遗传学研究篇1

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遗传发育所申请-考核制

接收2017年攻读博士学位研究生简章

为创新博士研究生选拔方式，加大拔尖创新人才选拔力度，根据《中国科学院大学博士研究生招考改革申请-考核制试点工作指导意见》，结合中国科学院遗传与发育生物学研究所实际情况，保证博士研究生申请-考核制各项工作落实到位，确保录取工作公平、公正、公开、有序开展，具体实施如下：

一、我所普通招考的博士学位研究生全部为国家计划内全日制脱产学习博士生;报考考生需满足下列条件：

(一)中华人民共和国公民。

(二)拥护中国共产党的领导，具有正确的政治方向，热爱祖国，愿意为社会主义现代化建设服务，遵纪守法，品行端正。

(三)考生的学位必须符合下列条件之一：

1、已获得国家承认的硕士或博士学位的人员;

2、国家承认学历的全日制应届硕士毕业生(能在博士入学前取得硕士学位);

3、硕士学位同等学力人员报考按照《中国科学院大学2017年招收攻读博士学位研究生简章》要求进行。

(四)身体健康状况符合研究所的体检要求。

(五)有三名以上所报考学科专业领域内的专家(至少两名为教授或相当专业技术职称的专家)的书面推荐意见。

(六)境外留学人员应获得硕士学位，并经教育部留学服务中心进行硕士学位认证后方可报名。

注意：少数民族骨干计划、硕博连读转博考生和直博生不适用此简章的方案，具体报考事宜请直接咨询研招办。

二、报名

时间：即日起——2017年1月12日

网上报名：所有考生同时需在2016年12月12日—2017年1月12日登陆中国科学院大学招生信息网(admission.ucas.ac.cn)进行博士生网上报名。(可以先提交纸质材料报名，待网报系统开放后再网上报名)

注意事项：

(一)报名前请查询《申请-考核制招收博士研究生专业目录》中的招生导师情况后再进行报名。

(二)报名时考试科目请选择①申请-考核制外国语②申请-考核制业务课一③申请-考核制业务课;具体业务课考试科目①生物化学②遗传学③生物信息学④计算机编程(4选2)，在《中国科学院遗传与发育生物学研究所攻读博士学位研究生申请表》中选择。

三、提交申请材料

报名材料作为考核和录取环节的重要参考依据之一，为保障初审工作的按时开展。请各位考生务必在2017年1月13日前请务必将以下材料提交或邮寄到研招办(已寄出邮戳为准)，报考材料不予退还。

(一)电子版材料

1、《中国科学院遗传与发育生物学研究所攻读博士学位研究生申请表》

填表要求：

①个人陈述：字数1000字左右，介绍你的学术背景、曾参与过的科研工作、科研学术兴趣、博士研究生阶段的学习和研究计划、其它特长以及你认为对于申请有参考价值的内容。

②硕士期间科研工作总结：中文字数2000字左右，汇报硕士期间完成的学位论文工作内容。中英文各一份，并由其硕士指导教师签名确认。

2、成绩单扫描件

3、毕业论文摘要(应届生可以不提供)

4、发表文章首页(没发表的可以不提供)

将以上材料发送到yzb@genetics.ac.cn,邮件命名为：申请者姓名+硕士院校+申请导师。

(二)纸质版材料

1、三名所报考学科专业领域内的同行专家书面推荐书(推荐人不应全是同一实验室人员)。其中至少两名应为教授职称专家(或相当专业技术职称的专家)，推荐人中必须含有申请者硕士阶段的指导教师。推荐专家需将推荐书密封，并在信封封口处签名，交由申请人与其它材料一起提交。

2、《中国科学院遗传与发育生物学研究所攻读博士学位研究生申请表》。

3、已获硕士或博士学位的人员，提交攻读学位期间的课程成绩单和学位证书复印件,学位论文全文、论文评议书和学位答辩决议书复印件。境外留学人员需提交经教育部留学服务中心认证的硕士学位证书材料。

4、应届硕士毕业生：提供硕士在学期间的课程成绩单、学生证复印件，在读证明(含攻读类型、专业、学制以及预计毕业年份)，并在入学前补交硕士学位证书复印件。

5、能证明考生学术水平的其它材料，如发表的学术论文、国际国内重要学术会议报告、专利、获奖情况等。

6、能表明其它相关能力的证明。如：计算机、外语、获奖等成绩单或证书。

7、考生组织关系或人事关系所在单位签名、盖章的思想品德鉴定表。

8、有效身份证件的复印件(如身份证或护照等复印件)。

9、在职考生提交单位人事部门盖章的《同意报考证明》。

四、审核

在研究所招生工作领导小组的领导下组织对考生网上报名信息和提交的书面材料进行审核，审核分为形式审核和学术审核两部分。

形式审核：由招生工作领导小组指定的招生工作人员对考生的申请材料进行审核，包括材料真实性、完备性、规范性等方面的审核。

学术审核：由招生工作领导小组组织相关学科专家组成专家组，对申请者的报考材料集中进行学术审核，重点审查其专家推荐书、学习成绩单、学位论文、论文评议书和学位答辩决议书、发表的学术论文、国际国内大型学术会议报告、专利、获奖情况，以及科研经历、研究兴趣、攻读博士学位期间的研究计划等，全面衡量申请者的能力和培养潜力，确定参加考核人员名单。

五、考核

(时间预计为2017年2月中旬，具体时间另行通知，请提前做好准备)

研究所对通过审核的申请者进行考核，考核分为笔试和面试考核两个环节，具体内容和形式如下：

(一)笔试(专业基础知识)

