遗传工程或基因工程,是将分子遗传学的理论与技术 相结合,用来改造、创建动、植物新品种,工业化生产生 物产品,诊断和治疗人类遗传疾病的一个新领域。 本章介绍遗传工程的基本原理和方法,基因组学的 发展及应用前景

提出了一种自适应遗传算法,并成功应用于车辆最短路径规划算法中.所采用的编码方式、交叉及变异算子等均针对最短路径规划问题而专门设计;同时,提出了一种新的交叉概率、变异概率在线自适应调整策略,以便提高遗传算法的搜索速度和搜索质量.将该算法同Dijkstra算法、A*算法进行了仿真比较.对五种不同情况的仿真研究结果表明:同Dijkstra算法相比,该自适应遗传算法可以减少搜索到最短路径的时间;同A*算法相比,该自适应遗传算法则可以搜索到更多的最短路径

基因作为遗传信息单位,位于染色体上,控制生物的 性状发育。 DNA是携带生物遗传信息的载体,是遗传的分子基础 基因表达就是将基因携带的生物信息释放出来,供细胞利 用的过程,或将生物的遗传信息作为性状或特征表现出来 的过程。 通常所说的基因表达指基因指导蛋白质合成的过程

基于遗传算法的基本原理,提出一种改进的遗传算法,将模糊控制思想与小生境技术引入到其中,从而保护种群的多样性,同时使每代最优解得以保存．遗传算法加入小生境技术后虽可保持种群群体的多样性,但是不可避免的会产生部分个体的早熟以及陷入局部最优,于是加入模糊控制思想,对种群的交叉概率Pc和变异概率Pm进行模糊控制,以此为基础,形成了一种新型的模糊控制小生境遗传算法．最后通过对三个典型函数的数值分析证明了该方法的有效性和可行性．

为解决局部最优问题,将遗忘机制引入传统遗传算法中,提出了一种改进的遗忘遗传算法,给出了一种遗忘算子及其遗忘概率,通过在遗传过程中遗忘某些基因,增加了算法的搜索空间,使算法跳出局部最优,从而最大限度地避免早熟收敛.将该算法用于不同欠费率下的电信客户初始信用评分,找到信用权重的优化解,较好地解决了对高欠费率群体进行信用评分时,信用权重的适应值偏低的问题.实验结果表明所提算法有效可行.与标准遗传算法相比,本文所提算法可以获得更高质量的解

组蛋白密码进展 非编码RNA进展 母系父系表观遗传 DNA甲基化进展 DNA的甲基化是表观遗传中最重要的一种修饰形式，几乎与所有的生物学过程相关，在调控基因表达、维持染色质结构、基因印记、X染色体失活以及胚胎发育中发挥着重大的作用。 DNA异常甲基化与疾病的发生、发展有着密切的联系。 表观遗传记忆

一、名词解释(每题4分,共20分 1、 InDel 2、复等位基因 3、母性影响 4、遗传漂变 5、表观遗传学效应

一、前言 二、医学遗传学的基本概念 三、遗传病 四、医学遗传学课程在医学教育中的地位

研究内容 1. 研究人群的遗传结构 2. 揭示人群间和个体间差异及其机制 研究方向： 1. 人群的遗传结构和进化机制 2. 体质特征的遗传与发育机制 3. 遗传与文化特征的交叉研究 4. 人类遗传资源的开发利用 5. 现代人类学的应用性研究

分子遗传学是研究生物体遗传和变异的一门学科,它是遗传学的一个分支学科,也是分 子生物学的分支学科。通过本课程的学习,使学生了解生物体遗传的基本规律和基本理论, 为其他学科的学习奠定良好的基础