# 第一章 系统发生学概论

本文介绍了系统发生学的基本概念,包括系统发生的定义及其在分子生物学中的应用,探讨了分子系统发生、谱系基因组学等内容,并分析了进化中的关键问题如基因树与物种树的区别及相互转化的可能性。

第一章 系统发生学概论

1

系统发生(phylogeny)

分子系统发生(molecular ;phylogeny) 分子性状构建生物体之间的演化关系。

系统发生学(phylogentics)

谱系基因组学(phylogenomics)

表征关系

分支关系 :物种或类群之间与共同祖先相对进度的关系。

遗传关系: 1 垂直遗传(双亲遗传,母系遗传,父系遗传) 可以转化为物种树

​ 2 水平遗传 (基因水平转移【horizontal gene transfer】) : 不同物种之间进行的遗传物质交流。 不可转化为物种树

年代关系:进化时间标度上表示有机体之间的关系。

地理分布关系:生物进化过程中形成的空间分布上的关系。

2

进化的两种形式:

​ 线系进化 :时间上世代延续的种

​ 趋异进化(分支进化):一个祖先分支处两个和多个线系。

gene flow:生物个体从起发生地分散出去而导致不同种群之间。

单系群(祖先+所有后代)

多系群(部分后代)

并系群(祖先+部分后代)

分子进化原理:遗传物质的复制是最基本,最核心的原理, 突变是源泉,后遗传漂变和自然选择驱动进化。

异质性:个体内部同源基因拷贝之间存在的遗传变异。

多态性:种内个体之间存在的遗传变异。

基因树→物种树造成错误的原因

  1. 并源基因引起的基因树的不相合性(直系同源基因与并源基因混淆)
  2. 基因水平转移
  3. 重组
  4. 杂交
  5. 支系分选/深度溯祖(辐射进化,支系分选的后果十分严重)

分子数据的优点:

1.便宜 2方便,容易处理 3 不依赖化石 4范围宽广 5提供有用特性

6 提供大量性状

两种建树方法:

  • 基于算法建树的方法 特点:速度快,假设少,缺点不能提供比较不同树之间优劣的方法和标准。

  • 基于标准建树的方法 缺点:速度慢 MP ML BI ME LS

    标准建树的过程:

    1 进化模型的选择

    2优化标准的选择

    3搜索策略的选择

    4最优树的检验和评价

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### 数据库系统概论第十一章答案解析 #### 并发操作可能产生的数据不一致类别及其解决办法 并发操作可能导致的数据不一致性主要包括三类: - **丢失修改 (Lost Update)**:两个或更多事务尝试更新相同的数据项,在某些情况下,一个事务的更改会覆盖另一个事务未提交的结果,从而导致数据丢失[^1]。 - **不可重复读 (Non-repeatable Read)**:在一个事务内两次读取同一记录得到不同版本的现象。这通常是由于其他事务在此期间对该记录进行了修改并已提交所致。 - **读“脏”数据 (Dirty Read)**:当一个事务能够读取到另一尚未完成(即未提交)之事务所写入的新值时发生。这种情形下读取的是临时状态下的数据,可能是错误的信息。 为了防止上述三种类型的不一致情况的发生,可以采取如下措施: - 使用加锁协议来管理访问权限,确保在同一时间只有一个事务能对特定对象进行写入操作; - 实施多版本并发控制(MVCC),允许不同的事务看到它们各自启动时刻之前的一个稳定视图; - 应用乐观/悲观锁定策略,前者假设冲突很少见而后者则相反,两者都旨在最小化等待时间和死锁风险。 这些方法共同作用于数据库管理系统(DBMS)内部,通过严格的规则和算法保障了即使是在高负载环境下也能维持良好的性能表现以及数据完整性[^2]。 #### 并发控制的重要性及实现目标 引入并发控制的主要原因是提高系统的资源利用率和服务质量。如果不实施有效的并发控制,则多个并发执行的事物可能会破坏数据库的一致性和可靠性。具体来说,缺乏适当保护机制的情况下,各事物间相互干扰将威胁到事务处理过程中的原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation) 和持久性(Durability)[^3]。 因此,DBMS 中设计有专门用于协调各个活动之间的关系,并维护整个环境处于健康运作状态的功能模块——这就是所谓的并发控制系统。它不仅促进了高效的任务调度,还保证了所有已完成的操作都能被正确反映在最终结果之中。 ```sql BEGIN TRANSACTION; -- 执行一系列SQL语句... COMMIT; ``` 此段伪代码展示了如何定义一个显式的事务边界,这对于理解何时开启与结束一次受控范围内的工作非常重要。实际应用中应依据业务逻辑需求合理规划此类结构,配合合适的并发控制手段以达到预期效果。
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