由研究所统一组织命题考试，申请者从以下考试科目中任意选择两门(英语为必考科目)。

业务课可选考试科目①生物化学②遗传学③生物信息学④计算机编程(4选2)，在《中国科学院遗传与发育生物学研究所攻读博士学位研究生申请表》中选择。

(二)面试

面试考核主要包括业务能力和现实表现两部分：

1、业务能力：

A.专业素质：①先由申请者介绍本人自然情况、硕士期间学习和科研情况、已取得的科研成果、对报考专业前沿研究的理解，以及博士期间拟开展的研究计划等(报告时间不超过20分钟);②专家组就其硕士阶段的研究工作和拟读博士期间将开展的研究计划等进行提问;③专业技能考察;④其它(与发展潜质相关的问题等考察)。

B.科技英语测试：全面考核申请者英语文献阅读能力、综合思维能力和逻辑表达能力。

2、现实表现：通过对申请者的现实表现，针对其学习(工作)态度、遵纪守法情况、举止和礼仪、以及心理状况等方面的素质给予评价。

六、体检

体检由我所统一组织申请者在二级甲等以上医院进行。体检标准参照教育部、卫生部、中国残联印发的《普通高等学校招生体检工作指导意见》(教学〔2003〕3号)和教育部办公厅、卫生部办公厅《关于普通高等学校招生学生入学身体检查取消乙肝项目检测有关问题的通知》精神执行。

体检费用申请者自理。

七、拟录取

汇总申请者的审核成绩、笔试成绩、面试成绩和导师评价成绩，得到申请者综合成绩。由研究所根据综合成绩，并结合政审和体检结果，按招生人数由高至低的顺序确定拟录取名单。

八、公示与监督

拟录取申请者名单须在研究所网站上公示，公示期不少于10天。公示期结束后报中国科学院大学招生办公室审核并在中国科学院大学招生信息网进行二次网上公示。公示期结束无异议后，经中国科学院大学审核确定录取，发放录取批件，研究所收到录取批件后，即可向考生发放中国科学院大学统一印制的博士录取通知书。

研究所设立监督举报电话：010-64806507。

中国科学院大学接受考生投诉电话：010-88256714，邮箱为ao@ucas.ac.cn。

经查属实的招生违规违纪行为，属于申请者的问题(如提供虚假材料、考场作弊等)，将取消其录取资格并计入考生诚信档案，三年之内不得报考中国科学院大学博士研究生;属于导师的问题，将视情节轻重，取消该导师相应年度的招生资格。

九、其它

(一)在申请-考核制博士招生工作(即：自主招生)的试点过程中，本方案将不断改进与完善。在实际操作中，如遇争议或其它情况，由研究所招生工作领导小组裁决。

(二)需要了解相关信息的考生请浏览我所网页的研究生教育-博士生招生-考研答疑，或联系我所研招办。

(三)本方案由中国科学院遗传与发育生物学研究所研究生部负责解释。

(四)如教育部和国科大有最新政策，以最新政策为准。

研招办联系方式

电话：010-64806523

联系人：郑老师，官老师

地址：北京市朝阳区北辰西路1号院2号,中国科学院遗传与发育生物学研究所2号楼B402

邮编：100101

遗传学研究篇2

论文关键词：遗传算法

1引言

物竞天择，适者生存”是达尔文生物进化论的基本原理，揭示了物种总是向着更适应自然界的方向进化的规律。可见，生物进化过程本质上是一种优化过程，在计算科学上具有直接的借鉴意义。在计算机技术迅猛发展的时代，生物进化过程不仅可以在计算机上模拟实现，而且还可以模拟进化过程，创立新的优化计算方法，并应用到复杂工程领域之中，这就是遗传算法等一类进化计算方法的思想源泉。

2遗传算法概述

遗传算法是将生物学中的遗传进化原理和随[1]优化理论相结合的产物，是一种随机性的全局优算法。遗传算法不但具有较强的全局搜索功能和求解问题的能力，还具有简单通用、鲁棒性强、适于并行处理等特点数学建模论文，是一种较好的全局优化搜索算法。在遗传算法的应用中，由于编码方式和遗传算子的不同，构成了各种不同的遗传算法。但这些遗传算法都有共同的特点，即通过对生物遗传和进化过程中选择、交叉、变异机理的模仿，来完成对问题最优解的自适应搜索过程。基于这个共同点，Holland的遗传算法常被称为简单遗传算法（简记SGA），简单遗传算法只使用选择算子、交叉算子和变异算子这三种基本遗传算子，其遗传进化操作过程简单，容易理解，是其他一些遗传算法的雏形和基础，这种改进的或变形的遗传算法，都是以其为基础[1]。

2.1遗传算法几个基本概念

个体(IndividualString)：个体是遗传算法中用来模拟生物染色体的一定数目的二进制串，该二进制串用来表示优化问题的满意解。

种群(population)：包含一组个体的群体，是问题解的集合。

基因模式(Sehemata)：基因模式是指二进制位串表示的个体中，某一个或某些位置上具有相似性的个体组成的集合，也称模式。

适应度(Fitness)：适应度是以数值方式来描述个体优劣程度的指标，由评价函数F计算得到。F作为求解问题的目标函数，求解的目标就是该函数的最大值或最小值。

遗传算子(geneticoperator)：产生新个体的操作，常用的遗传算子有选择、交叉和变异。

选择(Reproduetion)：选择算子是指在上一代群体中按照某些指标挑选出的，参与繁殖下一代群体的一定数量的个体的一种机制龙源期刊。个体在下一代种群中出现的可能性由个体的适应度决定，适应度越高的个体，产生后代的概率就越高。

