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[建模教程] 差分方程模型(四):遗传模型

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    发表于 2020-6-9 11:11 |只看该作者 |正序浏览
    |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。3 |& m" Q/ A: u) y& s
    0 A/ {  U: P1 C0 P6 B: ~/ ]
    1 常染色体遗传模型& C. J4 t2 T! R& m+ O- o9 Q$ i0 g
    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。
    + f( b& }8 h7 n( R1 |1 M' u- q( G6 q

    0 ^3 ?9 C: h0 G7 f( D, t
    & A# j# p# e% `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?' P& Q3 n6 B) Y3 ?

    0 M/ g! p8 j7 D% K6 f(a)假设
    8 N" h4 g* Q2 N令n = 0,1,2,...。 9 l2 O! `* Y! V% i& q! J1 ?
    3 a; l' `; {( v- M5 c
    % R" h9 [: m* [, ^$ i

    . W# r* }2 H5 l) g0 Z, N(b)建模* n' Y4 z# E( U7 t  ]' k% b

    6 D+ g* |: K, L) i0 y8 U( e0 M/ ~: o% @9 y* i9 H  R  S3 u+ I
    + E1 I5 q5 \: _4 T8 G. \  ~) n

    $ i% u) T1 }; B! |; x( X
    6 O9 D9 \6 ?! z$ D7 I编写如下 Matlab 程序:9 A9 P1 U4 I, X9 _/ D' `

    / G3 N! b; `1 K6 j7 bsyms n a0 b0 c0" i' W% P- _4 v# y; L
    M=sym('[1,1/2,0;0,1/2,1;0,0,0]');
    3 @) W: Y, W; s. i; g[p,lamda]=eig(M);
    $ W4 R/ U% d4 e8 M- c- Jx=p*lamda.^n*p^(-1)*[a0;b0;c0];
    5 Y5 x1 c: }2 R* _7 I0 ex=simple(x) ( y4 S3 d/ E1 J6 X1 ^5 I; ^* B6 m7 I
    * i& Y3 l) E" W( s6 s3 y
    ( s* C  N; s' X
    9 w1 c. d3 f8 Z

    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。

    , z. S- G/ k6 [: N
    2 P8 h1 M$ V/ E7 p5 }/ ]  }8 o% W: q
    & L$ Z, F- @0 G7 U/ h* K- z
    编写如下 Matlab 程序:
    ; R( ~9 d! N- h! a$ l6 }' c
    2 K2 Y4 E2 Q. J  Lsyms n a0 b0 c0: l5 F" P+ D8 {8 X
    M=sym('[1,1/4,0;0,1/2,0;0,1/4,1]');7 N# Z) Z6 |4 {1 u; Q( e; q% b1 t
    [p,lamda]=eig(M);" c5 ~$ E7 e& p+ h) F
    x=p*lamda.^n*p^(-1)*[a0;b0;c0];
      _  @# P% \9 G3 o2 g! y/ @x=simple(x) 7 v! a& T" q9 x: a5 t

    * o- e4 n$ N' G: C8 M3 h5 X2 z' k0 g% [4 }/ s3 t

    3 u- r; |0 D0 b, H- }$ ^( R) ^7 _9 y2 b$ z0 L
    2 常染色体隐性病模型
    ( g* T7 \, Y3 l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。9 F  M  g1 ]0 T
    % s3 t# G% |3 T+ x/ t
    (a)假设
    : I" ?, v* k* c3 Z6 s  j1 `(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。
    " }# d% u4 w; c2 K# S0 g; k5 H. D, K; P/ r. ~7 g; ]3 O
    3 I& A5 s1 {/ |5 L" o

    6 r+ x' B3 w. M/ A* } (b)建模
    + n$ o; d/ e7 h- g# A
    , J, u% j. j3 S+ t0 N* t: S0 Q& [6 ?/ S8 _8 c+ y
    6 s$ C6 f2 |$ T- R

    ) |$ y& O3 ?6 q- y. V) R) f  Y2 h2 v2 p. ^2 m2 T; U
    (c)模型讨论) W9 c! F5 q2 l+ s$ [2 |8 z+ |4 }% \
    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
    - a: ]; o0 G. c$ ~" v
    ( ?6 F3 c4 {/ e- }5 j
    2 G' R- u/ L7 [. f' G7 L% u
    ; F% V0 p7 J$ c% z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。
    $ w9 l- A# G6 R+ V- T
    0 D# ~4 x+ g0 n6 C" v  i3   X − 链遗传模型
    8 n* Y- s3 Y2 Z; oX − 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。& H% a# r  `: ]
    ( S4 A' B3 [6 t  `6 ?* ~  d' \
    (a)假设
    6 g! Z$ F" K8 n% n(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。3 g6 T4 A, _6 ~6 j1 O
    " Y8 j( q, V; u- V+ `. Y% d2 G2 z
    (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。5 s2 a6 R- a# K+ Z0 t

    " d' q7 r: h8 G* K% s% l6 n$ {4 R0 {

    ! L5 ?; i$ z- @* S6 T
    5 C4 f- _5 b3 j. e5 O" Z
    ) G' D% W4 C  [8 X  k. l; E/ G! M; E

    ! r. P1 U$ {4 a/ [% R+ X* m" y3 I% Q; D# N
    编写如下 Matlab 程序:
    * l" r; Y# _5 m9 P9 w2 s' _' u4 |% X+ w- _6 _4 N8 \
    syms n a0 b0 c0 d0 e0 f0$ f! a2 r7 H' t0 H/ V7 u' ~, q
    M=[1 1/4 0 0 0 0;0 1/4 0 1 1/4 0;0 0 0 0 1/4 0;
    ' I, ~& U! w/ ?5 B" t+ O, v: q 0 1/4 0 0 0 0;0 1/4 1 0 1/4 0;0 0 0 0 1/4 1];
    5 E3 m; Z- a. H" X2 u' P# e& s% a' }8 uM=sym(M);3 R( a, f$ q( n  M" ]! A
    [p,lamda]=eig(M);" T+ V; n! G; M
    x=p*lamda.^n*p^(-1)*[a0;b0;c0;d0;e0;f0];0 R) P- L) B" U9 z
    x=simple(x)   M/ N  j' |& s! B
    * k# f2 s4 d; \% G

    & }  \% Y; K+ [. F( ~) k7 `由上述程序计算结果可以看出
    * S3 N4 x! U( ], }. i; r: S) n* J6 G8 a& k

    9 A" O+ S  P1 p/ X+ b- P  X- Y7 j0 `1 W, R( D( \

    : Q% F0 C8 }5 ~$ k' T, [) `————————————————
    + b& `. c: z0 v, O/ w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。
    + j. ~4 d. ~; v( q1 w7 {- p2 H( J' s原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/896465967 a/ g3 s4 f7 q3 d  u5 |

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