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2016-12-01 15:02:31 科学百科 阅读 3 次

起源

遗传
遗传核酸是控制表观遗传的分子基础,而遗传始于生命过程的信息化或节律化,为此原始生命经历了漫长的演化历程。最近的研究指出,ATP在生命的遗传信息起源中扮演了重要角色:(a)它是光能转化成化学能的终端;(b)推动了一系列的生化循环(如卡尔文循环等)和元素重组;(c)它通过自身的转化与缩合将生命过程信息化--筛选出用4种碱基编码20多个氨基酸的三联体密码子系统,构建了一套遗传信息的保存、复制、转录和翻译以及多肽链的生产体系;(d)演绎出蛋白质与核酸互为因果的反馈体系,并通过自然选择,筛选出对细胞内同步发生的生化反应进行管控的体系与规则,并最终建立起了生命的传递机制--遗传。

 

基本解释/遗传 编辑

⒈[heredity]:通过细胞、染色体由祖先向后代传递的品质


⒉[inheritance]:先人所流传下来的

详细解释/遗传 编辑

⒈犹留传。

《史记· 扁鹊仓公列传》:“ 庆 有古先道遗传 黄帝 、 扁鹊 之脉书,五色诊病,知人生死。” 宋 林逋 《伤白积殿丞》诗:“遗传得谁脩阙下,孤坟应祇客江边。”《二刻拍案惊奇》卷十八:“这迷而不悟,却是为何?只因制造之药,其方未尝不是仙家的遗传。” 罗家伦 《是爱情还是苦痛》:“他说:‘我听得长辈说,女子总是靠丈夫的。’我好容易收来一点爱情,把他这一句遗传的话,又吓走了一大半。”

⒉指遗留下来的传闻。

北魏 郦道元 《 水经注·易水》:“余按遗传,旧迹多在 武阳 ,似不饯此也。” 明 李诩 《戒庵老人漫笔·陈同父》:“自是始欲纂集异闻,为《中兴遗传》,然犹恨闻见单寡,欲从先生故老详求其事。”

⒊谓生物体的构造和生理机能由上一代传给下一代。

艾思奇 《辩证唯物主义历史唯物主义》第四章:“在 自然界中,吸引和排斥,阴电和 阳电,化合和分解,遗传和 变异等对立面的互相作用,也同样包含着斗争。”如:任何一种植物的后代与它的 亲代总是基本相似的,这种现象叫做遗传。

⒋谓人的气质、品德、能力等后天的东西受上代的影响而在后代身上体现出来。

洪深《电影戏剧的编剧方法》第四章:“即以气质而论,决不是一个人遗传有好的或坏的气质。” 郁达夫 《出奔》:“结婚之后的 董婉珍 ,处处都流露了她的这一种自父祖遗传下来的小节的伶俐。” 陈学昭《工作着是美丽的》上卷二四:“在精明能干这一点上,她的三个孩子都得了母亲的优良遗传。”

遗传:幸福在某种程度上是与生俱来的。人类“幸福感知点”的敏感程度有90%是由基因决定的,同时也取决于父母的正确见识、判断力以及良好的训练和教育。

父母7种外貌特征易遗传给孩子/遗传 编辑

1.肤色

遗传指数:★★★

肤色的遗传总遵循“相乘后再平均”的自然法则,让人别无选择。若父母皮肤较黑,绝不会有白嫩肌肤的子女;若一方白一方黑,大部分会给子女一个“中性”肤色,也有更偏向一方的情况。

2.身高

遗传指数:★★

身高有70%取决于遗传,后天因素影响只占30%。若父母较高,孩子高的机会为3,矮的机会为1,偏矮则反之;如果父母中一人较高,一人较低,就取决于其他因素。

3.胖瘦

遗传指数:★★

如果父母中有一人肥胖,孩子发胖机率是30%。如果父母双方都肥胖,孩子发胖机率是30%—60%。也有说法认为,母亲在孩子体形方面起到的作用较大。胖瘦大约有一半可以由人为因素决定,宝宝完全可以通过合理饮食、充分运动使体态匀称。