交叉(erossover)：交叉是指对选择后的父代个体进行基因模式的重组而产生后代个体的繁殖机制。在个体繁殖过程中，交叉能引起基因模式的重组，从而有可能产生含优良性能的基因模式的个体。交叉可以发生在染色体的一段基因串或者多段基因串。交叉概率（Pc）决定两个个体进行交叉操作的可能性数学建模论文，交叉概率太小时难以向前搜索，太大则容易破坏高适应度的个体结构，一般Pc取0.25~0.75

变异(Mutation)：变异是指模拟生物在自然的遗传环境中由于某种偶然因素引起的基因模式突变的个体繁殖方式。在变异算子中，常以一定的变异概率（Pm）在群体中选取个体，随机选择个体的二进制串中的某些位进行由概率控制的变换（0与1互换）从而产生新的个体[2]。如果变异概率太小，就难以产生新的基因结构，太大又会使遗传算法成了单纯的随机搜索，一般取Pm=0.1~0.2。在遗传算法中，变异算子增加了群体中基因模式的多样性，从而增加了群体进化过程中自然选择的作用，避免早熟现象的出现。

2.2基本遗传算法的算法描述

用P(t)代表第t代种群，下面给出基本遗传算法的程序伪代码描述：

基本操作：

InitPop（）

操作结果：产生初始种群，初始化种群中的个体，包括生成个体的染色体值、计算适应度、计算对象值。

Selection（）

初始条件：种群已存在。

操作结果：对当前种群进行交叉操作。

Crossover（）

初始条件：种群已存在。

操作结果：对当前种群进行交叉操作。

Mutation（）

初始条件：种群已存在。

对当前种群进行变异操作。

PerformEvolution（）

初始条件：种群已存在且当前种群不是第一代种群。

操作结果：如果当前种群的最优个体优于上一代的最优本，则将其赋值给bestindi，否则不进行任何操作。

Output（）

初始条件：当前种群是最后一代种群。

操作结果：输出bestindi的表现型以及对象值。

3遗传算法的缺点及改进

遗传算法有两个明显的缺点：一个原因是出现早熟往往是由于种群中出现了某些超级个体，随着模拟生物演化过程的进行，这些个体的基因物质很快占据种群的统治地位，导致种群中由于缺乏新鲜的基因物质而不能找到全局最优值；另一个主要原因是由于遗传算法中选择及杂交变异等算子的作用，使得一些优秀的基因片段过早丢失，从而限制了搜索范围，使得搜索只能在局部范围内找到最优值，而不能得到满意的全局最优值[3]。为提高遗传算法的搜索效率并保证得到问题的最优解，从以下几个方面对简单遗传算法进行改进。

3.1编码方案

因实数编码方案比二进制编码策略具有精度高、搜索范围大、表达自然直观等优点数学建模论文，并能够克服二进制编码自身特点所带来的不易求解高精度问题、不便于反应所求问题的特定知识等缺陷，所以确定实数编码方案替代SGA中采用二进制编码方案[4]。

3.2适应度函数

采用基于顺序的适应度函数，基于顺序的适应度函数最大的优点是个体被选择的概率与目标函数的具体值无关，仅与顺序有关[5]。构造方法是先将种群中所有个体按目标函数值的好坏进行排序，设参数β∈(0,1)，基于顺序的适应度函数为：

（1）

3.3选择交叉和变异

在遗传算法中，交叉概率和变异概率的选取是影响算法行为和性能的关键所在，直接影响算法的收敛性。在SGA中，交叉概率和变异概率能够随适应度自动调整，在保持群体多样性的同时保证了遗传算法的收敛性。在自适应基本遗传算法中，pc和pm按如下公式进行自动调整：

（2）

（3）

式中：fmax为群体中最大的适应度值；fave为每代群体的平均适应度值；f′为待交叉的两个个体中较大的适应度值；f为待变异个体的适应度值；此处，只要设定k1、k2、k3、k4为（0，1）之间的调整系数，Pc及Pm即可进行自适应调整。本文对标准的遗传算法进行了改进，改进后的遗传算法对交叉概率采用与个体无关，变异概率与个体有关。交叉算子主要作用是产生新个体，实现了算法的全局搜索能力。从种群整体进化过程来看，交叉概率应该是一个稳定而逐渐变小，到最后趋于某一稳定值的过程；而从产生新个体的角度来看，所有个体在交叉操作上应该具有同等地位，即相同的概率，从而使GA在搜索空间具有各个方向的均匀性。对公式（2)和（3）进行分析表明，适应度与交叉率和变异率呈简单的线性映射关系。当适应度低于平均适应度时，说明该个体是性能不好的个体数学建模论文，对它就采用较大的交叉率和变异率；如果适应度高于平均适应度，说明该个体性能优良，对它就根据其适应度值取相应的交叉率和变异率龙源期刊。

当个体适应度值越接近最大适应度值时，交叉概率和变异概率就越小；当等于最大适应度值时，交叉概率和变异概率为零。这种调整方法对于群体处于进化的后期比较合适，这是因为在进化后期，群体中每个个体基本上表现出较优的性能，这时不宜对个体进行较大的变化以免破坏了个体的优良性能结构；但是这种基本遗传算法对于演化的初期却不利，使得进化过程略显缓慢[6]。因为在演化初期，群体中较优的个体几乎是处于一种不发生变化的状态，而此时的优良个体却不一定是全局最优的，这很容易导致演化趋向局部最优解。这容易使进化走向局部最优解的可能性增加。同时，由于对每个个体都要分别计算Pc和Pm，会影响程序的执行效率，不利于实现。

