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A.
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처리된 어떤 약품은 전기-중기에 해당되는 유사 분열 단계의 염색체가 방추체의 중간에 그들의 동원체와 함께 모여있는 대신에 세포질(세포기질) 전반에 퍼지도록 만든다.(이것은 그 약품이 미세소관을 붕괴시키는 요인이 된다는 것을 의미한다.) |
|
B.
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그 약품은 세포내에서 방추사가 90°회전하게 만듦으로써 중기 적도판이 극쪽에서 보다 쉽게 관찰될 수 있다. |
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C. |
중심체는 정상적인 재료(뿌리)에는 존재하지만 약품을 처리한 재료에는 없다. |
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D. |
그 약품은 정상재료(뿌리)보다 염색체를 더 수축되게 만든다 |
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E. |
그 약품은 정상재료보다 염색체를 더욱 가늘게 만든다. |
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F. |
그 약품은 염색분체들이 개별적으로 보이는 것을 방해한다. |
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G.
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전기-전중기에는 염색분체들이 그들의 길이를 따라서 가깝게 배열(연결)되어 있다. 이런 진술은 정상 재료뿐만 아니라 약품을 처리한 재료에도 적용된다. |
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H.
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중기에는 염색분체들이 동원체 지역에서만 함께 붙어 있다. 중부 동원체 염색체는 문자 X와 같은 모습을 갖게 된다. 이런 진술은 정상 뿌리 뿐만 아니라 약품을 처리한 뿌리에도 적용된다. |
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J.
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정상 재료에서 염색 분체들은 후기가 시작될 때까지 그들의 길이를 따라서 가깝게 접하고 있다. 그러나, 그 약품은 중부 동원체 염색체가 문자 X와 같이 보이게 만들기도 한다. |
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K.
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그 약품은 딸 염색체들이 맞은편의 방추체 극을 향해서 이동하는 정상적인 후기 운동을 방해한다. |
(12) 식물의 염색체 수(2n)는 무엇인가?
답:
(13) 2n 상태의 이런 염색체들 가운데 말단부 동원체는 몇 개인가? (말단부 동원체 염색체는 하나의 비교적 긴 염색체 팔을 갖고 있으며, 동원체 다른 쪽에는 한 개의 비교적 매우 짧은 팔이 있다.)
답:
식물과 동물 조직의 조직학적 슬라이드
(14) 슬라이드 1에서는 어떤 식물체의 한 부분에 대한 횡단면을 볼 수 있다. 식물의 어떤 부분으로부터 얻은 횡단면인가?
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A. |
뿌리 |
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B. |
줄기 |
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C. |
바늘 모양의 잎 |
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D. |
심피 |
(15) 아래의 그림은 슬라이드 1과 같이 동일한 횡단면을 보여 준다. 다섯 개의 화살표(1-5)는 다른 형태의 세포들을 가리키고 있다. 각 형태의 세포는 무엇인가? 그림은 단지 세포들의 위치만을 나타내므로 그들이 어떤 형태의 세포인지를 알아내기 위해서는 슬라이드 1에 있는 세포들을 관찰해야만 한다. 화살표들의 각각의 숫자를 아래의 적절한 선 위에 쓰시오.
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섬유 |
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도관 |
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형성층 세포 |
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내피 세포 |
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후각조직 세포 |
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체관 |
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유조직 세포 |
(16) 슬라이드 2-5에는 포유동물의 서로 다른 내부 기관들과 조직들의 단면이 있다. 슬라이드 2-5에서 각각의 슬라이드는 어떤 기관과 조직의 형태를 나타내는가? 올바른 답을 적합한 칸(상자)속에 X로 표시하시오.
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|
슬라이드2 |
슬라이드3 |
슬라이드4 |
슬라이드5 |
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피부 상피 |
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횡무늬근 |
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민무늬근 |
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심장근 |
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허파 |
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간 |
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고환 |
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이자 |
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난소 |
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뼈 |
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연골 |
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통계학과 계산기 사용법
x2-분포와 x2-검증
x2-검증은 관찰 값의 빈도(Oi) 분포를 기대값의 빈도(Ei) 분포와 비교할 때 유용하게 사용된다. 위의 공식의 Oi와 Ei는 절대 빈도 = 개체수이다.
