《数学建模》课程设计报告--常染色体遗传模型

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高中常染色体遗传规律教案

高中常染色体遗传规律教案

高中常染色体遗传规律教案教学目标1. 理解并掌握常染色体的结构和功能。

2. 了解性状遗传的基本模式和孟德尔第一定律(分离定律)。

3. 掌握如何通过杂交试验验证遗传规律。

4. 培养学生的实验操作能力和科学探究精神。

教学内容与方法一、引入新课- 通过展示不同植物或动物品种的图片,激发学生对遗传多样性的兴趣。

- 提问:为什么同一物种的个体会有不同的性状表现?二、常染色体结构与功能- 利用多媒体课件详细讲解常染色体的结构,包括DNA双螺旋结构、基因等。

- 强调常染色体在遗传过程中的作用和重要性。

三、孟德尔遗传规律- 介绍孟德尔和他的豌豆实验,引出遗传的基本模式。

- 详细解释什么是显性遗传和隐性遗传,以及它们如何在后代中表现出来。

- 通过实例讲解孟德尔第一定律(分离定律),即控制不同性状的基因在形成配子时会分离,各自独立地组合到下一代。

四、杂交试验演示- 设计一个简单的杂交试验,如圆粒与皱粒豌豆的杂交。

- 让学生预测杂交后F1代和F2代的表现型比例,并记录下他们的假设。

- 实际进行杂交试验,记录数据,并与学生的预测进行对比。

五、实验结果分析- 引导学生根据实验结果,使用图表和数学方法来验证孟德尔的分离定律。

- 讨论实验中出现的偏差可能的原因,如样本数量不足、环境因素的影响等。

六、总结与反思- 总结常染色体遗传规律的要点。

- 鼓励学生思考遗传规律在现实生活中的应用,如遗传病的研究、作物育种等。

- 布置相关的课后习题,以巩固学生对知识点的理解和应用。

教学评价- 通过课堂提问、小组讨论和作业完成情况来评估学生对常染色体遗传规律的掌握程度。

- 对于实验操作和数据分析部分,特别关注学生的实践能力和批判性思维能力。

教学反思- 教师应在课后反思教学中的有效环节和需要改进的地方,以便不断优化教学方法。

- 考虑学生的反馈,调整教学节奏和难度,确保每个学生都能跟上课程进度。

数学模型第五版课程设计

数学模型第五版课程设计

数学模型第五版课程设计一、前言数学模型课程是数学学科体系中的一门应用性课程,主要涉及数学知识在现实生活中的应用,帮助学生了解数学如何应用于实际问题中,提高学生的数学建模能力。

本次课程设计旨在通过实例,详细介绍数学模型的建立过程,并帮助学生熟悉数学模型的应用。

二、课程内容1. 前期准备在开始课程设计前,需要学生具备大学线性代数和微积分等基础数学知识,并具有一定的编程能力。

2. 数学模型的定义和建立过程2.1 数学模型的定义数学模型是指利用数学方法对实际问题进行抽象化和形式化处理,以得到问题的数学表示式和解法的方法。

2.2 数学模型的建立过程•确定问题:首先要确定需要解决的实际问题。

•收集数据:通过实验或调查等方式收集与问题相关的数据。

•建立方程或模型:根据数据和问题的特征,建立数学模型或方程。

•解决问题:利用已经建立的数学模型或方程,解决实际问题。

3. 数学模型在实际问题中的应用3.1 核电站事故模拟分析假设某核电站有2个反应堆,采用钴60俘获模型,模拟事故情况下反应堆的输出功率,进而分析事故对反应堆的影响。

假设第一个反应堆关闭,第二个反应堆失去控制,建立以下方程:$$\\frac{dP}{dt}=k_1(P_0-P)-k_2(cN_2-P)$$其中,P表示反应堆的输出功率,P0表示反应堆的初始功率,c表示钴60的俘获截面积,k1和k2代表两个反应的系数,N2代表第二个反应堆的中子数。

通过求解上述方程,可以得到反应堆的输出功率随时间变化的情况。

3.2 股票价格预测根据股票的历史价格数据,建立股票价格变化的数学模型,预测未来的股票价格走势。

假设已知若干个时刻的股票价格,建立以下方程:$$y_t = \\beta_0+\\beta_1x_1+\\beta_2x_2+…+\\beta_nx_n+e_t$$其中,y t表示第t个时刻的股票价格,x1、x2、…x n为若干个自变量(如前几个时刻的股票价格),$\\beta_i$为关于自变量的系数,e t为误差项。