对自适应遗传算法进行改进，使群体中具有最大适应度值的个体的交叉概率和变异概率不为零，改进后的交叉概率和变异概率的计算公式如式（4）和（5）所示。这样，经过改进后就相应地提高了群体中性能优良个体的交叉概率和变异概率，使它们不会处于一种停滞不前的状态，从而使得算法能够从局部最优解中跳出来获得全局最优解[7]。

(4)

(5)

其中：fmax为群体中最大的适应度值；fave为每代群体的平均适应度值；f′为待交叉的两个个体中较大的适应度值；f为待变异个体的适应度值；pc1为最大交叉概率；pm1为最大变异概率。

3.4种群的进化与进化终止条件

将初始种群和产生的子代种群放在一起，形成新的种群，然后计算新的种群各个体的适应度，将适应度排在前面的m个个体保留，将适应度排在后面m个个体淘汰数学建模论文，这样种群便得到了进化[8]。每进化一次计算一下各个个体的目标函数值，当相邻两次进化平均目标函数之差小于等于某一给定精度ε时，即满足如下条件：

(6)

式中，为第t+1次进化后种群的平均目标函数值，为第t次进化后种群的平均目标函数值，此时，可终止进化。

3.5重要参数的选择

GA的参数主要有群里规模n，交叉、变异概率等。由于这些参数对GA性能影响很大，因此参数设置的研究受到重视。对于交叉、变异概率的选择，传统选择方法是静态人工设置。现在有人提出动态参数设置方法，以减少人工选择参数的困难和盲目性。

4结束语

遗传算法作为当前研究的热点，已经取得了很大的进展。由于遗传算法的并行性和全局搜索等特点，已在实际中广泛应用。本文针对传统遗传算法的早熟收敛、得到的结果可能为非全局最优收敛解以及在进化后期搜索效率较低等缺点进行了改进，改进后的遗传算法在全局收敛性和收敛速度方面都有了很大的改善，得到了较好的优化结果。

参考文献

[1]邢文训,谢金星.现代优化计算方法[M].北京:清华大学出版社,1999:66-68.

[2]王小平,曹立明.遗传算法理论[M].西安交通大学出版社,2002:1-50,76-79.

[3]李敏强,寇纪淞,林丹,李书全.遗传算法的基本理论与应用[M].科学出版社,2002:1-16.

[4]涂承媛,涂承宇.一种新的收敛于全局最优解的遗传算法[J].信息与控制,2001,30(2):116-138

[5]陈玮,周激,流程进,陈莉.一种改进的两代竞争遗传算法[J].四川大学学报:自然科学版,2003.040(002):273-277.

[6]王慧妮,彭其渊,张晓梅.基于种群相异度的改进遗传算法及应用[J].计算机应用,2006,26(3):668-669.

[7]金晶,苏勇.一种改进的自适应遗传算法[J].计算机工程与应用,2005,41(18):64-69.

[8]陆涛,王翰虎,张志明.遗传算法及改进[J].计算机科学,2007,34(8):94-96

遗传学研究篇3

【关键词】阅读障碍；遗传学；研究；儿童保健服务

【中图分类号】R179R395.6G442【文献标识码】B【文章编号】1000-9817(2007)11-1052-03

发展性阅读障碍(developmentdyslexia)是指一种有正常智力和有教育以及社会文化机会而在阅读方面出现的特殊学习困难状态。推测是从发育早期阶段起，获得言语技能的正常方式受损，这种损害不是单纯缺乏学习机会和智力发育迟缓的结果。阅读障碍可由言语识认、理解、处理速度以及其他方面的原因所引起。一般认为，表音文字国家的学习困难儿童占5%～10%，其中阅读障碍的儿童占所有学习障碍的80%。

理解和使用语言是人类特有的功能，是人类意识和意志表达的基本途径，阅读则是现代社会人类获取知识传递信息的重要手段之一。阅读能力的掌握、丧失对个体、对社会都具有重大的影响，探讨其产生的机制可以为诊断和治疗阅读障碍提供理论基础。近年来，西方国家关于阅读困难的病因及机制的研究取得了较大的进展，主要集中在家族遗传、神经结构功能异常、语言认知缺陷、脂肪酸代谢异常4个方面。其中，遗传因素占到了50%[1-2]和70%[3]。

1发展性阅读障碍的遗传流行病学

发展性阅读障碍是一种神经认知缺陷，具有很强的遗传成分，临床观察及流行病学调查均发现阅读困难具有家族遗传性。Sylvia发现，阅读困难儿童一级亲属阅读困难发病率高达45%以上，这比一般报道中的比例(5%～10%)高出许多。通过双生子的研究发现，同卵双生子共同发病的比例高于异卵双生子，前者同病率为33%～100%，后者为29%～52%。

Hallgren对116个阅读障碍的家庭进行了研究，阅读障碍与许多因素有关，特别是男性，可能有相同的因素决定阅读障碍的表达。左利手和左眼优势与其无关[4]。Zahalkova研究推断出阅读障碍为常染色体显性遗传，在女性中外显率减少[5]。研究发现，学校儿童中，男性发病率高于女性，不同研究中男女比例受不同研究方法影响。在2005年荷兰的一次大范围调查中，男、女的比例为2：1，12岁儿童的发病率为3.6%。Kovel对荷兰的67对同胞进行研究发现，在X染色体上标记DXS1227和DXS8091之间存在影响阅读困难危险因素的位点，不过影响较弱，并且还未经过重复性研究证实。