4.眼睛

遗传指数:★★★

形状:孩子的眼形、大小遗传自父母,大眼睛相对小眼睛是显性遗传。父母有一人是大眼睛,生大眼睛孩子的可能就会大一些。

双眼皮:双眼皮是显性遗传,单眼皮与双眼皮的人生宝宝极有可能是双眼皮。但父母都是单眼皮,一般孩子也是单眼皮。

眼球颜色:黑色等深色相对于浅色而言是显性遗传。黑眼球和蓝眼球的人,所生的孩子不会是蓝眼球。

睫毛:长睫毛也是显性遗传的。父母只要一人有长睫毛,孩子遗传长睫毛的可能性就非常大。

5.鼻子

遗传指数:★★★

一般来讲,鼻子大、高而鼻孔宽呈显性遗传。父母中一人是挺直的鼻梁,遗传给孩子的可能性就很大。鼻子的遗传基因会一直持续到成年,小时候矮鼻子,成年还可能变成高鼻子。

6.下颚

遗传指数:★★★

下颚是不容“商量”的显性遗传。父母任何一方有突出的大下巴,子女常毫无例外地长着酷似的下巴,“像”得有些离奇。

7.耳朵

遗传指数:★★★

耳朵的形状是遗传的,大耳朵相对于小耳朵是显性遗传。父母双方只要一个人是大耳朵,那么孩子就极有可能也是一对大耳朵。

相关特点/遗传 编辑

遗传
染色体遗传算法是一类可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法,与传统的优化算法相比,主要有以下特点:

1、遗传算法以决策变量的编码作为运算对象。传统的优化算法往往直接决策变量的实际植本身,而遗传算法处理决策变量的某种编码形式,使得我们可以借鉴生物学中的染色体和基因的概念,可以模仿自然界生物的遗传和进化机理,也使得我们能够方便的应用遗传操作算子。

2、遗传算法直接以适应度作为搜索信息,无需导数等其它辅助信息。

3、遗传算法使用多个点的搜索信息,具有隐含并行性。

4、遗传算法使用概率搜索技术,而非确定性规则。

相关现状 /遗传 编辑

遗传
遗传DNA进入90年代,遗传算法迎来了兴盛发展时期,无论是理论研究还是应用研究都成了十分热门的课题。尤其是遗传算法的应用研究显得格外活跃,不但它的应用领域扩大,而且利用遗传算法进行优化和规则学习的能力也显著提高,同时产业应用方面的研究也在摸索之中。此外一些新的理论和方法在应用研究中亦得到了迅速的发展,这些无疑均给遗传算法增添了新的活力。遗传算法的应用研究已从初期的组合优化求解扩展到了许多更新、更工程化的应用方面。

随着应用领域的扩展,遗传算法的研究出现了几个引人注目的新动向:一是基于遗传算法的机器学习,这一新的研究课题把遗传算法从历来离散的搜索空间的优化搜索算法扩展到具有独特的规则生成功能的崭新的机器学习算法。这一新的学习机制对于解决人工智能中知识获取和知识优化精炼的瓶颈难题带来了希望。二是遗传算法正日益和神经网络、模糊推理以及混沌理论等其它智能计算方法相互渗透和结合,这对开拓21世纪中新的智能计算技术将具有重要的意义。三是并行处理的遗传算法的研究十分活跃。这一研究不仅对遗传算法本身的发展,而且对于新一代智能计算机体系结构的研究都是十分重要的。四是遗传算法和另一个称为人工生命的崭新研究领域正不断渗透。所谓人工生命即是用计算机模拟自然界丰富多彩的生命现象,其中生物的自适应、进化和免疫等现象是人工生命的重要研究对象,而遗传算法在这方面将会发挥一定的作用,五是遗传算法和进化规划(Evolution Programming,EP)以及进化策略(Evolution Strategy,ES)等进化计算理论日益结合。EP和ES几乎是和遗传算法同时独立发展起来的,同遗传算法一样,它们也是模拟自然界生物进化机制的只能计算方法,即同遗传算法具有相同之处,也有各自的特点。这三者之间的比较研究和彼此结合的探讨正形成热点。

1991年D.Whitey在他的论文中提出了基于领域交叉的交叉算子(Adjacency based crossover),这个算子是特别针对用序号表示基因的个体的交叉,并将其应用到了TSP问题中,通过实验对其进行了验证。

D.H.Ackley等提出了随即迭代遗传爬山法(Stochastic Iterated Genetic Hill-climbing,SIGH)采用了一种复杂的概率选举机制,此机制中由m个“投票者”来共同决定新个体的值(m表示群体的大小)。实验结果表明,SIGH与单点交叉、均匀交叉的神经遗传算法相比,所测试的六个函数中有四个表现出更好的性能,而且总体来讲,SIGH比现存的许多算法在求解速度方面更有竞争力。