이론적인 유전 모델에 따라 구한 기대값 빈도와 자손의 서로 다른 표현형에서 나타난 관찰값의 빈도 사이의 적합도 검증을 하려고 한다. 기대값의 절대빈도(Ei)는 가설에 따른 상대빈도로부터 계산할 수 있다. 이 경우에 계급의 수(위 공식에서 k값)는 표현형의 종류 수를 나타낸다.
다음에 설명할 t-분포와 같이 x2 분포는 확률 분포 함수이다. x2 값은 O에서부터 양의 값으로 무한대까지 분포한다. 첨부된 x2표의 오른쪽 아래에 있는 그림을 보자. t 분포에서와 같이 x2분포는 자유도(v)에 따라 달라진다. 가장 단순한 경우에 자유도(v)는 계급수(k)보다 하나 적은 값이다.
v=k-1
x2-분포표에는 세로로 내려가면서 자유도(v)의 변화를 나타내고 가로축에는 확률(α)을 나타낸다. 그리고 각 경우에 해당하는 x2 값이 제시되어 있다. 첨부된 x2-분포표를 보라.
x2분포는 확률 밀도 함수이기 때문에 α값은 영가설(H0)하에서 x2값이 표에 제시된 값과 같거나 더 클 확률이 된다. 이때 영가설은 H0가 사실이라고 가정함을 의미한다.
예: x2(v=5)≥1.234가 될 확률은 얼마인가? 답은 0.90～0.975이다.
영가설(H0)을 기각하는 시점은 언제나 α=0.05로 고정된다. 이때 연구자는 0.05(또는 5%) 유의도 수준에서 가설을 수락한다고 말한다. 계산된 x2값이 x2경계값보다 크면 가설은 기각된다.
x2의 계산값이 4.66이고 v=2라고 하자. α=0.05에서 x경계값(v=2)=5.991이다. x2계산값이 x2경계값보다 적기 때문에 영가설(H0)은 기각될 수 없다.
t-분포와 t 검증
t 분포는 고셋이 그의 필명인 "student"를 사용해서 처음 설명했기 때문에 종종 "student 분포"라고 언급된다. 표본의 대수 평균(m)과 실제 평균(μ)사이의 차이를 표본 평균의 표준 오차(Sm)로 나누면 t 분포가 된다. :
표본 평균의 표준오차(Sm)는 다음과 같이 정의된다.
여기서 S는 표준 편차이고, n은 관찰 회수이다.
t 분포 형태는 자유도(v) 수에 따라 달라진다.
v=n-1
t 분포표에는 세로로 내려가며 자유도(v)가 배열되고, 가로축에는 확률(α)이 제시된다. 이 확률은 선택된 t 경계값의 밖으로 벗어나는 t 곡선 아래의 면적을 나타낸다. 첨부된 t 분포표의 오른쪽 아래에 있는 그림을 참조하라. 표는 t의 절대값을 나타낼 뿐이다. 곡선이 0을 중심으로 대칭형을 이루기 때문이다. α값이 절반에 기여하는 양쪽 꼬리가 있음을 유의하라.
α값은 유의도 수준에 따라 선택된다. 그에 따른 t 값은 t 경계값이라고 한다. 예를 들어 α=0.05이고 v=5이면, t 값은 2.571이 된다. 영가설(H0)은 표본 평균이 실제 평균과 유의미하게 다르지 않다는 것이다. 관찰값으로부터 계산된 t 값의 절대값이 t 경계값보다 작다면, 영가설은 기각되지 않는다.
계산기로 통계적 데이터를 구하는 방법
계산기를 통계 모드로 놓고 다음 키를 순서대로 눌러라.
2ndF
on/c
STAT라는 말이 계산기 화면의 오른쪽 위에 나타난다. 붉은색이나 푸른색 표시(계산기에 따라 다름)가 계산기의 오른쪽에 있는 각 키에 제시되어 있다.