4遗传模型

4遗传模型

遗传模型随着人类的进化,人们为了揭示生命的奥妙,越来越注重遗传学的研究,特别是遗传特征的逐代传播,引起人们更多的注意。

无论是人,还是动、植物都会将本身的特征遗传给下一代,这主要是因为后代继承了双亲的基因,形成自己的基因对,基因对确定了后代所表现的特征。

下面,我们将研究两种类型的遗传:常染色体遗传和x一链遗传。

根据亲体基因遗传给后代的方式,建立矩阵模型,利用这些模型可以逐代研究一个总体的基因型的分布。

1.常染色体遗传模型在常染色体遗传中,后代是从每个亲体的基因对中各继承一个基因,形成自己的基因对,基因对也称为基因型。

如果我们所考虑的遗传特征是由两个基因A和a控制的,那么就有三种基因对,记为AA,Aa,aa。

例如,金鱼草是由两个遗传基因决定它的花的颜色,基因型是AA的金鱼草开红花,Aa型的开粉红色花,而aa型的开白花。

又如人类眼睛的颜色也是通过常染色体遗传控制的。

基因型是AA 或Aa的人,眼睛为棕色,基因型是aa的人,眼睛为蓝色。

这里因为Aa和AA都表示了同一外部特征,我们认为基因A支配基因a,也可认为基因a对于A来说是隐性的。

当一个亲体的基因型为Aa,而另一个亲体的基因型是aa,那么后代可以从aa型中得到基因a,从Aa型中得到基因A,或得到基因a。

这样,后代基因型为Aa或aa的可能性相等,下面给出双亲体基因型的所有可能的结合,使其后代形成每种基因型的概率:例农场的植物园中某种植物的基因型为AA,Aa和aa。

农场计划采用AA型的植物与每种基因型植物相结合的方案培育植物后代。

那么经过若干年后,这种植物的任一代的三种基因型分布如何?假设:(1)设a n,b n和c n。

分别表示第n代植物中,基因型为AA,Aa和aa的植物占植物总数的百分率。

令x(n)为第n代植物的基因型分布:()n n n n a x b c ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭x (0)表示植物基因型的初始分布(即培育开始时的分布),显然有 a n +b n +c n =1(ii)第n-1代的分布与第n 代的分布关系是通过表3一l 确定的: 建模: 根据假设(ii),先考虑第n 代中的AA 型。

数学建模-概率模型

数学建模-概率模型

确定性现象的特征
条件完全决定结果
随机现象
在一定条件下可能出现也可能不出现的现象.
实例1 在相同条件下掷一枚均匀的硬币,观察 正反两面出现的情况.
结果有可能出现正面也可能出现反面.
实例2 明天的天气可
特征: 条件不能完全决定结果
能是晴 , 也可能是多云
或雨.
说明 1. 随机现象揭示了条件和结果之间的非确定性联 系 , 其数量关系无法用函数加以描述. 2. 随机现象在一次观察中出现什么结果具有偶然 性, 但在大量试验或观察中, 这种结果的出现具有 一定的统计规律性 , 概率论就是研究随机现象这 种本质规律的一门数学学科. 如何来研究随机现象?
P( A)
m n
A
所包含样本点的个数 样本点总数
.
古典概型的基本模型:摸球模型
(1) 无放回地摸球
(2) 有放回地摸球
例1 某接待站在某一周曾接待过 12次来访,已知 所有这 12 次接待都是在周二和周四进行的,问是 否可以推断接待时间是有规定的.
解 假设接待站的接待时间没有
规定,且各来访者在一周的任一天
0.0000003 .
小概率事件在实际中几乎是不可能发生的 , 从 而可知接待时间是有规定的.
例2 假设每人的生日在一年 365 天中的任一天 是等可能的 , 即都等于 1/365 ,求 64 个人中至少 有2人生日相同的概率.
解 64 个人生日各不相同的概率为
p1
365
364
(365 36564
2. 假设遗传基因是由两个基因A和B控制的,则有 三种可能基因型:AA、AB和BB。
例如:金鱼草是由两个基因决定它开花的颜色,AA 型开红花,AB型开粉花,而BB型开白花。这里AA型 和AB型表示了同一外部特征,此时可以认为基因A 支配了基因B,也可以说基因B对基因A是隐性的。

