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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。
7 i! D" O* j- L' r
. i2 [0 e J8 U2 W8 P3 q/ h 1 常染色体遗传模型5 X4 F! Q( l i# p
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。
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6 q6 Z( X: U9 e5 M 0 k- X7 Y8 L5 J2 J
7 G1 b9 o& ~& e3 F 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?
% I( j2 h) u5 w5 O, ?. G$ H : o2 S) E3 f; }% q8 b
(a)假设2 X# e9 m& g( ?) ?
令n = 0,1,2,...。 6 l5 W9 w) T) f- p a v
8 v% z. y) t1 k! K# { e
$ ]2 O, O! z" D: n8 U0 Q
. d7 D1 c+ p5 ~1 ^/ m" C$ R7 y2 j
(b)建模
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8 ]/ p, F( S8 v# _5 \1 Q8 T
4 M1 K/ w' T- a- |7 b: [# s* ?
# Z3 X9 `: ^# r2 W, y) w% K, ~+ [( } 4 S( c1 C# S1 H D$ i# @( Y
编写如下 Matlab 程序:0 ]) E% i. l+ Z- C2 n
9 q- t1 n8 v5 ~" _- l
syms n a0 b0 c0, n1 k6 V7 J7 e
M=sym('[1,1/2,0;0,1/2,1;0,0,0]');
# K% \" q {' {* ^1 g [p,lamda]=eig(M);
' O4 U. E5 c) r/ q7 q; B7 E- r x=p*lamda.^n*p^(-1)*[a0;b0;c0];% o+ C/ d" B2 ~3 R- f- V
x=simple(x)
# l" @( c" N# _. b1 K7 ], P7 L# g; M
7 B P# }% m& A6 p' h/ R
. R' G3 u) A" e) M9 j" o' O5 w6 m
1 U6 A) e& U9 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。
( w1 r: c% E9 j1 l
! ? a$ ?- ]4 R* f. N2 c/ e : x' V8 W0 R. d
编写如下 Matlab 程序: * v+ v( I* R0 Q8 B4 ~2 g
5 |2 n, r+ H; y1 d
syms n a0 b0 c0
- F) o, p6 D: e* Z M=sym('[1,1/4,0;0,1/2,0;0,1/4,1]');* e7 w v* Z3 { r2 N, d
[p,lamda]=eig(M);& T8 d1 d! W# c7 }1 x d
x=p*lamda.^n*p^(-1)*[a0;b0;c0];# m [1 D' A/ w( w
x=simple(x) : E K* m8 N8 @) _4 x5 X6 q
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7 H! P& ~3 X4 t2 P ! d! A" M$ b& u0 n
1 n) Q+ ` i) s) l/ ^0 R 2 常染色体隐性病模型/ [+ N3 C) v- a; a+ z* l% q
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。. q+ d `: B) [! Q- D3 Y# L4 r
6 u3 d6 h( }) Z# H' K (a)假设. H6 `) `' x' K c' p& Q
(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。
9 B0 d4 T, o, K& T6 |& w; d6 ~! }) v4 C
9 f W0 T, q' A0 P ) s+ E; P) F8 l) Y8 b4 ~" z) D
1 W! |" k/ V2 r0 R. } (b)建模/ z, a# F& D0 h s
6 U N5 ^0 H6 y$ ?( x # p1 ?$ q, `" L; {
% V1 T! i, E4 q. q
' f2 ]1 [+ D& Y3 C* B; z7 o I- K* A9 _, H+ {% ?. B' p
(c)模型讨论4 }6 M1 y9 S2 l- ?$ ^; H7 P) W
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
8 k# E+ y& E' o6 _ ?- x9 l* h1 z: M : c; { Q7 S3 l, x
$ B8 W/ ?3 ^2 r9 P2 z; |
8 }5 h( t$ P1 c2 d/ k& D" n 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。. b% k* U& |. m
2 }+ |5 t* O% `0 x" j5 I( q2 D1 b5 p 3 X − 链遗传模型
( Q; T7 T2 Y5 w, h+ u3 R1 x/ a 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。
& b w9 x$ G7 m$ t K4 V . V; ^7 V# z$ U3 q0 N
(a)假设
' E6 |7 ]7 ], ]. S# C. j (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。; A, R& p0 a! N+ j
+ ?/ }* ^1 }3 H* O' U (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。
( v2 M0 |* u* A) N0 A
6 @1 C {4 V7 \7 D6 K
J5 _# E9 _& z! Y
) b; X; c0 A* a! m- ]# J
r4 L/ E# P4 f2 U
" U5 w$ t1 h; Q+ p, e 8 W2 _# L0 G- j X6 Q5 t t2 y: ~8 E
3 k3 _: K6 P) f: C
7 s! z% L5 f- ]" F1 C 编写如下 Matlab 程序:' w5 L# ^$ z. |" ?: K3 P" o5 v
6 M- o0 b2 P8 `
syms n a0 b0 c0 d0 e0 f0- @+ h; l1 a: |. Z, L! l
M=[1 1/4 0 0 0 0;0 1/4 0 1 1/4 0;0 0 0 0 1/4 0;
1 M7 o; ^% W: X& x9 |3 Q- R 0 1/4 0 0 0 0;0 1/4 1 0 1/4 0;0 0 0 0 1/4 1];
4 x. u) G0 q5 S2 M0 b M=sym(M);8 R' v/ l. A1 S4 P: b
[p,lamda]=eig(M);
6 C) [7 I$ i8 }4 e% K0 b/ _9 r# H x=p*lamda.^n*p^(-1)*[a0;b0;c0;d0;e0;f0];( G* Z2 U. Z4 e/ s0 w9 w
x=simple(x) ' e. P3 G& l. d( r% j& I' A
4 ]% |. R( v& C; S! H" Q
$ s x, k: U. k" j6 ~6 F! n 由上述程序计算结果可以看出
\ y5 ?8 ?5 P& _! L3 q; U. U6 D ! A. L7 ]5 k7 J
8 [# \8 ~& s) L; I6 O5 }2 V
- T0 r! W. H7 X
& D5 d" t0 {5 [7 y3 _% v; R ————————————————
; s9 d, v- h" y! V 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% Z& t/ R* F+ M4 X) ]% e# w
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