2阅读困难的遗传方式

阅读障碍并不是由某条染色体上的单个基因决定的，它受到多条染色体上的多个基因的影响，影响不同个体的阅读障碍基因可能位于不同的位点。Finucci随后对20名阅读障碍的孩子的75名一级亲属进行研究，其中45%在儿童时期曾确定有阅读障碍，所以认为阅读障碍具有遗传异质性，并且是非单基因遗传[6]。阅读障碍受多种微效等位基因调节，同时受多种环境因素影响。种族研究提示，阅读障碍为常染色体显性遗传[7-8]。但是由于遗传流行病学提示存在性别发病率的倾斜，提示可能在X染色体上存在连锁位点。最近，英国对临床确认的阅读障碍的双生子全基因扫描研究发现，关于单词阅读的数量性状位点位于X26上。X隐性连锁可能可以解释男性比女性更严重或更普遍地受到影响。造成性别倾斜可能还有其他解释，比如在发育过程中男性的特殊荷尔蒙与常染色体上的易感基因交互的作用也不能排除。

3阅读障碍的遗传研究策略

关于阅读障碍的分子遗传学研究开始于1983年，Smith等应用传统的连锁研究方法，给出了不确定的推断，阅读困难的基因可能在常染色体6和15上[9]。此后，Cardon等首次应用数量性状遗传位点(QTL)的方法进行了连锁基因定位研究，在以前用心理测量量表已经确诊的阅读困难儿童中成功地诱导表达。在对家系和双生子的研究和调查中都一致证明了遗传因素是阅读困难的主要病因，比发育和环境因素更为显著。目前，在遗传学方面发现了多条染色点基因和阅读障碍有关，包括1[10]，2[11-12]，3[13]，6[14-15]，7[16]，15[17-19]，18[20]和X27[21]。其遗传策略包括以下几种。

3.1连锁分析(linkageanalysis)连锁分析是通过研究一家系某一疾病的表型与某一标记是否共分离来判断该遗传标记和该疾病易感基因是否连锁，即二者在物理位置上是否相距较近。

目前利用同胞对或亲属对定位复杂性状的易感基因时，都依赖于亲属个体对某个(些)标记位点等位基因的共享程度。因此，进行连锁分析首先要从群体中选择合适的家系，由于存在多种基因和环境因素相互作用，故多代大家系很少，限制了连锁分析方法的应用。

Smith对9个阅读困难家系的常染色体显性性状进行连锁研究发现，所有阅读障碍者的15号染色体的异质优势对数分数(LOD)为3.241，将DYX1C1定位于15常染色体短臂15q21DYX1基因附近[22]。Rabin进行了一项改进的连锁性研究，对9个具有阅读障碍家族史家庭的3代人15号短臂染色体进行调查研究发现，阅读障碍出现高度的常染色体外显率[21]。

Fisher等于1998年对肯尼亚一个有着严重语音和语言障碍的3代家系进行了连锁研究，将语音障碍的易感基因(SPCH1)定位在常染色体7q315.6-cM的范围内[24]。

3.2等位基因共享法(allele-sharingmethods)受累同胞对(affectedsib-pair，ASP)法是等位基因共享法的一种，该方法通过比较同胞对之间是否随机共享了某一标记位点上相同的等位基因，从而推测出疾病易感基因是否与该位点连锁。受累家系成员(AMP)法是受累同胞对连锁分析方法的扩展，该方法利用一般的2个有血缘关系的受累标记表型的检测信息，分析致病基因与标记位点是否连锁，这种方法一般只需检测家系中受累亲属的标记表型，数据较易获得。

Field通过AMP的方法对79个受累家庭(至少有2个受累同胞)进行研究，对位于6p23-6p21.3一些标记基因重复性的研究结果认为，利用AMP法在对候选基因进行研究应当非常谨慎，因为可能会出现错误的结果[25]。

3.3关联研究关联分析是将遗传位点本身作为研究的对象。一方面，如果被研究的等位基因本身就是引起特定遗传表型的原因的话，这种关联分析的结果被称为“真实的”(true-association)关联；另一方面，如果被研究的等位基因本身与特定表型无关，而只是位于致病基因附近的话，关联分析的结果被称为连锁不平衡。

经典的关联分析方法是病例-对照研究(case-controlstudy)，是从人群水平上比较疾病组与对照组之间某个位点的等位基因(或等位型)和基因型(genotype)频率的差异。如果病例组与对照组的差异有统计学意义(P

传统的连锁分析在单基因的孟德尔遗传病的基因定位中作出了很大的贡献，但是对于复杂性状疾病，连锁分析的效力受到了很大的限制。而基于连锁不平衡基础之上的关联分析比连锁分析对弱效基因的分析更具有统计效力。因此，现在连锁不平衡分析在复杂性状疾病中的定位过程当中得到了越来越广泛的应用。

Morris等[26]利用传递不平衡检验的方法对121个意大利的家庭进行研究，对位于15q21的遗传标记研究发现，15q15-15q21区域的3个DNA标记(D15S146/D15S214/D15S994)与阅读困难显著关联，认为DNA标记在D15S146和D15S994之间约1cM的区域里存在1个或多个造成阅读困难复杂性状的易感基因。

此外，2项关联研究也表明6p21.3区域与阅读障碍有关。Kaplan[27]等以104个家庭为被试，对6p21.3-p22区域进行的关联研究表明，DNA标记JA04附近4Mb的区域里可能存在1个影响阅读障碍的QTL。随后，Deffenbacher等对更大的样本(349个家庭，1559名被试)进行了关联研究。首先进行QTL连锁研究发现，DNA标记D6S1597和D6S1571之间约3.24cM的区域里的1个QTL与5个阅读测验成绩存在显著连锁；在此基础上，用31个多态性标记对该区域进行了关联研究，并在6p21.3区域发现了5个与阅读障碍有关的基因(VVMP/DCDC2/KIAA0319/TTRAP/THEM2)。