H.Bersini和G.Seront将遗传算法与单一方法(simplex method)结合起来,形成了一种叫单一操作的多亲交叉算子(simplex crossover),该算子在根据两个母体以及一个额外的个体产生新个体,事实上他的交叉结果与对三个个体用选举交叉产生的结果一致。同时,文献还将三者交叉算子与点交叉、均匀交叉做了比较,结果表明,三者交叉算子比其余两个有更好的性能。

国内也有不少的专家和学者对遗传算法的交叉算子进行改进。2002年,戴晓明等应用多种群遗传并行进化的思想,对不同种群基于不同的遗传策略,如变异概率,不同的变异算子等来搜索变量空间,并利用种群间迁移算子来进行遗传信息交流,以解决经典遗传算法的收敛到局部最优值问题。

2004年,赵宏立等针对简单遗传算法在较大规模组合优化问题上搜索效率不高的现象,提出了一种用基因块编码的并行遗传算法(Building-block Coded Parallel GA,BCPGA)。该方法以粗粒度并行遗传算法为基本框架,在染色体群体中识别出可能的基因块,然后用基因块作为新的基因单位对染色体重新编码,产生长度较短的染色体,在用重新编码的染色体群体作为下一轮以相同方式演化的初始群体。

2005年,江雷等针对并行遗传算法求解TSP问题,探讨了使用弹性策略来维持群体的多样性,使得算法跨过局部收敛的障碍,向全局最优解方向进化。

遗传
遗传
一般算法
遗传算法是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型。它的思想源于生物遗传学和适者生存的自然规律,是具有“生存+检测”的迭代过程的搜索算法。遗传算法以一种群体中的所有个体为对象,并利用随机化技术指导对一个被编码的参数空间进行高效搜索。其中,选择、交叉和变异构成了遗传算法的遗传操作;参数编码、初始群体的设定、适应度函数的设计、遗传操作设计、控制参数设定五个要素组成了遗传算法的核心内容。作为一种新的全局优化搜索算法,遗传算法以其简单通用、鲁棒性强、适于并行处理以及高效、实用等显著特点,在各个领域得到了广泛应用,取得了良好效果,并逐渐成为重要的智能算法之一。遗传算法是基于生物学的,理解或编程都不太难。下面是遗传算法的一般算法:

初始种群
初始种群是从解中随机选择出来的,将这些解比喻为染色体或基因,该种群被称为第一代,这和符号人工智能系统的情况不一样,在那里问题的初始状态已经给定了。

评估适应度

对每一个解(染色体)指定一个适应度的值,根据问题求解的实际接近程度来指定(以便逼近求解问题的答案)。不要把这些“解”与问题的“答案”混为一谈,可以把它理解成为要得到答案,系统可能需要利用的那些特性。

繁殖

带有较高适应度值的那些染色体更可能产生后代(后代产生后也将发生突变)。后代是父母的产物,他们由来自父母的基因结合而成,这个过程被称为“杂交”。


下一代
如果新的一代包含一个解,能产生一个充分接近或等于期望答案的输出,那么问题就已经解决了。如果情况并非如此,新的一代将重复他们父母所进行的繁衍过程,一代一代演化下去,直到达到期望的解为止。

并行计算
非常容易将遗传算法用到并行计算和群集环境中。一种方法是直接把每个节点当成一个并行的种群看待。然后有机体根据不同的繁殖方法从一个节点迁移到另一个节点。另一种方法是“农场主/劳工”体系结构,指定一个节点为“农场主”节点,负责选择有机体和分派适应度的值,另外的节点作为“劳工”节点,负责重新组合、变异和适应度函数的评估。

特点分析/遗传 编辑

遗传算法作为一种快捷、简便、容错性强的算法,在各类结构对象的优化过程中显示出明显的优势。与传统的搜索方法相比,遗传算法具有如下特点:

a)搜索过程不直接作用在变量上,而是在参数集进行了编码的个体。此编码操作,使得遗传算法可直接对结构对象(集合、序列、矩阵、树、图、链和表)进行操作。

b)搜索过程是从一组解迭代到另一组解,采用同时处理群体中多个个体的方法,降低了陷入局部最优解的可能性,并易于并行化。

c)采用概率的变迁规则来指导搜索方向,而不采用确定性搜索规则。

d)对搜索空间没有任何特殊要求(如连通性、凸性等),只利用适应性信息,不需要导数等其它辅助信息,适应范围更广。

特点分析/遗传 编辑

遗传
遗传漫画遗传算法作为一种快捷、简便、容错性强的算法,在各类结构对象的优化过程中显示出明显的优势。与传统的搜索方法相比,遗传算法具有如下特点:

