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[建模教程] 差分方程模型(四):遗传模型

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    1#
    发表于 2020-6-9 11:11 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定
    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。
    & U5 R( _& C0 u0 Y; R) D. g% E& Q1 M
    1 常染色体遗传模型0 Z( U% f# f! p( i; d
    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。1 f  v$ ~! N7 H: S' D' A# }

    & z' Z0 ], i; z/ }' k8 b2 P( G' g. t! R5 A' m; k3 S

    7 K: K4 j8 ~) J: ?8 e( 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?
    . E+ g. E9 M2 Q# v/ `' ~5 P; k' ^5 ^" V5 y. h1 I7 I: K; O& }
    (a)假设
    ( g' t; J# g$ p令n = 0,1,2,...。 7 U  }5 ~5 h2 n/ `

    2 V( u( a3 I& h  A, u' d+ K. m- r( _

    % T* v/ R/ B/ f(b)建模
    ; [9 }8 x, T) ?2 U5 n) u5 `" D! `) V% B& A  C

    1 s9 R; Z& l6 ?4 }, p: i. @$ U! d$ }

    - F5 b4 j7 u2 F+ s+ Z/ P. S( e2 x7 c
    编写如下 Matlab 程序:  Q, ?& [8 D* s$ _* X

    3 Y  K1 v1 Q' dsyms n a0 b0 c0) m& q  h7 i* f1 F: s( Z2 Q
    M=sym('[1,1/2,0;0,1/2,1;0,0,0]');  ?1 f- R. U1 A, R1 [! b
    [p,lamda]=eig(M);; v( ]0 a, {- g6 W5 d; V
    x=p*lamda.^n*p^(-1)*[a0;b0;c0];
    4 \9 q8 r  g/ X4 Q( B" J0 fx=simple(x) - q  {( Y7 ]; y0 l* x
    3 c: {" W  ?* x2 `4 ~8 C- \

    2 Y% r9 P! V) x
    7 g, I, [3 I# |5 z: `+ u

    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。

    , r2 i" H# V- T1 L8 e
    1 g2 ?: e5 M$ y& y8 Z0 I& I3 @
    3 o: w2 b) [( G+ }) @
    编写如下 Matlab 程序:5 N/ r! b9 t1 e1 R1 x) E# y! k
    . ^, W$ |- w6 m" S6 {% y" x
    syms n a0 b0 c00 {; r" ]1 E$ N: _0 Z! @$ J
    M=sym('[1,1/4,0;0,1/2,0;0,1/4,1]');$ u2 R( q  F6 c* E+ w1 T
    [p,lamda]=eig(M);( U2 l/ N/ m& ?' T$ Z$ y
    x=p*lamda.^n*p^(-1)*[a0;b0;c0];
    5 ^' Z9 ^, Y' s/ s, l* bx=simple(x)
    / r5 r: b7 E! |' [8 b, Y' ^0 a" i. c: @: S0 `/ k7 i

    % {! k/ n" s+ |5 e9 H( T
    # b; r" [& r7 F7 R1 I7 E: r
    5 a8 U8 t! ?* ]! \4 w2 常染色体隐性病模型- j' P( E. _# q8 D" R9 P
    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。
    ' `0 k. M4 S( r" _4 ~& J; a: w) D3 D7 o9 {! \! k% A! T
    (a)假设
      T) ?; W  [  l  ?' o$ _8 \(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。
    7 L+ N$ h! z# Y( D# J+ [
    ( {# p7 d. N% X# I; s5 m8 \9 N+ F& U. e
    + {2 [2 X! r3 ^( U- s9 ^0 L
    (b)建模
    - r) b+ F! M! j7 i- l( k; V; |5 ~. h, a* c2 h) ?/ c4 x: n0 Z, b$ d, p

    5 a" z% w! y5 h: S. w0 ^) X; \! j8 ?
    , E) E9 {7 c/ [: j/ h- q4 e% X% N) i

    ! `' j6 L4 S7 d- O  j(c)模型讨论
    8 H' g0 Q& ]! Q# F  N/ g$ c+ n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
    7 ?5 @2 q" ]) v' q) }) {  s$ N4 l' b6 `
    , u2 U% i; u& A3 C. ?! G
    , Z; S4 J3 A! R. A
    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。
    , ]( {1 ~3 }" Q1 u* r( t+ F+ ~$ Z& `, o! Q
    3   X − 链遗传模型
    * o$ W" L; A+ f% U" A* d. gX − 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。0 }; e& {/ Z7 d

    + i, n/ P7 k6 y& L(a)假设
    ! H% W2 W6 E, u7 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。& U, v4 B7 J( X9 w7 n/ g
    ( L. i$ Q8 ]2 L% O( R& t
    (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。
    $ X6 C3 v" n2 _2 \6 f0 _' F3 K# X/ N- \0 o2 T

    # ]. T% z8 J! r
    / M, _$ i5 Y* N7 K( Y# ?! T
    3 b6 ~6 t1 H3 v8 N9 v
    . c3 q3 z5 @  P" Y
    ) `( T3 j4 S& F  \# p+ h
    0 P! {: o4 y# B
    - r, B1 d! h- g6 c' a% W1 R) d: ~  ]编写如下 Matlab 程序:
    ; Z& e* D  i- q
    3 d6 K" I  d3 E7 nsyms n a0 b0 c0 d0 e0 f0+ T  l0 o% N& j
    M=[1 1/4 0 0 0 0;0 1/4 0 1 1/4 0;0 0 0 0 1/4 0;, \! i1 t8 l8 W3 ~: W% r) P# a
    0 1/4 0 0 0 0;0 1/4 1 0 1/4 0;0 0 0 0 1/4 1];
    $ n0 i* c5 y7 ^. u; ^M=sym(M);
    1 }/ @) V4 t& o( ?2 r+ t* z[p,lamda]=eig(M);: C, l) p6 \7 Q9 q4 U  d4 }
    x=p*lamda.^n*p^(-1)*[a0;b0;c0;d0;e0;f0];
    ( U2 l8 |! N& h  B" ~x=simple(x)
    , D4 c% {# R; l( O! U
    / P( x9 {% n$ l8 v, N
    ' H, I# Z0 }4 H; i, v由上述程序计算结果可以看出
    ) g0 _( M/ z& \4 x
    1 v& S( W( M, C. [  J5 l& g" S3 ?$ e

    . `3 g" _/ R8 V& r% d
    0 T2 O$ J. e6 ]; p  ~0 e————————————————* E/ T8 R9 j5 ^* Y
    版权声明:本文为CSDN博主「wamg潇潇」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。% r& Q3 c% w# V6 q; h
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89646596
    ; g. p4 ~: e# k. m8 y# C. L  h  f' e+ z$ E
    , C. @7 q- ?2 B' F% a* A
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