값을 하나씩 입력한 후 M+키(DATA를 의미한다)를 누르면 순서대로 값을 입력하라. 이 일을 하면 계산기의 화면에는 입력된 데이터의 숫자(즉, n)가 나타난다. 적절한 키를 눌러서 남은 통계치를 구한다. 평균값(m)은 ￣ｘ를 눌러서, 표준 편차(S)는 S를 눌러서 구한다.
계산기에서 on/c 키를 누르면 통계 모드에서 벗어난다. 이제 나머지 계산을 통해 표에 제시된 값과 비교하는데 필요한 값을 구할 수 있다.
|
ν α |
0.9 |
0.5 |
0.4 |
0.2 |
0.1 |
0.05 |
0.02 |
0.01 |
0.001 |
α ν |
|
1 |
0.158 |
1.000 |
1.376 |
3.078 |
6.314 |
12.706 |
31.821 |
63.657 |
636.619 |
1 |
|
2 |
0.142 |
0.816 |
1.061 |
1.886 |
2.920 |
4.303 |
6.965 |
9.925 |
31.598 |
2 |
|
3 |
0.137 |
0.765 |
0.978 |
1.638 |
2.353 |
3.182 |
4.541 |
5.841 |
12.924 |
3 |
|
4 |
0.134 |
0.741 |
0.941 |
1.533 |
2.132 |
2.776 |
3.747 |
4.604 |
8.610 |
4 |
|
5 |
0.132 |
0.727 |
0.920 |
1.476 |
2.015 |
2.571 |
3.365 |
4.032 |
6.869 |
5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
6 |
0.131 |
0.718 |
0.906 |
1.440 |
1.943 |
2.447 |
3.143 |
3.707 |
5.959 |
6 |
|
7 |
0.130 |
0.711 |
0.896 |
1.415 |
1.895 |
2.365 |
2.998 |
3.499 |
5.408 |
7 |
|
8 |
0.130 |
0.706 |
0.889 |
1.397 |
1.860 |
2.306 |
2.896 |
3.355 |
5.041 |
8 |
|
9 |
0.129 |
0.703 |
0.883 |
1.383 |
1.833 |
2.262 |
2.821 |
3.250 |
4.781 |
9 |
|
10 |
0.129 |
0.700 |
0.879 |
1.372 |
1.812 |
2.228 |
2.764 |
3.169 |
4.587 |
10 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
11 |
0.129 |
0.697 |
0.876 |
1.363 |
1.796 |
2.201 |
2.718 |
3.106 |
4.437 |
11 |
|
12 |
0.128 |
0.695 |
0.873 |
1.356 |
1.782 |
2.179 |
2.681 |
3.055 |
4.318 |
12 |
|
13 |
0.128 |
0.694 |
0.870 |
1.350 |
1.771 |
2.160 |
2.650 |
3.012 |
4.221 |
13 |
|
14 |
0.128 |
0.692 |
0.868 |
1.345 |
1.761 |
2.145 |
2.624 |
2.977 |
4.140 |
14 |
|
15 |
0.128 |
0.691 |
0.866 |
1.341 |
1.753 |
2.131 |
2.602 |
2.947 |
4.073 |
15 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
16 |
0.128 |
0.690 |
0.865 |
1.337 |
1.746 |
2.120 |
2.583 |
2.921 |
4.015 |
16 |
|
17 |
0.128 |
0.689 |
0.863 |
1.333 |
1.740 |
2.110 |
2.567 |
2.898 |
3.965 |
17 |
|
18 |
0.127 |
0.688 |
0.862 |
1.330 |
1.734 |
2.101 |
2.552 |
2.878 |
3.922 |
18 |
|
19 |
0.127 |
0.688 |
0.861 |
1.328 |
1.729 |
2.093 |
2.539 |
2.861 |
3.883 |
19 |
|
20 |
0.127 |
0.687 |
0.860 |
1.325 |
1.725 |
2.086 |
2.528 |
2.845 |
3.850 |
20 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
21 |
0.127 |
0.686 |
0.859 |
1.323 |
1.721 |
2.080 |
2.518 |
2.831 |
3.819 |
21 |
|
22 |
0.127 |
0.686 |
0.858 |
1.321 |
1.717 |
2.074 |
2.508 |
2.819 |
3.792 |
22 |
|
23 |
0.127 |
0.685 |
0.858 |
1.319 |
1.714 |
2.069 |
2.500 |
2.807 |
3.767 |
23 |
|
24 |
0.127 |
0.685 |
0.857 |
1.318 |
1.711 |
2.064 |
2.492 |
2.797 |
3.745 |
24 |
|
25 |
0.127 |
0.684 |
0.856 |
1.316 |
1.708 |
2.060 |
2.485 |
2.787 |
3.725 |
25 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
26 |
0.127 |
0.684 |
0.856 |
1.315 |
1.706 |
2.056 |
2.479 |
2.779 |
3.707 |
26 |
|
27 |
0.127 |
0.684 |
0.855 |
1.314 |
1.703 |
2.052 |
2.473 |
2.771 |
3.690 |
27 |
|
28 |
0.127 |
0.683 |
0.855 |
1.313 |
1.701 |
2.048 |
2.467 |
2.763 |
3.674 |
28 |
|
29 |
0.127 |
0.683 |
0.854 |
1.311 |
1.699 |
2.045 |
2.462 |
2.756 |
3.659 |
29 |
|
30 |
0.127 |
0.683 |
0.854 |
1.310 |
1.697 |
2.042 |
2.457 |
2.750 |
3.646 |
30 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
40 |
0.126 |
0.681 |
0.851 |
1.303 |
1.684 |
2.021 |
2.423 |
2.704 |
3.551 |
40 |
|
60 |
0.126 |
0.679 |
0.848 |
1.296 |
1.671 |
2.000 |
2.390 |
2.660 |
3.460 |
60 |
|
120 |
0.126 |
0.677 |
0.845 |
1.289 |
1.658 |