a)搜索过程不直接作用在变量上,而是在参数集进行了编码的个体。此编码操作,使得遗传算法可直接对结构对象(集合、序列、矩阵、树、图、链和表)进行操作。

b)搜索过程是从一组解迭代到另一组解,采用同时处理群体中多个个体的方法,降低了陷入局部最优解的可能性,并易于并行化。

c)采用概率的变迁规则来指导搜索方向,而不采用确定性搜索规则。

d)对搜索空间没有任何特殊要求(如连通性、凸性等),只利用适应性信息,不需要导数等其它辅助信息,适应范围更广。

相关信息/遗传 编辑

乙肝会遗传吗

遗传
遗传经常听到有人说,某某人的乙肝是其父母遗传而得的,既没有办法治疗,也没有办法预防。这种说法实际上是部分人的一种误解,是没有任何科学根据的。要知道所谓遗传性疾病是由于父代或母代的基因缺陷或异常,由精子或卵子细胞将缺陷或异常基因传给子代而产生的疾病。而乙肝感染者没有任何基因的缺陷或异常,感染他人也不存在异常基因的参与,因此乙肝也就不属于遗传性疾病。

我们认为,这种说法实际上是对乙肝母婴传播的一种错误理解。乙肝的母婴传播是我国乙肝感染很主要的一种方式。前几年的统计资料显示,我国育龄妇女(25 ~35岁)血中HBsAg的携带率为7%左右,其中HBeAg阳性者占25%。HBeAg阳性母亲,如果不采取任何保护性措施的话,其分娩的婴儿成为HBsAg阳性的可能性在85%以上,而且这部分感染者可长期携带病毒,并且易发展为慢性乙型肝炎。许多家庭子女中出现数例乙肝,大多是由母婴传播所致。这个问题已经引起我国有关部门的极大重视,并采取了极为有效的预防性措施予以解决。随着乙肝疫苗和高效价抗乙肝免疫球蛋白的广泛应用,我国乙肝阳性母亲所生婴儿中HBsAg阳性率已下降至1%~2%。可见乙肝绝不像某些人所说的那样是无法预防的。我们相信,随着科技水平的发展和新药的研发,除预防外,乙肝的治疗也会有所突破的。

近视眼会遗传吗?


近视是很常见的眼病,发病率有逐年上升的趋势,直接影响广大青少年的健康成长。

有的人,自己是近视,父母也是;有的人父母并不是近视,自己却戴上了近视眼镜。有的人在选择配偶时,担心爱人近视,是否会连累孩子。这就是人们关心的近视是否能遗传的问题。

这要从近视的类型谈起。近视可以分两种,即高度近视和普通近视。普通近视,又称单纯性近视,可从儿童时期发病,到20岁以后即很少进展,戴眼镜以后视力可以矫正到正常,近视的度数一般在600度以下。高度近视,又称进行性近视,是与单纯性近视完全不同的另外一种眼病,患者随着年龄的增长,眼睛前后轴不断加长,眼球后部扩大,伴有眼底脉络视网膜的退行性变化,戴眼镜以后视力也难以矫正到正常,视力逐惭减退,以至发生严重障碍。

从眼病的调查结果分析,有近视家族史的家庭成员,发生近视的比率比没有近视家族史的要高些,说明近视的发病与遗传有一定关系。但近视的发生又受后天环境因素的影响,所以,目前学者们都认为,近视属于多基因遗传,即病人有多个致病基因,但又有环境因素的作用,这在单纯性近视的发生上是很容易看到的现象。环境因素包括照明不佳,不良的阅读和工作习惯,如长时间阅读和近距离工作,眼的调节肌肉处于持续的紧张收缩状态,进而调节能力减弱,而发生近视。但同样的条件下,并不是所有的人都发生近视,而某些近视患者也并非做近距离工作,有些甚至很少阅读书报。可见,近视是遗传和环境共同作用的结果。

高度近视是常染色体隐性遗传病,也就是有关近视的一对基因都是本病的致病基因才发病。如果只是其中一个基因致病的,而另一个基因是正常的,则不发病,只是致病基因携带者。譬如父母亲都不是近视眼,但他们都是高度近视基因携带者,在他们本人不显示近视,但他们俩的致病基因遗传给孩子,使孩子具备了两个近视基因,故而会使孩子成为近视眼。

高度(600度以上者)近视眼的男子与高度近视眼的女子结合,子女发病的机会在90%以上,如果与近视眼基因携带者结合,子女可能有半数是高度近视,而同正常视力或中低度近视者结合,子女发生近视眼的机会是1%。