多元线性回归( multiple linear regression)是分析一个随机变量与多个变量 之间线性关系的最常用的统计方法。实际工作中,常常希望知道所关心的事物受 哪些因素的影响,比如销售量与价格和广告费的关系,农业产量与原料和气候的 关系,生育水平与教育水平和经济水平的关系,物价和失业率的关系,收入与受 教育程度和年龄的关系等等。多元线性回归用变量的观察数据拟合所关注的变量 和影响它变化的变量之间的线性关系式,检验影响变量的显著程度和比较它们的 作用大小,进而用两个或多个变量的变化解释和预测另一个变量的变化 回归这一名词起源于19世纪生物学家F.高尔顿进行的遗传学研究,他在研 究子女身高与父母身高之间关系时发现

一、名词解释:(6题,每题3分,共18分) 1.分子伴侣(molecular chaperone) 2.核糖核酸质酶(ribozyme) 3.光复活 4.基因组(genome) 5.异染色质化 6.诱导物(inducer) 二、是非题:(20题,每题1分,共20分),答\是\写(+),答\非\写(-) 1.拓扑异构酶是一类改变DNA结构的酶,因此在反应中总是需要能量的。(-) 2.RNA聚合酶I是转录核糖体RNA的。(+) 3.自然界每个基因的第一个密码子,都是ATG,编码甲硫氨酸。(-) 4.蛋白质由二十种氨基酸组成,包括胱氨酸。(-) 5.有信号肽的蛋白就能被分泌到细胞外。(-) 6.大肠杆菌DNA聚合酶具有的5-3外切酶活性也可以以RNA为底物(+)

第一节、母体效应 第二节、剂量补偿效应 第三节、基因组印迹 第四节、表观遗传 第五节、核外遗传

2.1遗传图谱与物理图谱 2.2遗传作图的标记 2.3遗传作图的原理 2.4分子图谱的构建

8.1细胞的繁殖 8.2遗传的基本法则 8.3遗传的染色体学说 8.4基因的连锁和交换染色体 8.5性染色体和伴性遗传

▪ 第一节 遗传作图基本概念 ▪ 第二节 遗传作图的分子标记 ▪ 第三节 遗传作图的方法

一、遗传密码的破译 二、概念 三、遗传密码的基本特性 四、突变的效应及遗传密码的防错系统

一、遗传:生物世代间的延续 二、变异:生物个体间的差异 三、遗传学:研究生物的遗传与变异的学科

4.1 基本概念 4.2 基本遗传算法 4.3 遗传算法应用举例 4.4 遗传算法的特点与优势

1) 什么是表观遗传 2) 表观遗传现象 3) 表观遗传机制 位置效应 副突变 甲基化 基因组印记 染色质重建 剂量补偿