上述遗传学研究策略在对阅读障碍的研究时，没有哪一种策略是最佳的，也不能孤立进行。阅读障碍传递模式的复杂性及其基因型与表型之间的不对应关系严重地限制了传统的连锁分析的效力。关联研究在许多情况下比连锁分析更有效。SNPs被认为是一种能稳定遗传的早期突变，它们之间存在连锁不平衡，与疾病有着稳定的相关性，因此可以应用高密度SNPs图谱，用关联研究的方法定位阅读障碍的主效基因。同时，还可以将遗传资料与疾病环境因素联系。

迄今为止的研究，还很难说有了明确一致性研究成果。原因不仅在于遗传具有异质性，而且对于阅读困难这样复杂性状进行重复性连锁研究是极度困难的。样本、统计方法等等都造成了重复性研究的难度。值得一提的是，由于母语、人种差异，汉族阅读障碍儿童的遗传特征可能有别于国外同类研究报道。

4参考文献

[1]DeFRIESJC，FULKERDW，LABUDAMC.Evidenceforageneticaetiologyinreadingdisabilityoftwins.Nature，1987，329：537-539.

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遗传学研究篇4

关键词：遗传学教学地方经济物种数量遗传学

遗传学是研究自然界生物的遗传和变异规律的科学，是生命科学领域中举足轻重的学科之一。遗传学研究各种生物的遗传信息传递及如何决定生物学性状发育的科学，与生命科学其他分支学科密切相连，既基础又重要，是生物技术、生物工程等专业的必修课程之一。

遗传学的课程教学目的是让学生在本科阶段掌握和应用遗传与进化的基本概念及理论实践技术，形成学以致用的综合能力。遗传学的教学是为了培养具有创新能力的实践应用型生物学人才打基础。

一、遗传学理论教学方法讨论

目前，遗传学教学主要在各类综合性院校、医学院和农业院校本科学生中开课，遗传学教学紧扣中心法则一条主线、遗传和变异两大要点、遗传学三大经典定律及经典遗传学、细胞遗传学、分子遗传学、数量遗传学四大板块，研究物质的传递、连锁互换规律与基因作图、性别决定和遗传重组、染色体结构和数量的变异，以及基因的调控与发育、群体和数量遗传。

除了传统的由浅入深、逐步递进的教师为中心讲解之外[1]，还可以通过遗传相关知识点辨析同义、相关概念。如性遗传与伴性遗传及限性遗传；遗传力、遗传参数和重复率等。整个遗传学都围绕遗传三大定律和中心法则进行学习，因此可对相关内容进行列表比较，构建结构图和知识点层次图。引用国外优秀的视频教学教材，让学生们在课堂上生动有趣且直观地了解遗传学当中的各个知识点，例如核酸基因的转录翻译和复制，及现今应用广泛的染色体诊断技术。在教学过程中，可引导学生重视科学史的研究，学习知识点同时了解培养学生科研精神和学习前人的研究思想与探索态度。此外，还可以鼓励学生多阅读原版英文教材，如“PrinciplesofGenetics7thed”、“IntroductiontoGeneticAnalysis，9thed”等，根据最新的文献报道，从中文的期刊文献阅读入手，争取阅读英文文献、撰写科研简报和综述结合课堂相关知识点，继而扩展和深入学习。开展相关课题的讨论课，采用分小组方式进行辩论和知识点梳理，这些教学方式都能帮助学生较好地掌握遗传学的理论知识。

二、数量遗传学教学现状

数量遗传学经历了百年的研究和探索，以线性模型为基础的理论体系基本完善。数量性状遗传规律的研究包括数量性状的数学模式和遗传参数估测、选择原理和方法、近交和杂交的遗传效应分析、群体遗传学理论、通径分析。

目前，基于数量遗传学发展起来的现代动植物育种方法，在育种工作上有着很大的指导意义。随着分子生物学的介入，传统的数量遗传学通过QTL定位、标记辅助选择（MAS）、标记辅助导入（MAI），使得数量遗传学发挥更大的作用。吴常信院士指出：“现代动物育种就是遗传理论、生物技术、计算机、系统工程和育种学家的实践经验的一个集合。”[2]

课堂教育的学时是有局限的，学生缺乏必要的生物学和数理统计基础知识，数量遗传教学难度大，效果差。学生经常听得云里雾里，实践环节的设定又多半以基础为主，某些甚至没有办法与生产紧密结合。教学中常常感觉理论知识的讲解学生能够较好的理解，但是一涉及具体问题的运用，就不知道从何下手，导致遗传学尤其是数量遗传学成为同学们心目中的神秘学科，总有一种犹抱琵琶半遮面的感觉。

三、我校本地地方经济物种临武鸭的研究情况

临武鸭是属肉蛋兼优型麻鸭，产于湖南郴州市临武县武水流域，中国名鸭之一，有着上千年悠久的养殖历史。根据科院亚热带生物研究所对其品质特性做的检测，临武鸭的蛋白质中氨基酸含量多，种类齐全尤其以风味氨基酸居多；衡量肉质品质的肌酐酸是其他鸭种的三倍；脂肪含量低，主要以不饱和脂肪酸为主，占90%以上，类似于深海鱼油的成分结构，且富含锌钙等微量元素。1984年将其载入《湖南省家畜家禽品种志》，1996年临武鸭获得湖南省优质农产品金奖，先后被湖南省、市、县列为种苗工程建设和农业产业化建设重点工程。