常染色体遗传比例算法

常染色体遗传比例算法

常染色体遗传比例算法
常染色体遗传比例算法是一种模拟生物遗传过程的算法,用于计算常染色体遗传疾病的遗传概率。

这种算法通常采用二进制编码方式,模拟染色体的交叉和变异过程,并通过适应度函数评估染色体的优劣。

在常染色体遗传比例算法中,首先需要确定种群规模、染色体长度等参数,然后根据适应度函数评估染色体的优劣。

在交配阶段,每个染色体都有一定的交配概率,如果随机数小于交配概率,则进行交配操作。

在变异阶段,每个基因都有一定的变异概率,如果随机数小于变异概率,则进行变异操作。

常染色体遗传比例算法的优点在于能够模拟生物遗传过程,考虑多种因素的影响,计算结果较为准确。

但是,由于算法复杂度高,计算量大,需要较长的计算时间和较大的计算资源。

因此,在实际应用中需要根据具体情况选择合适的算法和参数设置。

常染色体遗传方式建立遗传数学模型

常染色体遗传方式建立遗传数学模型

常染色体遗传方式建立遗传数学模型1.问题分析常染色体遗传,是指后代从每个亲体的基因中各继承一个基因从而形成自己的基因型.如果所考虑的遗传特征是由两个基因A 和B 控制的,那么就有三种可能的基因型:AA ,AB 和BB .问题:某植物园中一种植物的基因型为AA ,AB 和BB .现计划采用AA 型植物与每种基因型植物相结合的方案培育植物后代,试预测,若干年后,这种植物的任一代的三种基因型分布情况.2.模型假设 (1)按问题分析,后代从上一代亲体中继承基因A 或B 是等可能的,即有双亲体基因型的所有可能结合使其后代形成每种基因型的概率分布情况如表5-1.故第n 代中AA 型的基因的植物是由n-1代中的AA 型和Aa 型植物产生的;第n 代中Aa 型的基因的植物是由n-1代的Aa 型和aa 型产生的;第n 代中没有aa 型植物。

(2) 以n n b a ,和n c 分别表示第n 代植物中基因型为AA ,AB 和BB 的植物总数的百分率,)(n x 表示第n 代植物的基因型分布,即有,)(⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=n n n n c b a x ,2,1,0=n (1) 特别当n =0时,T c b a x ),,(000)0(=表示植物基因型的初始分布(培育开始时所选取各种基因型分布),显然有.1000=++c b a3.模型建立注意到原问题是采用AA 型与每种基因型相结合,因此这里只考虑遗传分布表的前三列.根据假设2),先考虑第n 代中的AA 型。

由于第n 代要得到AA 型的情况为:1°第1-n代AA 型与AA 型相结合,后代全部是AA 型;2°第1-n 代的Aa 型与AA 相结合,后代是AA 型的可能性为21;3°第1-n 代的aa 型与AA 型相结合,后代不可能是AA 型。

因此,当1,2,n= 时,有1111102n n n n a a b c ---=∙++∙------ ①同理,有1112n n n b b c --=+ ------ ②0n c = ------------- ③将①,②,③式相加,得111n n n n n n a b c a b c ---++=++---- ④将④式递推,并由假设1),可得0001n n n a b c a b c ++=++=将①,②,③式联立,并用矩阵表示,则有,2,1,)1()(==-n Mx x n n ---- ⑤其中11021012000M ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=n n n n c b a x )(由⑤式进行递推,得第n 代基因型分布的数学模型()(1)2(1)(0)n n n n x Mx M x M x --==== ---⑥它表明历代基因型分布可由初始分布和矩阵M 确定。

《数学建模》课程教案

《数学建模》课程教案

《数学建模》课程教案一、教学内容本节课的教学内容选自《数学建模》教材的第五章,主要内容包括线性规划模型的建立、图与网络模型的建立、整数规划模型的建立以及非线性规划模型的建立。

