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标题: 差分方程模型(四):遗传模型 [打印本页]

作者: 浅夏110    时间: 2020-6-9 11:11
标题: 差分方程模型(四):遗传模型
随着人类的进化,人们为了揭示生命的奥妙,越来越重视遗传学的研究,特别是遗 传特征的逐代传播,引起人们更多的注意。无论是人,还是动植物都会将本身的特征遗 传给下一代,这主要是因为后代继承了双亲的基因,形成自己的基因对,基因对将确定 后代所表现的特征。下面,我们来研究两种类型的遗传:常染色体遗传和 x − 链遗传。 根据亲体基因遗传给后代的方式,建立模型,利用这些模型可以逐代研究一个总体基因 型的分布。1 {5 L: ~& j/ z1 _% A9 _

. q# n# ^* H5 q" R. A1 常染色体遗传模型
% Z$ [; [1 S5 ^" K* V  c常染色体遗传中,后代从每个亲体的基因对中各继承一个基因,形成自己的基因对, 基因对也称为基因型。如果我们所考虑的遗传特征是由两个基因 A 和 a 控制的,那么 就有三种基因对,记为 AA, Aa,aa 。例如,金鱼草由两个遗传基因决定花的颜色,基 因型是 AA的金鱼草开红花, Aa 型的开粉红色花,而 aa 型的开白花。又如人类眼睛 的颜色也是通过常染色体遗传控制的。基因型是 AA或 Aa 的人,眼睛为棕色,基因型 是aa 的人,眼睛为蓝色。这里因为 AA和 Aa 都表示了同一外部特征,我们认为基因 A 支配基因a ,也可以认为基因a 对于 A 来说是隐性的。当一个亲体的基因型为 Aa ,而 另一个亲体的基因型是aa 时,那么后代可以从aa 型中得到基因a ,从 Aa 型中或得到 基因 A ,或得到基因a 。这样,后代基因型为 Aa 或 aa 的可能性相等。下面给出双亲 体基因型的所有可能的结合,以及其后代形成每种基因型的概率,如下表所示。) v( M. J) ]- [: K; M

' \4 `+ E9 B+ D# n8 k, r4 t, t
$ @6 J) C4 m7 `& D
' c2 h  P' e4 m  K$ s5 r例 5 农场的植物园中某种植物的基因型为 AA, Aa 和 aa 。农场计划采用 AA型的 植物与每种基因型植物相结合的方案培育植物后代。那么经过若干年后,这种植物的任 一代的三种基因型分布如何?, ?( z" h: Q2 ]  l9 S

- }' p! ]* v1 G$ n, P- t(a)假设
0 b, K) ?: _7 V9 R4 C+ f( C, R令n = 0,1,2,...。
3 c6 m! M; Y# e, W! j% f0 e, _! l4 Y8 C' Y* [- j

6 o: w# p0 U0 m' M9 x; T& r; x
- ~# N' Z3 W! N" P' y(b)建模, I  b  t. v$ Q( ]# g1 B5 w, {
0 J  l9 ~2 p: j/ d* \2 n

# J& G4 ]8 q( b0 }. v4 m
0 Z/ t, E' G9 g+ `: {$ B' n% K, [3 G  I" q$ g

% Q) W, U' @- f9 h( |编写如下 Matlab 程序:) A0 W. r) h; O% s$ o

0 B6 b/ ?& U6 s# Ksyms n a0 b0 c01 P, p' k, A' O* m
M=sym('[1,1/2,0;0,1/2,1;0,0,0]');
- }5 @. F. r# S8 M1 \0 _[p,lamda]=eig(M);& @0 P  `4 |2 U* T
x=p*lamda.^n*p^(-1)*[a0;b0;c0];
# ~  ?  i, F' z7 l$ jx=simple(x)
! f! b4 n- f- Y, ?: u; T- [2 G
8 J7 m  m1 C3 n: k; X. I' ?2 \7 G3 L3 s7 o1 h' ^! L
# o7 p2 D# |( Y. ?% s

即在极限的情况下,培育的植物都是 AA型。

(c)模型的讨论

若在上述问题中,不选用基因 AA型的植物与每一植物结合,而是将具有相同基因 型植物相结合,那么后代具有三种基因型的概率如下表所示。

9 |& B' [, @0 i5 F7 u6 M% i: n1 \
; ~' d+ |4 f1 h& _4 H

, y* F. `  y1 }5 j) X编写如下 Matlab 程序:
+ A% w! w9 U' C; U
9 R- X# T  u) {1 lsyms n a0 b0 c0
" c% n5 Y" J5 j. \M=sym('[1,1/4,0;0,1/2,0;0,1/4,1]');2 b9 z3 a% V$ k2 d, l( _
[p,lamda]=eig(M);
# k) D* H9 Q. A( s8 @x=p*lamda.^n*p^(-1)*[a0;b0;c0];
4 [' ?5 u7 X4 [/ I3 }) M  ~& i* cx=simple(x)
; O/ ~3 p2 p1 D3 A. |2 y* D: L* t