对临武鸭相关遗传性状的研究，为建立良种繁育体系和扩大养殖规模，加快农村经济起到帮助。此外，临武鸭属于地方特色品种，本研究有助于对地方种质资源的了解和保护，对生物多样性及遗传资源的开发和利用也具有一定的贡献，数量遗传学的理论和教学实践相结合也是一次尝试。

我国的肉鸭育种改良工作从二十世纪八十年代才开始。早期的选育工作还是采取常规方法，通过闭锁群家系育种，培育各具特色的新品系。近年来，通过适度近亲繁殖、高强度选择，培育出合成系，筛选出具有优良经济性状的配套系。如四川的天府肉鸭配套系、广东的仙湖三号肉鸭和北京的Z型北京鸭。我们本土的临武鸭虽然在生产实践中有着口耳相传的丰富经验，但缺乏深入的数据支撑分析。尽管是肉蛋兼用型，生长性能和产肉性能还有很大的发展空间，周期过长，饲料报酬低，鸭的生长性能还有进一步研究。

畜禽生产中，研究其生长相关性状估计遗传相关参数和建立模型，对其育种工作具有重要意义。因此，我们在数量遗传学教学中引用相应数学模型，对本地鸭种进行生长曲线非线性拟合研究。同时，估计本地物种的遗传相关参数中群体的遗传力、重复力和遗传相关是通过观测值方差筛选优质个体。对于品系选育取得主要经济性状遗传参数分析准确估计，制订有针对性的育种方案。[3][4]

四、地方物种研究与遗传学教学结合的意义

遗传学实验教学培养学生综合动手能力，坚持书本理论知识，室内室外相结合的原则，那么走出教室，走出实验室到生产基地去，是我们采用的教学方法之一。增加具有设计性、综合性、应用性的实验项目，与生产单位合作将实验室开到生产一线。[5]

1.提高学生学习兴趣，训练学生思维。遗传学尤其数量遗传学的知识，单纯教授让学生感觉很抽象，而带到生产实地考察，加上举例对比、数据的处理和正确估计群体的遗传参数和个体育种值，采用相应的模型构建遗传模型，并且掌握本地特色物种的生长发育规律，则学生的学习兴趣浓厚，同时训练学生思维，提高学生理论结合实际的能力。

2.为学生将来毕业论文、研究生阶段课题研究准备及相关教材修改和补充做铺垫。常规而言，生物相关本科毕业论文都是设计分子生物学很少训练数量遗传学的内容，实际上与地方物种研究紧密结合，进行数量遗传学的毕业论文设计，对学生有所启发。教师在教学中，通过特色经济物种的研究，对教材的补充和修改是有一定的帮助的。

3.鼓励学生创业。总理在第十二届全国人民代表大会第二次会议中指出：就业是民生之本，坚持实施就业优先战略和积极的就业政策，优化就业创业环境，以创新引领创业，以创业带动就业。高等院校作为先进生产力的孵化基地承担着不可推卸的重任，帮助青年学生就业创业，在掌握遗传学基础知识的同时，自己回家乡开办大规模养殖事业，不但解决自身就业问题，还有可能为当地经济作出大的贡献，创造更多的就业机会。

4.服务地方农经。早在二十世纪初，美国高校就提出大学教育应当服务地方经济和社会发展的理念，创建人才培养、科学研究和社会服务的高校教育发展模式。实践证明：只有在高校将其知识资产应用和扩展到企业和社会其他领域，新的世界经济结构和竞争才有生存空间。遗传学的教育与实践必须与生产劳动相结合，为社会为地方农业生产提供有价值的服务。

参考文献：

[1]罗培高.重视经典遗传学知识体系构建和学生自学能力的培养[J].遗传，2010，32（4）：404-408.

[2]冯政，刘贵生，孙华等.数量遗传学的发展与动物育种应用[J].猪与禽，2011，31（4）：63-64.

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[4]邹剑敏，李慧芳，陈宽维，等.我国家鸭品种资源遗传多样性保护等级分析[J].畜牧兽医学报，2011，42（1）：25-32.

遗传学研究篇5

700种遗传病“写在脸上”

伦敦大学学院儿童健康研究所教授哈蒙德是“辨脸识病”软件的研发人。他7年间辗转世界各大医院，为患有各种遗传疾病的儿童拍摄三维图像，分析图像后为每种遗传病人绘制面部特征图像。每幅特征图均由2.5万个点构成，涵盖最细微的轮廓变化。特征图经数字化处理后可作为诊断儿童是否患有遗传病的依据。

哈蒙德还借助三维数字图像技术建立一个健康儿童面部数据资料库，分析数据后得到融合了健康孩子面部基本特征的图像。

“辨脸识病”软件可以有效捕捉儿童的面部三维图像特征，如果与资料库的遗传病人面部特征图大部分吻合，家长就可以及早发现孩子患病。哈蒙德说：“一些（遗传病）症状明显。比如，你可以轻易识别一名唐氏综合症患儿。5000种记录在案的遗传病中，超过700种遗传病拥有不同寻常，但又难以察觉的面部特征。”

研究人员目前正在研究30种能改变人面貌的遗传病特征。迄今为止，“辨脸识病”已能辨别逾10种遗传病。

诊断准确率在90%以上

“辨脸识病”软件根据资料库的脸部特征数据对儿童是否患有遗传病做出初步判断。医生随后根据电脑分析结果进一步检查儿童的健康状况，包括脱氧核糖核酸测试等。确诊的费用比未经电脑排除疾病的费用大大降低。除此之外，这种筛查手段还可以节约时间、减轻儿童和家长的压力。

