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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。) M7 X! ? R! `# a# U1 c6 |
, Q( L' T. \6 F/ B* Z
1 常染色体遗传模型
" r1 U f$ \. c- R 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。. w. b' s- F) u! \4 e, a
& e3 A: x% N n! u4 p 3 ^: t; t( a1 P1 T/ h4 u
$ X" z8 }7 U4 \- N
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? i4 n: J' e0 m) F4 p
3 z* G% k6 ~3 T8 Q (a)假设; _" o& q- q, Q8 U5 w# r
令n = 0,1,2,...。
7 n( F J) _9 P1 J
P3 O: s- q6 i1 @9 l; x9 S$ n4 |
4 |5 z% `5 F# T; S! w# G9 Q
% U) u N8 w+ B7 Z* X% m (b)建模/ d; g: c ~" k6 v" U
4 C$ s$ \5 a9 }( t, Z' U! Z, L0 c
* b; C& I4 p7 F+ s1 }. G) n & k I. g* ~! s% k* U0 J
9 J3 o# Q) H$ t3 M
9 B4 E1 S- f, q6 B5 \ 编写如下 Matlab 程序:
( |* j2 X/ B0 e
5 P) B( Q0 |& ?' R3 S! m% ` syms n a0 b0 c0; ?5 D ?4 @% V; n
M=sym('[1,1/2,0;0,1/2,1;0,0,0]');
' \* p. f2 Z4 Q* z; J9 b' _4 F [p,lamda]=eig(M);5 k. p" U" V) q( D+ [5 n/ B
x=p*lamda.^n*p^(-1)*[a0;b0;c0];
( L6 |+ V$ l1 i) g q x=simple(x) # l, u: M$ ]5 V/ E
3 x$ g% i Z; ], i9 B
! d1 }, O) r& O2 @+ z6 Q h
, V; R- ^% |0 K$ i; C5 S( l2 J 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。
" C% h! }; B) p; P. w- R
# C: k0 i' P0 f6 R( u; V4 R
. `' ]3 j. p7 H) j7 f) |1 V 编写如下 Matlab 程序: 1 l7 ~6 U0 @1 ~% y1 s0 q, l) ^( c. e
) R) v2 _4 j a5 E* G7 |% C" x syms n a0 b0 c0
9 S O' M0 G. G( C4 j4 O M=sym('[1,1/4,0;0,1/2,0;0,1/4,1]');/ a8 w1 ?/ O- S% q- D2 |; w Z
[p,lamda]=eig(M);
# _! g; J. H* K x=p*lamda.^n*p^(-1)*[a0;b0;c0];$ n' ]: q& r7 x K
x=simple(x)
" b% u, @" G* k! n$ D
- w7 t8 T0 n* ?7 k4 b. U' s ) W2 y# R1 U. c! V& G
4 j- |( m. v. K, o. D
- R9 f8 x7 v; X3 H5 b
2 常染色体隐性病模型, v O& T6 R" t/ {) b
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。4 ~& Q4 `+ p6 y! \! [+ B1 J
/ M5 \0 ` S0 _4 [5 W; P (a)假设/ l: B- i* G! Q* P0 R$ i
(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。# H$ ^" }/ h. ?7 i) s G
. O4 H* S0 U' m: l( t; k8 V0 @
3 {$ J6 e. f, p8 m+ W8 K4 Z7 n 2 L9 ?5 i" |6 V6 c
(b)建模
- _- Z2 k) f& j
4 h3 E4 C0 \5 v " C) g- t8 g& \% P3 s
3 o4 Y8 P( t% ?0 N
% a7 x! }; k4 j$ z$ W- \
0 W+ y: y! @ \, o. V; j (c)模型讨论
; V" {/ i# T, N4 y 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 T( K6 K S# S8 z, X/ C' T6 h% V
; ~# N0 M4 b8 x: `( r2 {, g% M m 1 h% |3 y( w% U4 i% W' G5 c
7 ], Y- e- I4 y# V1 q
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。% v3 h5 k3 v" Q. ~- G/ R
% {# ]+ B4 E! b K# z
3 X − 链遗传模型
! O9 s) c9 M0 L9 |& @ 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。) X; I; [/ U$ C( p' F: o1 d6 x! r
8 T# l9 o0 B) g
(a)假设% P8 H$ L. `9 v
(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。+ q8 V2 D* H3 M
3 `" l' X) b; x# v1 b/ j( P
(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。, p$ K+ i7 G1 q8 |* i7 G+ b
9 Z, ~, W5 B! [2 B# p- p2 w& E6 i! f ` 1 K/ i, I. k0 y' K5 a( W, e+ K4 L
f/ a g3 R3 d
# |4 c4 f) v# T, c' V
9 o/ {6 C, |5 V6 \9 `# I1 G 7 }+ w( P Q4 M9 F+ i
* j- U9 }. V5 f& l& C2 U% n
" i! P& X# [5 i7 p7 } 编写如下 Matlab 程序:
- n% g! @5 {7 e $ g" F' y. I7 @* K6 T0 A$ e* t
syms n a0 b0 c0 d0 e0 f0
7 v4 `5 H3 v0 U% u6 ]/ e M=[1 1/4 0 0 0 0;0 1/4 0 1 1/4 0;0 0 0 0 1/4 0;
3 r6 g- E) |" W# r! N" T; o4 p; O6 `( M 0 1/4 0 0 0 0;0 1/4 1 0 1/4 0;0 0 0 0 1/4 1];
- e" y/ f y8 N. H M=sym(M);8 s! o, `) w- {) |# o9 M7 h
[p,lamda]=eig(M);, v2 ^+ i } p+ P Q0 H' o$ v
x=p*lamda.^n*p^(-1)*[a0;b0;c0;d0;e0;f0];3 M9 a, W/ s+ w2 V4 T% D0 x: I% h; k
x=simple(x) 7 W* j7 T. f3 X$ m/ x
3 \3 J* o; l. O5 T: e- i' O
3 I) [5 m- M7 | 由上述程序计算结果可以看出 7 q: |* }3 ~( m: @" t
% x% f! x. F& \- T
( o2 }7 G, Z9 ~ R. a+ ~ 9 W6 X2 c; \4 z) | V
# j! [! n7 V5 A& k1 \ ————————————————
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