1.980 |
2.358 |
2.617 |
3.373 |
120 |
|
∞ |
0.126 |
0.674 |
0.842 |
1.282 |
1.645 |
1.960 |
2.326 |
2.576 |
3.291 |
∞ |
|
ν α |
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0.975 |
0.9 |
0.5 |
0.1 |
0.05 |
0.025 |
0.01 |
0.005 |
α ν |
|
1 |
0.000 |
0.000 |
0.016 |
0.455 |
2.706 |
3.841 |
5.024 |
6.635 |
7.879 |
1 |
|
2 |
0.010 |
0.051 |
0.211 |
1.386 |
4.605 |
5.991 |
7.378 |
9.210 |
10.597 |
2 |
|
3 |
0.072 |
0.216 |
0.584 |
2.366 |
6.251 |
7.815 |
9.348 |
11.345 |
12.838 |
3 |
|
4 |
0.207 |
0.484 |
1.064 |
3.357 |
7.779 |
9.488 |
11.143 |
13.277 |
14.860 |
4 |
|
5 |
0.412 |
0.831 |
1.610 |
4.351 |
9.236 |
11.070 |
12.832 |
15.086 |
16.750 |
5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
6 |
0.676 |
1.237 |
2.204 |
5.348 |
10.645 |
12.592 |
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16.812 |
18.548 |
6 |
|
7 |
0.989 |
1.690 |
2.833 |
6.346 |
12.017 |
14.067 |
16.013 |
18.475 |
20.278 |
7 |
|
8 |
1.344 |
2.180 |
3.490 |
7.344 |
13.362 |
15.507 |
17.535 |
20.090 |
21.955 |
8 |
|
9 |
1.735 |
2.700 |
4.168 |
8.343 |
14.684 |
16.919 |
19.023 |
21.666 |
23.589 |
9 |
|
10 |
2.156 |
3.247 |
4.865 |
9.342 |
15.987 |
18.307 |
20.483 |
23.209 |
25.188 |
10 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
11 |
2.603 |
3.816 |
5.578 |
10.341 |
17.275 |
19.675 |
21.920 |
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26.757 |
11 |
|
12 |
3.074 |
4.404 |
6.304 |
11.340 |
18.549 |
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23.337 |
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28.300 |
12 |
|
13 |
3.565 |
5.009 |
7.042 |
12.340 |
19.812 |
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24.736 |
27.688 |
29.819 |
13 |
|
14 |
4.075 |
5.629 |
7.790 |
13.339 |
21.064 |
23.685 |
26.119 |
29.141 |
31.319 |
14 |
|
15 |
4.601 |
5.262 |
8.547 |
14.339 |
22.307 |
24.996 |
27.488 |
30.578 |
32.801 |
15 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
16 |
5.142 |
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9.312 |
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32.000 |
34.267 |
16 |
|
17 |
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24.769 |
27.587 |
30.191 |
33.409 |
35.718 |
17 |
|
18 |
6.265 |
8.231 |
10.865 |
17.338 |
25.989 |
28.869 |
31.526 |
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37.156 |
18 |
|
19 |
6.844 |
8.907 |
11.651 |
18.338 |
27.204 |
30.144 |
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38.582 |
19 |
|
20 |
7.434 |
9.591 |
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19.337 |
28.412 |
31.410 |
34.170 |
37.566 |
39.997 |
20 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
21 |
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20.337 |
29.615 |
32.670 |
35.479 |
38.932 |
41.401 |
21 |
|
22 |
8.643 |
10.982 |
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21.337 |
30.813 |
33.924 |
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40.289 |
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22 |
|
23 |
9.260 |
11.688 |
14.848 |
22.337 |
32.007 |
35.172 |
38.076 |
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44.181 |
23 |
|
24 |
9.886 |
12.401 |
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33.196 |
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39.364 |
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45.558 |
24 |
|
25 |