哈蒙德说：“如果孩子患有未知疾病，家长可以首先带他进行面部扫描，电脑确认后加速诊断过程，缩小基因测试的范围。”他建议：“如果能早些诊断出孩子患病，他们就可以及早得到适当治疗，患上并发症的几率也会降低，增加痊愈的可能性。”

遗传学研究篇6

1DNA甲基化和组蛋白乙酰化

1.1DNA甲基化DNA甲基化是指在DNA复制以后,在DNA甲基化酶的作用下,将S-腺苷甲硫氨酸分子上的甲基转移到DNA分子中胞嘧啶残基的第5位碳原子上,随着甲基向DNA分子的引入,改变了DNA分子的构象,直接或通过序列特异性甲基化蛋白、甲基化结合蛋白间接影响转录因子与基因调控区的结合。目前发现的DNA甲基化酶有两种:一种是维持甲基转移酶;另一种是重新甲基转移酶。

1.2组蛋白乙酰化染色质的基本单位为核小体,核小体是由组蛋白八聚体和DNA缠绕而成。组蛋白乙酰化是表观遗传学修饰的另一主要方式,它属于一种可逆的动态过程。

1.3DNA甲基化与组蛋白乙酰化的关系由于组蛋白去乙酰化和DNA甲基化一样,可以导致基因沉默,学者们认为两者之间存在串扰现象。

2表观遗传学修饰与恶性肿瘤耐药

2.1基因下调导致耐药在恶性肿瘤中有一些抑癌基因和凋亡信号通路的基因通过表观遗传学修饰的机制下调,并与化疗耐药有关。其中研究比较确切的一个基因是hMLH1,它编码DNA错配修复酶。此外,由于表观遗传学修饰造成下调的基因,均可导致恶性肿瘤耐药。

2.2基因上调导致耐药在恶性肿瘤中,表观遗传学修饰的改变也可导致一些基因的上调,包括与细胞增殖和存活相关的基因。上调基因FANCF编码一种相对分子质量为42000的蛋白质,与肿瘤的易感性相关。2003年,Taniguchi等证实在卵巢恶性肿瘤获得耐药的过程中,FANCF基因发生DNA去甲基化和重新表达。另一个上调基因Synuclein-γ与肿瘤转移密切相关。同样,由表观遗传学修饰导致的MDR-1基因的上调也参与卵巢恶性肿瘤耐药的形成。

3表观遗传学修饰机制在肿瘤治疗中的应用

3.1DNA甲基化抑制剂目前了解最深入的甲基化抑制剂是5-氮杂脱氧胞苷(5-aza-dc)。较5-氮杂胞苷(5-aza-C)相比,5-aza-dc首先插入DNA,细胞毒性比较低,并且能够逆转组蛋白八聚体中H3的第9位赖氨酸的甲基化。有关5-aza-dc治疗卵巢恶性肿瘤的体外实验研究结果表明,它能够恢复一些沉默基因的表达,并且可以恢复对顺柏的敏感性,其中最引人注目的是hMLH1基因。有关地西他滨(DAC)治疗的临床试验,研究结果显示,结果显示:DAC是一种有效的治疗耐药性复发性恶性肿瘤的药物。3.2HDAC抑制剂由于组蛋白去乙酰化是基因沉默的另一机制,使用HDAC抑制剂(HDACI)是使表观遗传学修饰的基因重新表达的又一策略。根据化学结构,可将HDACI分为短链脂肪酸类、氯肟酸类、环形肽类、苯酸胺类等4类。丁酸苯酯(PB)和丙戊酸(VPA)属短链脂肪酸类。PB是临床前研究最深入的一种HDACI,在包括卵巢恶性肿瘤在内的实体肿瘤(21例)Ⅰ期临床试验中有3例患者分别有4~7个月的肿瘤无进展期,其不良反应是短期记忆缺失、意识障碍、眩晕、呕吐。因此,其临床有效性仍有待于进一步在Ⅰ、Ⅱ期临床试验中确定。在VPA的临床试验中,Kuendgen等在对不同类型血液系统肿瘤中使用VPA进行了Ⅱ期临床试验,结果显示,不同的患者有效率差异甚远。辛二酰苯胺异羟肟酸(SAHA)是氯肟酸类中研究较深入的一种HDACI。其研究表明,体内使用安全剂量SAHA时,可有效抑制生物靶点,发挥抗肿瘤活性。大量体外研究结果显示,联合使用DNA甲基化抑制剂和HDACI会起到更明显的协同作用。

3.3逆转耐药的治疗Balch等使用甲基化抑制剂—5-aza-dc或zebularine处理卵巢恶性肿瘤顺柏耐药细胞后给予顺柏治疗,发现此细胞对顺柏的敏感性分别增加5、16倍。在临床试验中,Oki等将DAC和伊马替尼(imatinib)联合使用治疗白血病耐药患者,结果说明,应用表观遗传学机制治疗恶性肿瘤确实可以对化疗药物起到增敏作用,并且在一定范围内其疗效与体内表观遗传学的改变呈正比。Kuendgen和Pilatrino等对HDACI和化疗药物的给药顺序进行研究,结果显示,在使用VPA达到一定血清浓度时加用全反式维甲酸可增加复发性髓性白血病和骨髓增生异常综合征患者的临床缓解率,这可能与VPA引起的表观遗传学改变增加患者对药物的敏感性有关。