Medical genetics What is a population from a genetic perspective? A population in the genetic sense, is not just a group of individuals, but a breeding group

1纯系。 2性状由一对基因控制,完全显性。 3配子发育良好,无选择受精。 4所有配子的存活率相同。 5实验群体要大

Medical Genetics What is a population from a genetic perspective? A population in the genetic sense, is not just a group of individuals, but a breeding group

基因变异是人类进化的基础，构成了群体中的个体多样性．由于 群体是由一群可以相互婚（交）配的个体组成，如果仅仅从个体的遗 传结构是难以解释群体的遗传组成及其随时间和空间的变化规律，而 且基因型和表型存在复杂关系，因此，研究群体中基因的分布及逐代 传递中影响基因频率和基因型频率的因素，追踪基因变异的群体行 为，应用数学手段研究基因频率和相对应的表型在群体中的分布特征 和变化规律，这就是群体遗传学的研究内容，也是人类遗传学、人类 进化和后基因组学研究的中心任务

一、选择育种的意义 二、选择育种的基本要素 1. 供选择的群体内有可遗传的变异； 2. 供选择的群体足够大； 3. 选择要在相对一致的条件下进行； 4. 选择的单位是个体； 5. 选择要根据综合性状有重点地进行。 三、选择育种的遗传学原理 1. 选择与物种进化（遗传、变异和自然选择是生物体进化的三大动力。） 2. 定向培育与定向选择 3. 选择的创始性作用 四、影响选择效果的因素 1. 变异程度 2. 优中选优 3. 选择时机 五、选择标准的制订 六、选择的主要方法 七、选择育种中观测和记载的方法 八、选种计划的制订

1. 名词概念： 孟德尔群体、基因库、基因频率、基因型频率、适应值、选择系数、迁移、遗传漂变、多态性、杂合度、物种. 2. Hardy-Weinberg定律及其应用。 3. 影响Hardy-Weinberg定律的因素及机理。 4. 遗传多态性

在基本的遗传算法(SGA)中,初始群体是随机产生的.为了增加个体的遍历性和多样性提出一种用网格法来产生遗传算法的初始群体,并对网格法的遗传算法的优化效率进行了定量的评价.同时与基本的遗传算法一起应用在DeJong的测试函数F1上便于进行对比.评价结果和实验结果表明网格法在提高遗传算法的优化效率上是可行的

第一节进化理论 一、进化理论 (一)拉马克一用进废退+获得性状遗传:如长颈鹿、人的进化,在对环境的适应中进化,否认选择。 (二)达尔文一自然选择: 群体繁殖率有限的生活资源→生存斗争→可遗传的变异→自然选择(适者生存)

为能彻底解决群体智能算法早熟问题的同时保持原算法主体不变且可与现有优化理论协同优化，在前期仿真实验和理论证明的基础上，提出了一种逐层演化的改进策略.利用在原算法中构建基于搜索空间压缩理论的自适应系统，通过逐层的压缩、选择、再初始化的操作，以包括压缩后搜索空间在内的社会信息作为遗传知识，指导寻优过程，从而实现最终解精度的提升、避免早熟问题的出现.对基准函数进行仿真实验可以看出该策略在提升算法精度，增强后期个体活性方面具有良好的表现

1 题解: （略） 2 题解:A1 基因的频率: (384×2+210)/854=57.3% A2 基因的频率:(260×2+210)/854=42.7%3 题解: 题中bb基因型频率为4%；BB+Bb基因型的频率为96%。则b基因的频率为0.2；B基因的频率为1-0.2=0.8