遗传算法是什么 遗传算法（GA）是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法通过数学的方式，利用计算机仿真运算，将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等。
如何分析主基因+多基因混合遗传模型 主基因+多基因混合遗传模型可以确定控制性状的基因数目，估计遗传效应值及遗传率。这个软件可以对单个分离世代进行分析，也可以对多个世代进行联合分析。分析可以分为一步法和两步法。这个软件都是DOS命令，每个不同分析群体都有各自的分析程序，使用时要依据自己的群体类型选择适合的小程序。现在，仅以F2单独世代的一步法分析为例说明：一 数据准备首先，建立一个TXT文件。比如a.txt其次，将F2群体每个单株的数据输入txt文件中，可以不必有编号，仅用数据即可。如下为F2群体的穗粒数数据文本文件格式。二 运行程序选择应用程序F2_1双击程序图标，打开，然后按照提示，依次输入期望值（0.0001），群体大小（你自己的群体单株数），文件名及所在路径（F2_1.txt）。（一定注意输入正确路径及文件的名称及后缀）回车即开始运行。运行后的数据自动存在该应用程序的同一文件夹下。
遗传算法写的这么厉害。。为什么在最优化理论里面罕见有应用，还是以梯度下降为主呢？ 说明：这是在2018年年初的时候写的，当时这个问题下面只有一说“遗传算法适合搜索空间大的问…
一个有点“诡异”的概率题 为简捷，不妨设黄球6只，则红球994只，绿球1000只 第一次取到黄球的概率为6/2000=0.003 第二次取到绿球的概率为1000/1994=0.5015 因此先黄后绿的概率=0.003*0.5015=0.0015 。
分子遗传学指的是什么？ 19世纪末，已有实验证明DNA是生物界携带遗传信息的物质基础。1953年，沃森和克里克阐明了DNA分子的双螺旋模型，在遗传学研究历程中树立了划时代的里程碑，使人们得以用分子生物学的语言来解释自然界千变万化的遗传变异现象，开创了分子遗传学。20世纪70年代以来，在分子遗传学理论研究日益深入的基础上，建立了重组DNA、核酸分子杂交、基因分离、克隆和表达、基因点突变、基因转移和核苷酸顺序分析等技术，并广泛地应用于人体基因结构与功能的研究，从而逐渐地从分子水平阐明了许多遗传病的发病机理，建立了基因诊断和产前诊断方法，并提出了遗传病的防治途径。与此同时，分子遗传学亦深入到免疫球蛋白生成、肿瘤发生等重要的生理和病理机制的探讨。基因工程的建立，标志着人们能按照自己的意图在活细胞内组织安排和表达基因，使其合成和分泌特定的蛋白质或多肽，以用于医疗和预防疾病。基因转移则为遗传病的治疗显示了光明的前景，而且尚可为自然界创造新物种和新品种。
求助，遗传模型的题目！难！ (1)AA AB AC BB BC CCAA|AB|AC|BB|BC|CC|用线形代数计算即可存在几种情况：1、每年的比例固定 即AA…CC的比例不变2、每年的比例变化，但存在周期性重复(2)同样用线形代数，但存在一个种群总量变化的情况，需要设定边界值.比如一个地区内，总的食物\\天敌数量是否也随问度变化而变化？
遗传分析模型软件 （1）DNA标记方法中，现在最有效的是用微卫星标记（如SSR标记），但是微卫星有时候不好扩增，可能需要较长的摸索时间；因此RFLP和AFLP等老方法也可以一用，优点是速度快。（2）对于遗传多样性分析来说，等位酶分析更好。同工酶是功能相同的一类蛋白质，但是它们的编码基因不同，因此并不能很好的反应同种不同种群或近缘种间的遗传多样性关系；等位酶是由同一个基因的不同等位基因编码的，有进化上的关系，更适合用于遗传多样性分析。（3）蛋白质水平上，可以用凝胶电泳技术检验蛋白质条带的多态性（这是也比较常用的）；也可以直接蛋白质测序，但是这个成本高，并且有些蛋白测序难度大。
什么是显性，隐性和共显性遗传模型 据我所知如果一对等位基因如A/G，如果A是频率较小的基因那么 显性模型：AA+AG与GG比较 隐性模型：AA与AG+GG比较 共显性模型：AA与AG及GG三者比较 这是我的理解，可是我的老师认为是以野生型的等位基因来分析，如果A是野生型的等位基因，那么 显性模型：AA+AG与GG比较 隐性模型：AA与AG+GG比较 共显性模型：AA与AG及GG三者比较