10.520 |
13.120 |
16.473 |
24.337 |
34.382 |
37.652 |
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44.314 |
46.928 |
25 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
26 |
11.160 |
13.844 |
17.292 |
25.336 |
35.563 |
38.885 |
41.923 |
45.642 |
48.290 |
26 |
|
27 |
11.808 |
14.573 |
18.114 |
26.336 |
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49.645 |
27 |
|
28 |
12.461 |
15.308 |
18.939 |
27.336 |
37.916 |
41.337 |
44.461 |
48.278 |
50.993 |
28 |
|
29 |
13.121 |
16.047 |
19.768 |
28.336 |
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45.722 |
49.588 |
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29 |
|
30 |
13.787 |
16.791 |
20.599 |
29.336 |
40.256 |
43.773 |
46.979 |
50.892 |
53.672 |
30 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
31 |
14.458 |
17.539 |
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30.336 |
41.422 |
44.985 |
48.232 |
52.191 |
55.003 |
31 |
|
32 |
15.134 |
18.291 |
22.271 |
31.336 |
42.585 |
46.194 |
49.480 |
53.486 |
56.329 |
32 |
|
33 |
15.815 |
19.047 |
23.110 |
32.336 |
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50.725 |
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33 |
|
34 |
16.501 |
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34 |
|
35 |
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35 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
36 |
17.887 |
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36 |
|
37 |
18.586 |
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37 |
|
38 |
19.289 |
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37.335 |
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64.182 |
38 |
|
39 |
19.996 |
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39 |
|
40 |
20.707 |
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66.766 |
40 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
41 |
21.421 |
25.215 |
29.907 |
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56.942 |
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64.950 |
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41 |
|
42 |
22.138 |
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54.090 |
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42 |
|
43 |
22.859 |
26.785 |
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42.335 |
55.230 |
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43 |
|
44 |
23.584 |
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43.335 |
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44 |
|
45 |
24.311 |
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44.335 |
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61.656 |
65.410 |
69.957 |
73.166 |
45 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
46 |
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34.215 |
45.335 |
58.641 |
62.830 |
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71.201 |
74.437 |
46 |
|
47 |
25.775 |
29.956 |
35.081 |
46.335 |
59.774 |
64.001 |
67.821 |
72.443 |
75.704 |
47 |
|
48 |
26.511 |
30.755 |
35.949 |
47.335 |
60.907 |
65.171 |
69.023 |
73.683 |
76.969 |
48 |
|
49 |
27.249 |
31.555 |
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48.335 |
62.038 |
66.339 |
70.222 |
74.919 |
78.231 |
49 |
|
50 |
27.991 |
32.357 |
37.689 |
49.335 |
63.167 |
67.505 |
71.420 |
76.154 |
79.490 |
50 |
