遗传学与统计模型问题解析

1、假设两个基因分别有等位基因 A/a 和 B/b,控制两种不同的性状。假设孟德尔第二定律成立(即控制这两种不同性状的等位基因独立遗传),并从孟德尔实验中的纯合品系开始:(a) 验证 F2 代中推断出的 9 种可能基因型的 1:2:1:2:4:2:1:2:1 比例。(b) 验证 F2 代中观察到的 4 种可能性状的 9:3:3:1 比例。

(a) 根据孟德尔第一定律,对于单个基因,F₂ 代中 AA:Aa:aa 的比例为 1:2:1。因为两个基因独立遗传,所以对于基因型组合,如:

  • P(AABB) = P(AA) × P(BB) = (1/4) × (1/4) = 1/16
  • P(AABb) = P(AA) × P(Bb) = (1/4) × (1/2) = 1/8 = 2/16

以此类推可得到 9 种基因型:

AABB : AABb : AAbb : AaBB : AaBb : Aabb : aaBB : aaBb : aabb

其比例为:

1 : 2 : 1 : 2 : 4 : 2 : 1 : 2 : 1

(b) 对于表现型:

  • 同时具有显性性状(A_B_)的概率为
    P(A_) × P(B_) = (3/4) × (3/4) = 9/16

  • 一种显性一种隐性性状(A_bb 和 aaB_)的概率分别为
    P(A_) × P(bb) = (3/4) × (1/4) = 3/16
    P(aa) × P(B_) = (1/4) × (3/4) = 3/16

  • 同时具有隐性性状(aabb)的概率为
    P(aa) × P(bb) = (1/4) × (1/4) = 1/16

因此 4 种表现型的比例为:

9 : 3 : 3 : 1

2、在广义线性模型中,若希望纳入诸如性别或年龄等协变量,应如何操作?

可以通过使用

$$
g[E(Y_i | X_i, U_i)] = \beta_0 + \beta_1 X_i + \zeta U_i
$$

将协变量纳入回归,其中 $ U_i $ 表示协变量向量,如种族、年龄、性别等,$ \zeta $ 是协变量的系数向量。

3、假设你观察到某人群中患镰状细胞贫血的比例为0.01。假设为常染色体隐性疾病模型且符合哈迪 - 温伯格平衡,估算该人群中血红蛋白位点的镰状细胞突变频率。

在常染色体隐性疾病模型且符合哈迪-温伯格平衡(HWE)的情况下,设镰状细胞突变(致病等位基因)频率为 $ q $。
因为患镰状细胞贫血的个体基因型为 $ SS $,其频率为 $ q^2 $。
已知患镰状细胞贫血的比例(即 $ q^2 $)为 0.01,所以
$$ q = \sqrt{0.01} = 0.1 $$
即镰状细胞突变频率为 0.1。

4、假设在西南格陵兰和东格陵兰样本中,MN血型基因座都符合哈迪 - 温伯格平衡。使用大样本检验来检验这两个群体的等位基因频率相等的原假设;说明你选择该检验的理由。提示:考虑在两个独立样本的情况下检验两个二项比例的差异。

可选择基于两个独立样本检验两个二项比例差异的大样本检验方法。因为两个样本相互独立,且要检验两个群体中等位基因频率(可看作二项比例)是否相等,这种情况下使用此检验能有效利用样本信息进行假设检验。同时,大样本条件下该检验具有较好的统计性质和准确性。

5、如果单卵双胞胎所测性状的相关性为 0.8,那么在假设只有一个疾病基因(M = 1),无表型相关性且无显性作用的情况下,该性状的遗传率(h²)是多少?

在假设只有一个疾病基因($ M = 1 $),无表型相关性且无显性作用的情况下,遗传率($ h^2 $)可由单卵双胞胎的相关性来估计,因为单卵双胞胎 $ X_1 = X_2 $。

已知单卵双胞胎所测性状的相关性为 $ 0.8 $,所以该性状的遗传率($ h^2 $)为 $ 0.8 $。

6、 (a) 如果一个孩子患有常染色体显性性状,你能对其父母说些什么?(b) 常染色体显性性状会隔代遗传吗?(c) 如果父母双方都患有常染色体隐性性状,你能对他们的孩子说些什么?(d) 常染色体隐性性状会隔代遗传吗?(e) 如果父母中只有一方患有常染色体隐性性状,你能对他们的孩子说些什么?

  • (a) 至少有一方父母携带致病等位基因D,可能表现出该性状。
  • (b) 一般不会,因为只要携带致病等
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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