通过本节课的学习,使学生掌握数学建模的基本方法和技巧,培养学生解决实际问题的能力。

二、教学目标1. 让学生掌握线性规划、图与网络、整数规划和非线性规划模型的建立方法。

2. 培养学生运用数学知识解决实际问题的能力。

3. 提高学生的团队协作能力和创新意识。

三、教学难点与重点1. 教学难点:线性规划、图与网络、整数规划和非线性规划模型的建立及求解。

2. 教学重点:线性规划模型的建立和求解。

四、教具与学具准备1. 教具:多媒体教学设备、黑板、粉笔。

2. 学具:教材、笔记本、文具。

五、教学过程1. 实践情景引入:以一个工厂生产安排的问题为例,引入线性规划模型的建立和求解。

2. 知识点讲解:(1)线性规划模型的建立:讲解目标函数的设定、约束条件的确定以及线性规划模型的标准形式。

(2)图与网络模型的建立:讲解图的概念、图的表示方法以及网络模型的建立。

(3)整数规划模型的建立:讲解整数规划的概念和建立方法。

(4)非线性规划模型的建立:讲解非线性规划的概念和建立方法。

3. 例题讲解:选取具有代表性的例题,讲解模型建立和求解的过程。

4. 随堂练习:让学生分组讨论并解决实际问题,巩固所学知识。

六、板书设计板书设计如下:1. 线性规划模型:目标函数约束条件标准形式2. 图与网络模型:图的概念图的表示方法网络模型的建立3. 整数规划模型:整数规划的概念整数规划的建立方法4. 非线性规划模型:非线性规划的概念非线性规划的建立方法七、作业设计1. 作业题目:(1)根据给定的条件,建立线性规划模型,并求解。

(2)根据给定的条件,建立图与网络模型,并求解。

(3)根据给定的条件,建立整数规划模型,并求解。

(4)根据给定的条件,建立非线性规划模型,并求解。

2. 答案:(1)线性规划模型的目标函数为:Z = 2x + 3y,约束条件为:x + y ≤ 6,2x + y ≤ 8,x ≥ 0,y ≥ 0。

第五章常染色体遗传ppt课件

第五章常染色体遗传ppt课件

• 诊断: 测定血清中己糖旅酶A的含量可检出杂合子,测定
羊水或绒毛膜细胞己糖胺酶A的含量可作产前诊断。
• 发病率:德国犹太人中新生儿发病率高达1/3600。
.
33
第三节 常染色体共显性遗传
1.常染色体共显性现象: 是指等位基因没有显性和隐性之分,同基因座位上
• 但Ⅱ2表型正常,他与一位正常的女子结婚后生了5个子女,
其中有4人为视网膜母细胞瘤患者。 通过调查发现视网膜 母细胞瘤是一种不完全外显的显性遗传病,其外显率约为 90%。该家系中 Ⅱ2带有显性致病基因未能表达.所以表 型正常。
• I2 Ⅱ2和Ⅲ1245 的遗传现象不同于完全外显,出现“隔代
遗传”现象。
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三.常染色体单基因显性遗传病常见病例
1.软骨发育不全
• 症状:
1)短肢、躯干长度正常,腰脊柱前凸,前额显著, 鼻梁马鞍形
2)成体身高男性约132cm、女性约123cm,智力正常 ,寿命正常
• 遗传分析:常染色体显性遗传,完全外显,表现度差异
较小
• 发病率:新生儿发病率约为1/26000。
.
11
• 不完全外显:若只有一部分个体表达该性状则称为不完全外显。 • 外显率:表现出显性基因性状的个体数占带有该显性基因个体总
数的百分率即为外显率。
.
6
二.常染色体单基因显性遗传家系的特点 1.显性基因完全外显时其遗传家系图
.
7
常染色体单基因显性遗传家系的三个特点
1).双亲中只要有一人是显性基因携带者.则子女中可能有1 /2出现显性性状
传性状。隐性性状不是每代都出现,而是隔代遗传。
2)特点
(1)隐性性状的表达与性别无关,隐性性状不是每代都出 现,而是隔代遗传
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《数学建模》课程设计
报告
课题名称:___常染色体遗传模型
系(院):理学院
专业:数学与应用数学
班级:
学生姓名:巫荣
学号:
指导教师:陈宏宇
开课时间:2011-2012 学年二学期
常染色体遗传模型摘要
为了揭示生命的奥秘, 遗传特征的逐代传播, 愈来愈受到人们更多的注意。

我们通过问题分析,模型的建立,去解决生物学的问题。

为了去研究理想状态下常染色体遗传的情况,我们通过建立随机组合时常染色体的遗传模型,可以计算出各种情况随机出现的百分率,并且可以通过常染色体遗传模型,算出各个情况的概率分布,并且通过模型,分析情况出现的稳定性。

