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TA的每日心情 | 开心 2020-11-14 17:15 |
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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。
; J* a7 F* S) t" x& e; T8 O9 j. U4 q+ K
1 常染色体遗传模型
2 w' K8 F* R) d, V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。
) D5 L% n2 b. n0 ?, T
% z, p2 n' E7 x# f3 ]3 D8 [ . O/ e! q2 W G4 C7 |9 y: a9 w$ N% K8 k
) L- F4 ]$ p6 c" X, |% e5 f- z: }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?6 X* A! F7 C/ u7 u; j/ e3 x+ O" |- L: K
8 {' E5 [2 P- m& f0 H
(a)假设$ N& M* ?/ T+ z7 T v
令n = 0,1,2,...。 $ s( k9 L( t/ D
8 z2 U' [" j- K+ X* j9 ]( B) q . A Q4 r; E. k, f: l
: O3 f/ c- `5 m+ \0 J8 N
(b)建模& S. E) A# v9 h; [$ X* d; V
+ O* n# @ l: E- o$ ^8 g![]()
2 y4 `( K! O5 g
! ` l# O1 |$ R) s- [![]()
9 q/ c' w: x: @2 u
& _8 O: [$ B7 y: _1 F) _编写如下 Matlab 程序:
" R F$ z% c3 A' N7 n: t
& G! V o( ^, Q. Qsyms n a0 b0 c0 C$ S0 j v7 U) t
M=sym('[1,1/2,0;0,1/2,1;0,0,0]');6 Y: @. q3 t- N# e
[p,lamda]=eig(M);. {* E) k( f! p- E9 l2 w
x=p*lamda.^n*p^(-1)*[a0;b0;c0];) L, q; a4 f1 }% S
x=simple(x)
: g) X9 ?# w- O/ h) D: Y: C& N% i: q; @) X" d7 {
0 K* f( k6 _+ E: ^. d4 s4 y
7 N! p* B' I$ ]) @. K
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。 1 U! K5 A; F1 m' T9 s# Z0 u
V+ x! L( \+ E, M+ B& V$ U
" T0 B; K% t1 p' i, e3 _/ U: }: \编写如下 Matlab 程序:
$ w% `6 i3 c+ @+ ]- U# B2 N) Y; [' `9 e2 K/ O0 o# a$ T
syms n a0 b0 c0
& L! ?9 N5 B) y$ }' S* I* U& a4 nM=sym('[1,1/4,0;0,1/2,0;0,1/4,1]');; E8 Q9 \! o! _
[p,lamda]=eig(M);. w9 z. Y8 v2 t4 T, E' i, j6 A
x=p*lamda.^n*p^(-1)*[a0;b0;c0];
! l7 r: z" M2 ]/ v* Tx=simple(x)
2 m( ?6 A% [+ `; g" z" T4 s, j, r
; E. W$ G0 c. `- \
' F( {9 p# c/ k% C2 _
# j+ I' s9 [5 e' B$ [. X D2 \2 j8 }2 常染色体隐性病模型
" ~" ~+ {6 L& M1 a( Z! S& u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。
* s6 {& I1 @+ ^( T, C
|4 B( i* \( m5 a0 m; w/ @; C4 i(a)假设9 R; M/ G% J( I5 F' P n3 k
(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。# r! r" i. c- b4 M. u- h5 w2 Z* d
, B" q9 K3 i" t' H, E
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) b: |+ d1 A1 \$ f5 [5 {: x2 _* W3 n& h: f4 \6 G
(b)建模, w2 D' v& r1 k4 P" _, f/ ^
* }; N( K( Q* ]- t) [+ E![]()
& }, d# \1 p9 g B$ o! j9 E
/ R0 l; }! H% x1 S 6 a/ A- a- `& }9 `1 {
8 c6 v/ E6 ?9 J4 J/ T; n
(c)模型讨论* @ Z- c* s( g% E7 E# V" t
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" r( }) u8 M# @) c |& N$ T$ H
2 K; K. V0 d. ~1 \2 t; s![]()
' x0 [/ |; ~2 b2 Q: v
3 u3 G2 S- a6 S+ k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。2 f4 i% L, p1 k1 C# h5 ~
# q2 J: q+ b7 ~$ ~ T
3 X − 链遗传模型* O% U: F C$ ?
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。6 z' D0 R0 o( i! G$ c
: s' ]0 {# b( u6 ^5 F! c S(a)假设
+ _+ J5 ]7 l4 F9 I% y7 l; g. [(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。
6 {- S# B% Z3 G3 F
; Z8 O* x8 N& y7 i(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。1 n$ F+ Z2 ? Y# ]
& k/ T9 B( ?% o9 E% d
: O2 g& T9 C3 t! |9 e; g6 L& j 1 g7 \4 o7 \" x* A
0 b( a; Z& j* q6 a; O* [
6 Z( G2 S7 v, b) C+ U& A& @
, q. t X2 z/ A; K5 a' [) F![]()
! Z) L, F) V2 ` ] E) I. C/ r% z7 u4 {* x1 Y$ c
编写如下 Matlab 程序:
# ^! A4 B5 n7 ~& V4 s7 W( v5 X( f F6 P5 j2 b' } h
syms n a0 b0 c0 d0 e0 f0
# T7 z R( U' r6 p- N$ j5 \. N1 mM=[1 1/4 0 0 0 0;0 1/4 0 1 1/4 0;0 0 0 0 1/4 0;
* w w. H* ^+ m5 r- ~ w 0 1/4 0 0 0 0;0 1/4 1 0 1/4 0;0 0 0 0 1/4 1];. v( v$ O, r% z. D, c4 [: @
M=sym(M);! a' r: ~- q7 e z, ~4 M% @5 V5 t' s
[p,lamda]=eig(M);1 x0 \. p: D% A) {8 Z! d7 I4 O
x=p*lamda.^n*p^(-1)*[a0;b0;c0;d0;e0;f0];
9 Z4 n% ?$ @# Mx=simple(x)
b; t% Z# d3 H$ ~% [1 w: j3 j! t- H
& h3 ~5 l7 ~ a* q, W' Y: ]" r1 p
由上述程序计算结果可以看出9 y! F: I. l; i, @
5 }1 R) r/ I2 o9 z" f9 |6 E![]()
! ~/ b% X# G: v# Q$ P* q3 y. U9 y: E
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