9 k  i! m) v$ b2 [# n3 N" R/ ~& G- Z+ f; X
6 p  C! H2 w$ o8 q6 c  n- D( h1 u
2 常染色体隐性病模型
0 p2 W$ w  \5 f2 d9 r4 q现在世界上已经发现的遗传病有将近 4000 种。在一般情况下,遗传病与特殊的种 族、部落及群体有关。例如,遗传病库利氏贫血症的患者以居住在地中海沿岸为多,镰 状网性贫血症一般流行在黑人中,家族黑蒙性白痴症则流行在东欧犹太人中间。患者经 常未到成年就痛苦地死去,而他们的父母则是疾病的病源。假若我们能识别这些疾病的 隐性患者,并且规定两个隐性患者不能结合(因为两个隐性患者结合,他们的后代就可 能成为显性患者),那么未来的儿童,虽然有可能是隐性患者,但决不会出现显性特征, 不会受到疾病的折磨。现在,我们考虑在控制结合的情况下,如何确定后代中隐性患者 的概率。+ @5 K. n% l* r% m0 K' G

% g7 J- `5 Y# b" q+ \/ h(a)假设) w) t9 h2 t6 f: ]& b6 \
(i)常染色体遗传的正常基因记为 A ,不正常基因记为a ,并以 AA, Aa,aa 分别 表示正常人,隐性患者,显性患者的基因型。
3 V7 N6 I/ A. t# `7 ?1 F9 ~, f0 B  _6 @) U" }0 Y
4 H6 q/ y. {, Z1 @8 [$ Z' t' n" W
" H/ W* S" m$ G6 X
(b)建模: S! v0 ^" g: e( Y1 y0 @6 M/ @6 p
2 |# f& i) q# w* G, O/ E
+ {2 c/ t  j' k( v' }
( ~' X+ A0 o% b2 w1 Y" B

! {. ~- q  a, j" B" C- o5 _4 ~
6 W! I" h: m5 {' ~" f/ C. X(c)模型讨论
* k/ b7 A& R: O8 J" C  P% o0 m8 ~研究在随机结合的情况下,隐性患者的变化是很有意思的,但随机结合导致了非线 性化问题,超出了本章范围,然而用其它技巧,在随机结合的情况下可以把(24)式改写为0 j* T  n  V0 Z  P$ E* e/ x

2 u) v! k' u: N8 ^* {! |
8 D  o) U0 u# ]
+ }9 ^2 N2 F$ c. U; B下面给出数值的例子: 某地区有 10%的黑人是镰状网性贫血症隐性患者,如果控制结合,根据(24)式 可知下一代(大约 27 年)的隐性患者将减少到 5%;如果随机结合,根据(25)式, 可以预言下一代人中有 9.5%是隐性患者,并且可计算出大约每出生 400 个黑人孩子, 其中有一个是显性患者。, z- T/ a+ t6 s1 J7 c( Z: [0 ~

8 \1 c' L; S! u- W$ F0 t( ^4 n3   X − 链遗传模型! {1 d2 l9 t( S  S2 k3 y' m9 x1 `4 _
X − 链遗传是指雄性具有一个基因 A 或a ,雌性具有两个基因 AA,或 Aa ,或 aa 。 其遗传规律是雄性后代以相等概率得到母体两个基因中的一个,雌性后代从父体中得到 一个基因,并从母体的两个基因中等可能地得到一个。下面,研究与 X − 链遗传有关 的近亲繁殖过程。1 h  B: N$ V& f' k+ ~: c! k6 @
4 ~8 I. ?4 {! o( |4 p
(a)假设
- [  r( C' c( K7 H(i)从一对雌雄结合开始,在它们的后代中,任选雌雄各一个成配偶,然后在它 们产生的后代中任选两个结成配偶。如此继续下去。
8 c$ }6 {. A2 T3 P0 m
. i  x% E; [& P: J4 {# P5 Y(ii)父体与母体的基因型组成同胞对,同胞对的形式有 (A, AA) , (A, Aa) , (A,aa) , (a, AA) ,(a, Aa) ,(a,aa) 六种。初始一对雌雄的同胞对,是这六种类型 中的任一种,其后代的基因型如下表所示。; t9 W' H* R& H

) h3 N$ N0 L9 J3 Y  u+ c; ^+ |% h& [
+ |* p9 `  R) f' ^2 p6 _2 _) J& Y% _; l( f: ^/ m4 B  I6 c
6 C! {+ t. D5 z! z1 a- L& P
( U0 N2 u3 F2 R  H& I9 g- x8 I
, }' y# s2 O6 a8 T) [) T3 {

$ y1 k- [* q6 i0 H5 n9 y5 R: f. n+ c7 J) Q: m; B
编写如下 Matlab 程序:( M" Q( w5 K, S0 H( v

8 [6 W# u8 s& j, [syms n a0 b0 c0 d0 e0 f0
7 g* E  l. @& N. L- _! E6 J1 WM=[1 1/4 0 0 0 0;0 1/4 0 1 1/4 0;0 0 0 0 1/4 0;
4 X+ [0 B' t7 }6 k3 G 0 1/4 0 0 0 0;0 1/4 1 0 1/4 0;0 0 0 0 1/4 1];
0 d8 S  q: J6 T/ BM=sym(M);
5 Z; k' B; y5 W7 {, [5 ^[p,lamda]=eig(M);
- t! O. Y8 H* o; K5 d6 Ix=p*lamda.^n*p^(-1)*[a0;b0;c0;d0;e0;f0];9 C) j3 ^9 i8 d5 w
x=simple(x) ; c7 r  Y/ a+ @0 U- a

7 w/ K1 e9 g2 S& F, M( i$ z0 s
$ _9 G7 E2 A& n. O* |$ R4 J由上述程序计算结果可以看出
  i. w- i! I2 @, C  B: o4 y: v# H
7 @6 `( n, l, q5 j4 z6 P4 C) R7 j; R) a; Q6 C* X1 ^

$ l2 _* S& h3 T: H
' l& O" i% h& ?, i/ W% z. Z————————————————
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