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TA的每日心情 开心 2020-11-14 17:15
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[LV.6]常住居民II
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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。# `, `" t7 j6 h0 l
# U; s d" }* |4 f' M L6 [
1 常染色体遗传模型
+ Q' Q; l. K# O! X- i. k 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。5 Y# V. A" ]. R1 L. p
/ D+ R' F& s& e/ I) W& U 2 F8 H4 F# V1 _) r" r
7 C4 \% G$ T: h7 J& S, S$ j" j
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?
7 r; w t& u1 n 3 z: W" p# `+ K8 A
(a)假设
( c# P" _8 L$ Z5 j 令n = 0,1,2,...。
* p/ D8 ], [+ h# c: k
; X( u: j1 g0 | # `: A4 ^+ ?9 y% ^3 Z$ ^3 x: C& ]
6 {/ q: l$ a/ X* L7 s+ p0 H [9 W (b)建模
, |: e2 I/ ~8 z 4 _4 M5 X( h @* |$ w( D7 t* W; x/ ?9 e
) l/ K& e% t) x( m; W6 z0 w) o3 g1 r
2 ]# }; O* x1 ]2 g2 [+ Q! x( X
* ~9 h5 I' q5 d7 U7 N 1 p8 I1 n% S! E. N& p4 z
编写如下 Matlab 程序:- v* K5 y( K& [! r9 j" v
2 y Q/ u2 T# Q" f1 K3 T" Y
syms n a0 b0 c00 ?' j/ E, `/ E$ t9 k7 q' Z6 T' H
M=sym('[1,1/2,0;0,1/2,1;0,0,0]');
1 C$ P% ~: ?, M [p,lamda]=eig(M);& V4 s7 \6 `6 T% {: ^) |
x=p*lamda.^n*p^(-1)*[a0;b0;c0]; m9 q4 f* [5 Z' N2 V }
x=simple(x)
- }9 O+ Z, E$ i2 }) T. V+ m 2 t# k4 M: x" e9 d5 ^8 Z
2 o: s- H6 P$ r. c( V0 Q 2 H* n" N! Y" I6 M
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。
M! y- ?7 j% \" z/ @# @
. Z1 }2 K, }9 n! s& w, _' S
' C+ K. r2 p. B! h
编写如下 Matlab 程序: 7 \2 ^9 r9 k' o1 E* `
, `/ V* O# g5 O8 A6 w syms n a0 b0 c0
4 t# J; L- I$ i g9 m% e2 t+ ? M=sym('[1,1/4,0;0,1/2,0;0,1/4,1]');( _4 `, A ^+ c, Q- D
[p,lamda]=eig(M);. U# I1 {. u: X/ i5 W9 `
x=p*lamda.^n*p^(-1)*[a0;b0;c0];
7 E; U$ N" Z+ X' X' i/ V+ | x=simple(x) 0 d/ P+ _8 o7 U% V- \0 \
% X, R( O; o2 r5 P
$ ]$ D3 }' [0 ]5 p/ ?, H
" J9 w3 U% ?5 p. h+ R0 T
9 M# s Q! J5 a s 2 常染色体隐性病模型1 ^# G5 H }: X9 W7 j% y
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。# B. z) W7 \0 S; [( U: @, Q6 z
8 Q8 n$ i+ s$ x2 P (a)假设4 h }* ?' O+ G; ]9 ?
(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。
5 o U! s" ?' `8 X1 E& ~' C) P
5 \+ G( n) i$ ^/ O * z- N( i1 @. l: ^/ r, u
7 Y, f% \3 d* ]4 ^5 e! b' ^
(b)建模, K U9 P! P1 s+ {& n- M
; n2 K& e5 _7 \3 D; ]5 Y# @
, X; H4 e5 u" Z, `( H
( _! ?; R1 L8 ]' x7 N- X
6 b! i; a* z& y4 V
/ x: G4 E$ Y9 J1 r
(c)模型讨论
5 S! u1 q- ?0 ^. e! s) E 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; B8 `. C* d5 f; r6 Q' L9 ]# r
- {1 t* X& l" g& N
' J5 y) g. y# W% L7 n( F- E
6 |; N6 q) n% a' z$ d: m: U 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。
: E, P+ L: E5 H( e/ }
) U' P" M5 W- _8 a8 Y- F3 H9 _) N% ~ 3 X − 链遗传模型
" H; ^, `, ~3 L9 Q/ R* e: z; F 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。
& g6 p" L( `! V3 B: N) @
, D* c" t( J; ?/ ]8 r! ^/ n (a)假设
' R$ H" }$ L E0 f4 S6 ?" i (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。) \) G, E# i: p# p7 X! i' ]
- j- u, K, d: q9 |* R0 G% h# g (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。4 A- @) X. ]: Y( C u
- s+ A2 E8 [1 ~" t g1 L
1 G* B0 N4 U$ e + Z! y! E! X4 w) o
0 G; {( \- r& _. A
" i! `4 i( {3 ]" ?$ p m. I ; _& k& K7 d: U0 c1 z* E. i
2 q( y# d9 R6 `: i! b
4 P& o- C/ i' M7 ] j9 x 编写如下 Matlab 程序:
, \( t" h. N+ y" I# q; ]0 g; ]$ z
4 v& C9 L) {6 c" H/ ]& P& X syms n a0 b0 c0 d0 e0 f01 U Q/ A0 {/ [3 E1 n* p* F+ {& |
M=[1 1/4 0 0 0 0;0 1/4 0 1 1/4 0;0 0 0 0 1/4 0;+ |! w3 O8 C5 T5 V4 D
0 1/4 0 0 0 0;0 1/4 1 0 1/4 0;0 0 0 0 1/4 1];
5 X8 l# Q6 Q& K" ]3 N M=sym(M);
8 R' ]9 T9 j9 b. m2 f [p,lamda]=eig(M);) k/ U& v- O9 |+ A- T# S; `
x=p*lamda.^n*p^(-1)*[a0;b0;c0;d0;e0;f0];+ P! t+ V( B9 t% f: `8 q! k: g
x=simple(x) 7 g; b( [* Q0 d( B7 m$ ^. T+ @; Q
* q g3 `3 @+ t8 Y3 y- [ u4 W
w2 t1 g- U9 J* i! I# T 由上述程序计算结果可以看出
5 Y, C* t! }; f* H, {+ ~8 P
) z8 M2 D; P/ Z+ y; X$ h2 t& d" z/ u
2 I4 x5 Q+ t6 c 1 Z% Z+ f- J$ V' E. T- b4 L" F5 T" \9 F+ Q
$ D/ c1 b( m ]4 V! n; c9 w
————————————————3 c/ b! z; C# [. S
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