揭示了常染色体遗传的分布规律,揭示了下一代各情形变化的规律性和稳定性。

关键词:遗传; 随机; 百分率; 概率分布; 稳定
一、问题重述
问题产生背景
常染色体遗传中,后代从每个亲体的基因对中各继承一个基因,形成自己的基因对,基因对也称为基因型。

如果我们所考虑的遗传特征是由两个基因A和a控制的,那么就有三种基因对,记为AA, Aa,aa 。

例如,金鱼草由两个遗传基因决定花的颜色,基因型是AA的金鱼草开红花,Aa 型的开粉红色花,而aa型的开白花。

又如人类眼睛的颜色也是通过常染色体遗传控制的。

基因型是AA或Aa 的人,眼睛为棕色,基因型是aa的人,眼睛为蓝色。

这里因为AA和Aa 都表示了同一外部特征,我们认为基因A支配基因a,也可以认为基因a对于A来说是隐性的。

当一个亲体的基因型为Aa ,而另一个亲体的基因型是aa时,那么后代可以从aa型中得到基因a,从Aa 型中或得到基因A,或得到基因a。

这样,后代基因型为Aa或aa的可能性相等。

下面给出双亲体基因型的所有可能的结合,以及其后代形成每种基因型的概率,如下表所示。

父体—母体的基因型
AA ??AA AA ??Aa AA ??aa Aa ??Aa Aa ??aa aa ??aa
后代AA 1 1/2 0 1/4 0 0
基因Aa 0 1/2 1 1/2 1/2 0
型aa 0 0 0 1/4 1/2 1
问题描述
题目:农场的植物园中某种植物的基因型为AA, Aa和aa。

农场计划采用AA型的植物与每种基因型植物相结合的方案培育植物后代。

那么经过若干年后,这种植物的任一代的三种基因型分布如何?
二、问题分析
在本问题中要知道每一代的基因分布,首先要知道上一代的基因型分布,在自由组合后的所有子代可能出现的基因型(上面已经给出)。

为了求出每一代的基因型分布,第一步写出第一代的基因型分布;第二步推出第n+1代的基因型分布与第n代的基因型分布的关系;第三步利用差分方程求出每一代的每种基因型分布通项从而求得任一子代三种基因型的概率分布。

现该农场的植物园中某种植物的基因型为AA,Aa和aa.采用AA型基因的植物相结合培育后代,求若干年后这种植物的任一代的三种基因型分布,首先分析出初始里,AA,Aa,aa这三种基因型植物的大致分布,首先必须分析出初
始里AA,Aa,aa 这三种基因型植物的大致分布,即它们的数量比例。

根据生物学上的知识,假设初始时这三种基因结合原则可得出:AA 基因在与AA 结合时后代保持AA 不变;Aa 基因在与AA 结合时后代有1/2的基因为AA ,1/2的基因为Aa ;aa 基因在与AA 结合时后代基因全部为Aa 。

由此可逐步推断出每年该植物后代的分布,建立一个差分模型。

三、模型假设
假设:(1)令 ,2,1,0=n 。

设n n b a ,和n c 分别表示第n 代植物中,基因型为AA,Aa 和aa 的植物占植物总数的百分率。

令)(n x 为第n 代植物的基因型分布:
当n=0时
表示植物基因型的初始分布(即培育开始时的分布),显然有
(2)第n 代的分布与第n-1代的分布之间的关系是通过上表确定的。

四、变量说明
a-第0代中AA 所占比例 a(n)-第n 代中AA 所占比例
b-第0代中Aa 所占比例 b(n)-第n 代中Aa 所占比例
c-第0代中aa 所占比例 c(n)-第n 代中Aa 所占比例
五、模型的建立与求解
根据假设(2),先考虑第n 代中的AA 型。

由于第n-1代的AA 型与AA 型结合,后代全部是AA 型;第n-1代的Aa 型与AA 型结合,后代是AA 型的可能性为1/2,第n-1代的aa 型与AA 型结合,后代不可能是AA 型。

因此,当 ,2,1,0=n 时
即2/11--+=n n n b a a
类似可推出
将式相加,得
根据假设(1),有
对于式、式和式,我们采用矩阵形式简记为
其中
式递推,得
式给出第代基因型的分布与初始分布的关系。

