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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。" t# j% E; R4 l) X- p' h
9 f- p/ w/ e" a3 I- k
1 常染色体遗传模型
1 l* |* M6 \4 O+ y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。" C3 C3 f+ J, X/ R6 m6 ~3 R* g

- d7 `$ ?" q7 i- C9 M; L
2 `% q9 Z) G" D6 z8 h) O6 I/ O% R! o  ~
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?! C% Z( b' I+ A# q3 T) ^, Q/ `

+ n; q. k- _3 A8 o( c  E, S7 ?(a)假设+ B( w" o3 t- h8 {) m, Z
令n = 0,1,2,...。
+ w1 R$ R, V  w' [
" W# {! q1 m. L/ w4 U2 w9 n5 ~# Z: H; a  v  A( I; z% k
3 ^6 a8 p5 t! d& a
(b)建模
1 [4 _- j- T0 G& ^5 C) g5 S: v( c9 L. D4 y0 [& f0 F# ?; T; N
& P' ^( \- t' [2 i- b; T9 ?

9 ^7 y: u: P  X9 D6 Q; h7 E! T9 y: A* p. y2 g3 E
- E3 {4 H( N/ L$ x$ o
编写如下 Matlab 程序:. U5 N# R8 L! S& o! k
# x( v- v7 a/ y; W
syms n a0 b0 c08 R# n9 N; S5 ?4 q6 e
M=sym('[1,1/2,0;0,1/2,1;0,0,0]');
* n. Z5 S% P& |) D' z[p,lamda]=eig(M);
! A/ T$ g4 e" K! ~& i3 Sx=p*lamda.^n*p^(-1)*[a0;b0;c0];
- b8 F) w" c' D8 |9 ^3 L( x9 s5 `x=simple(x)
9 G1 S8 @& ?* ?4 A
2 ]4 a) h/ |) h3 T" ~  L4 ~& r& ~* i6 g

& a; M" j3 n& v% Q( E

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。

; K8 T4 V3 V* Z+ {5 g7 {! Z2 l

& Z5 ]/ `' E) T! d
* h, d; Z) h4 E& s# B' f- Q: U编写如下 Matlab 程序:2 H% E+ X6 }6 t" B/ [$ L! }
4 \1 R5 F4 Y) q7 Q& L
syms n a0 b0 c0" U8 S  T. H- |* O0 G; l  u
M=sym('[1,1/4,0;0,1/2,0;0,1/4,1]');# X) }3 L% b0 I5 j6 y) |  @& ~
[p,lamda]=eig(M);
6 O! {* }# y% Mx=p*lamda.^n*p^(-1)*[a0;b0;c0];
" v5 H, z9 e9 |4 @) [x=simple(x)
  O: T  t3 j4 Z& m# K- o& [, l/ @( `* [* a0 `
6 f0 r+ F& {, Y% R% G
& m9 m; s( x) o9 m8 k; T& w

$ |8 \8 c' v1 C% f: K# i- P# t2 常染色体隐性病模型
' A! {" Z: R# y  H' R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。8 b& M) O9 D0 c) C& P

: c2 S2 t8 _: g0 x3 @; l8 m8 E(a)假设
' a3 H6 |* {; [, u(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。
8 `5 r6 e; p$ Y& w4 O  r) F
6 ^$ C3 w3 q& [: j) F; R2 C
! ]: ]& K. }' ]+ V% |# Q3 y6 W8 S2 i3 l( o0 W7 P
(b)建模
! v: U, p6 z! U4 Q9 W: m% P1 h% y( \" G% G' a, q3 {( S

# R% ~8 S% o, T5 G
& W3 Q8 Z# I$ N/ g6 f' z, h: O9 M6 ~+ r' N  S
* w& T! Y5 w5 o* v7 \5 h. S; u
(c)模型讨论
6 ]9 c; S" I+ f# Z' V! h. g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
; g" p3 y: z( p) I* B) _% D) u$ h" ?: n% `9 w
* I. L/ e. o! ]( m& R
! R1 h1 u4 Z; ^/ B# C
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。
. t: ^+ ~7 U8 L, [2 d6 D  {4 f, y: R5 a: l0 H4 h1 f
3   X − 链遗传模型
* s0 E; A* F( o9 E/ a! K0 G' YX − 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。
* e0 r2 z7 E. s% h$ o8 X9 _- X! B+ ^$ w( ]$ e
(a)假设2 G1 H7 v4 L0 ?" m, f+ j
(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。7 o, c  M# _! ~9 n: e

! x. K0 |- M- d(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。& N- T  Q8 ~, A, i
% [, I2 ?1 M! A. B# p
+ T1 o' E7 K$ D* O: {/ [" f" b$ w

" U4 @. p8 {' Z" A6 ^: l- \2 r4 m, s# ~, I

# x" r5 V- `7 q  w' H2 Y# S
, ?+ q! _. e3 z2 @+ N) D
$ x+ z8 b* n7 p- h9 `8 j3 O9 q4 t5 a
8 K& n7 ]0 f4 ^7 w, E8 C3 n( `7 t编写如下 Matlab 程序:
7 q( j" F1 ?& ^8 _8 ?) G, O$ V" d  Y
syms n a0 b0 c0 d0 e0 f00 y5 O  c! y$ z: l9 i# G, Q
M=[1 1/4 0 0 0 0;0 1/4 0 1 1/4 0;0 0 0 0 1/4 0;
" O0 P% u( Z& m: H. D( M 0 1/4 0 0 0 0;0 1/4 1 0 1/4 0;0 0 0 0 1/4 1];
  P! V+ z- \0 G2 oM=sym(M);, i! \& l( c1 H) S$ U; h
[p,lamda]=eig(M);
2 n1 |- e' \! e2 w5 P+ L, Y+ Gx=p*lamda.^n*p^(-1)*[a0;b0;c0;d0;e0;f0];8 c7 s" _( L) q, T  T8 [* P
x=simple(x) 8 k; Y8 ]! O- {
4 Z* o3 @3 {/ {. @, M' O

4 t) N3 {* c9 h( n& r由上述程序计算结果可以看出  c: `# W' e& G& ~$ A) M) q, J

  E$ _9 Q) r+ ~$ `7 @, s
% q7 |8 V7 }4 W5 C8 V9 }/ A) u0 _! j+ D; e
- {7 G' d# U: w+ K
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