一、前言 二、肿瘤发生的遗传现象 三、癌基因 四、肿瘤抑制基因 五、肿瘤的多步骤发生和癌基因组解剖学计划

1 性染色体决定性别的类型； 2 各种性连锁遗传的特点； 3 交换值的测定； 4 用两点测验和三点测验进行基因定位；

连续变量反馈同步法(CVFS)是一种比较简单的同步控制算法,但该算法在实际应用中存在一个关键的问题,即反馈系数的整定比较困难.为了解决这个问题,在把模糊遗传算法(FGA)和连续变量反馈同步法(CVFS)相结合,提出了一种基于模糊遗传算法的连续变量反馈同步法(FGACVFS).仿真结果表明:FGACVFS算法能方便有效地进行整定工作

为克服非支配排序遗传算法计算复杂度高,未采用精英策略,需要特别指定共享半径的缺点,提出了一种改进的非支配排序遗传算法.通过实验验证,该算法在几个给定的函数优化时都能取得比较好的结果

基本概念 复制:指以亲代DNA分子为模板合成一个新的与亲代模 板结构相同的子代DNA分子的过程。 转录:指以DNA或RNA(某些病毒中)为模板,以ATP 、GTP、CTP和UTP四种核糖核苷三磷酸(NTP)为 底物,在RNA聚合酶和其它蛋白质因子的作用下,按 碱基互补配对原则,从5′-3′合成RNA的过程。遗 传信息通过转录从DNA传递到RNA 翻译:又称蛋白质生物合成,是指在核糖体上,将 mRNA所含的遗传密码转译为多肽链中相应氨基酸的 过程

遗传算法用于维修网络优化,是求解网络优化问题的一个新思路.实例证明,遗传算法用于机床维修网络优化,其计算结果比模糊网络规化得出的最优解更精确

从安钢电极控制的实际应用出发,应用数据挖掘技术建立了电极预测模型并应用于电极控制系统的参数整定.首先介绍了建立电极预测模型的数据挖掘过程;然后在数据挖掘算法中提出了一种新的变结构遗传Elman网络方法,该算法用改进的混合遗传算法对网络结构和权值及自反馈增益同步动态寻优.将基于BP算法的Elman网络和本文提出的变结构遗传Elman网络都应用于安钢交流电弧炉的电极预测模型中进行比较.通过基于安钢现场数据的计算机仿真实验表明:采用变结构遗传Elman网络的数据挖掘算法比BP算法具有更好的动态性能、更快的逼近速度和更高的精度.在此基础上,把建立的模型应用于安钢电极控制系统的参数整定,取得了良好的控制效果

一、遗传性状: 质量性状:表现型具有不连续的变异。 二、数量性状:表现型具有连续的变异

染色体是遗传物质的载体 遗传现象和规律均依靠: A、染色体形态、结构、数目的稳定; B、细胞分裂时染色体能够进行有规律的传递。 染色体稳定是相对的,变异则是绝对的。 1927年发现:电离辐射→染色体结构变异。 引起染色体结构变异的原因—先断后接假设:染色体折断→重接错误→结构变异→新染色体∴染色体折断是结构变异的前奏

将遗传算法与BP神经网络结合,提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络权值的智能PID控制算法,改善了系统的动态性能.通过实验采集数据,拟合出无模拉拔感应加热温度控制系统的数学模型.采用本文提出的方法进行了仿真实验,结果表明该算法具有较强的快速性和鲁棒性