家畜复杂性状稀有变异遗传研究

本研究通过模拟和基因组数据,使用群体遗传模型来预测稀有变异选择的预期特征,并比较不同SNP年龄估计方法的结果之间的异同。Wright-Fisher模型框架下,随着初始基因频率的增加,基因被固定的概率上升;与有效群体缩减Wright-Fisher模型相比,一般Wright-Fisher模型和有效群体扩增Wright-Fisher模型的基因被固定概率更高,但初始基因频率较高时,3种模型无明显差异。稀有变异基因的遗传方式为共显性、完全显性时,稀有变异基因可以在群体中达到很高的频率或固定,其中完全显性时基因频率在群体中达到0.5以上的概率更高;稀有变异基因的遗传方式为共显性时,不同有效群体含量随选择系数变化的规律与理论预测基本相同。SNP年龄估计依据不同假设条件,往往有不同估计结果。

基于声誉的移动众包系统的在线激励机制

在大数据环境下,对移动众包系统的研究已经成为移动社会网络(MSN)的研究热点。然而由于网络个体的自私性,容易导致移动众包系统的不可信问题,为了激励个体对可信策略的选取,提出一种基于声誉的移动众包系统的激励机制——RMI。首先,结合演化博弈理论和生物学中的Wright-Fisher模型研究移动众包系统的可信演化趋势;在此基础上,分别针对free-riding问题和false-reporting问题建立相应的声誉更新方法,从而形成一套完整的激励机制,激励感知用户和任务请求者对可信策略的选取;最后通过模拟实验对提出的激励机制的有效性和适应性进行了验证。结果显示,与传统的基于社会规范的声誉更新方法相比,RMI有效地提高了移动众包系统的可信性。

基因频率随机过程模型的形成与发展

基因频率变化规律是群体遗传学研究的核心 ,也是理解生物进化的关键。近 1个世纪以来 ,许多遗传学家做出了重要贡献。在许多遗传学著作中 ,常常提到基因频率的 Hardy- Weinberg平衡定理 ,并把此定理作为群体遗传学的核心 ,不适当地夸大了这个定理的作用。而真正对群体遗传学的基本理论 ,特别是群体遗传学数学理论有开拓性贡献的遗传学家 ,当属 R.A.Fisher,S.Wright,J.B.S.Haldane,T.Dobzhansky,A.Kolm ogorov,G.Malecot和M.Kimura等人。本文简要总结他们的主要工作 。

基因频率动态特征的随机过程模型

本文简要论述了群体遗传学的核心问题 ,生物群体在进化过程中 ,目标基因在中性状态 (没有选择压力 ) ,或选择压力随机波动情况下 ,基因频率随机变化动态特征 ,及描述这些特征的随机过程数学模型的原理 ,基本公式的来源 ,目前常用模型的主要类型、用途 ,解决实际问题时所需的约束条件 ,参数的设置及其遗传学意义 ,主要方程的解析公式等。主要模型包括离散状态的 Markov链和连续状态的 Markov过程 ,扩散方程 ,Kolm ogolov前向方程和后向方程 ,Wright- Fisher模型等。

选择、突变、遗传漂变共同作用下演化系统的适应景观

通过解析地给出演化系统在突变、选择、随机漂变共同作用下的适应景观,讨论了演化过程相应的动力学行为.与已知的结果进行了比较,结果显示适应景观在这一系统是存在的,构造适应景观方法不受维数限制.