8、遗传建模与基因定位:从孟德尔遗传到基因图谱构建

遗传建模与基因定位:从孟德尔遗传到基因图谱构建

1. 隐性孟德尔疾病的分离分析

隐性孟德尔性状的分析比显性性状要困难得多。即使在罕见疾病假设、无表型模拟和完全外显的情况下,也并非总能确定未受影响个体的基因型。

在隐性模型下,假设无表型模拟,个体需要两个疾病等位基因拷贝才会受影响,而未受影响个体可能是 Dd 或 dd。最常见的分离交配类型是 Dd × Dd,根据孟德尔遗传规律,这种交配类型的后代中 25%会受影响,75%不受影响。但仅根据父母的表型无法推断出 Dd × Dd 这种交配类型,因为其表型为两个未受影响的父母,这也与 dd × dd 和 dD × dd 交配类型一致。

为了进行分析,还可以将确定条件纳入似然计算。这需要指定外显概率和疾病等位基因频率,即使假设已知孟德尔外显函数,也必须指定等位基因频率并对可能的交配类型求和,因此隐性模型的似然比检验计算相当复杂。

不过,在某些情况下,如果杂合基因型可以通过表型观察到,例如地中海贫血,这种遗传性血液疾病有轻度和重度两种形式,通过观察表型可以确定个体的基因型,从而可以对这种血液疾病的隐性模型进行检验。

以下是隐性孟德尔疾病分析的要点总结:
|要点|详情|
| ---- | ---- |
|基因型确定难度|未受影响个体基因型难确定|
|常见交配类型|Dd × Dd|
|后代比例|25%受影响,75%不受影响|
|似然计算|需考虑确定条件、外显概率和等位基因频率|
|特殊情况|如地中海贫血可通过表型确定基因型|

2. 分离分析练习

这里提供了一系列关于遗传建模的练习,帮助我们巩固对

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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