为了计算出n M ,我们将M 对角化,即求出可逆矩阵P 和对角阵D ,使
因而有
其中
这里321,,λλλ是矩阵M 的三个特征值。

对于式中的M ,易求得它的特征值和特征向量:
因此
⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=00002/10001D ,⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=0011 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=0112 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=1213
所以
⎥⎥⎦⎢⎢⎣100321
通过计算1-=P P ,因此有
即⎥
⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=--00011)
(000)2/1()2/1(0)2/1(1)2/1(11c b a c b a x n n n n n n n n 所以有
当∞→n 时
0)2/1(→n ,所以从式得到 0,1→→n n b a 和n c =0
因此,得出结论:在极限的情况下,培育的植物都是AA 型。

六、模型的进一步分析
在上述问题中,我们都选用了基因型AA 的植物来授粉,但是实际情况中无法保证每次授粉的母体均是基因型AA ,可以是完全随即的状态,所以在进行模型的进一步分析中,我们选择了另一种比较有代表性的结合方式来研究。

这时我们不选用基因AA 型的植物与每一植物结合,而是将具有相同基因型植物相结合。

即基因型为AA 和基因型为AA 的植物作为母体和父体,基因型为Aa 基因型为Aa 的植物作为母体和父体,基因型为aa 和基因型为aa 的植物作为母体和父体,那么后代具有三代基因型的概率如下表:
并且)0()(x M x n n =,其中
⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=14/1002/1004/11M M 的特征值为2/1,1,1321===λλλ
通过计算,可以解出与21,λλ相对应的两个线性无关的特征向量1 和2 ,及与3λ相对应的特征向量3 :
⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=1011 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=1002 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=1213
因此
⎥⎥⎦⎢⎢⎣-111321
所以有 当∞→n 时
0)2/1(→n ,所以从式得到 0,)2/1(00→+→n n b b a a 和00)2/1(b c c n +→
因此,得出结论:如果用基因型相同的植物培育后代,在极限情况下,后代仅具有基因AA 和aa 。

七、模型的评价与推广
数学模型是建立在日常的生产和生活中,对于本次关于常染色遗传的模型的建立过程和意义,对于人类的生活有重大意义。

科技日益进步,人类的求知欲望日益强烈,对于大自然和人类生命科学中的一些知识都在进行深一步的挖掘和探索。

在常染色体遗传的问题上,对于农业生产和人类生存都是很重要的科学探究。

当这一课题被攻破后,对于农业生产来说将是很有历史意义的一个里程碑。

它标志着人类对于常染色体的遗传问题已完全掌握,可以根据需求来生产相关产品,对于国家来说也是一项重大的进步。

以上呈现给大家的模型我们必须承认有一定的局限性,因为没有做到最全面的可能性的预测,在已知的基础上,因为有限的知识了解和时间的限制,我们只讨论了另外一种情况,其他情况的分布我们并没有做完全深入的处理。

是本模型的缺陷之一。

但是就以上的模型而言,它是很有代表性的两种情况。

对于它的评价在今后的生产工作中,我们可以根据自身的需要,用科学的方式进行选择,就本题而言,如果我们需要的是基因型AA 的植物,我们可以根据母体和父体的选择,在最短时间内获得所需基因型的植物。

不同的配比,经过数学模型建立的过程可以完善农业生产过程中的不完备性。

将各种情况综合分析、比较之后可以在找到最有效率的方法。

以上呈现给大家的模型可以在农业生产中可以广泛推广,对于一些名贵花卉的培育,优良品种的留存,社会的需求等方面都有重大意义。

根据国家和社会的广大消费者的需求培育出要求的农产品,保证了营养和健康。

在一些珍贵花卉的品种培育上,我们可以通过建立数学模型,分析之后融入到实际生产中,培育出新品种,带来视觉欣赏和经济效益的双重丰收。

对于一些濒临灭绝的动植物,我们也可以通过建立相应的数学模型来选择培育和配种方案,保证这些珍贵基因的繁衍,保护生物多样性,基因多样性,亦是保护我们赖以生存的地球环境。

对于数学模型的建立可以体现在生产和生活中的各个方面,面对常染色体的遗传问题,我们必须将生物领域的知识和数学领域的知识相结合,各个学科再也不是独立和分离的,通过数学模型的建立使她们的紧密相连。

每个领域的相关性都可以建立在数学中,并完美的结合和体现在世界生活中。

对于一些实际问题的解决方案可以通过分析数学模型来确定,将各种可能性列举出来之后进行对比即可选择出相对最好的解决方案。

八、参考文献。

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