一、两对等位基因群体熵的性质（论文文献综述）
许时伦,杨晓明,胡彦民,井金学,张新民[1]（2014）在《普通群体与近交群体的对比分析》文中提出对普通群体与近交群体的有关概念、性质、影响因素、基因型频率的动态趋势以及随机交配率与随机交配指数对基因型频率的影响进行分析.结果表明:普通交配与近交的概念不同;随机交配率与随机交配指数性质不同;普通群体3种基因型频率在世代间的动态逐渐趋于平衡,近交群体3种基因型频率的动态趋于近交系数等于1的状态;随机交配率与基因型频率呈曲线相关,近交系数与基因型频率呈直线相关.
王琼,杨朝武,蒋小松,杜华瑞,李维[2]（2013）在《由最大信息熵原理解释动物遗传资源保护的必要性》文中进行了进一步梳理熵是描述系统状态的函数,而最大熵原理则表明了系统发展变化的趋势,系统的最终状态必然是熵增加至最大值的状态,对于任何系统都是如此。因此,群体遗传系统的平衡定律可以统一用最大熵原理进行判定和描述,任意群体的基因型信息熵在随机交配世代传递时有不断增加的趋势,在一定约束条件下基因型信息熵达到最大值时,就称之为达到遗传平衡。文章综述了最大信息熵原理及其在遗传学上的应用,根据其与Hardy-weinberg平衡定律的一致性,探讨动物遗传资源保护的必要性。
黄雪燕,李大林,陈奇[3]（2010）在《随机交配群体两对连锁杂合基因频率的演变模型》文中指出用差分方程组建立具有两对连锁杂合基因的随机交配群体4种基因10种基因型频率逐代演变的数学模型,把它们看成影射,发现不动点集位于一个超平面与一个超曲面的交集.超平面具有类似分岔点的性质,故逐代计算中需进行归一化处理.对育种工作中在哪一代选种有指导意义.
何东,袁玉萍,代冬岩[4]（2010）在《完全表型同型交配群体母子间基因型的联合分布及信息熵》文中研究指明【目的】研究完全表型同型交配群体母子间基因型的联合分布及其信息学性质,以丰富群体遗传学的研究方法。【方法】从随机交配下的Hardy-Weinberg平衡开始,施以完全表型同型交配的群体,利用概率统计方法推导母子间基因型联合分布的规律,利用Shannon信息熵方法研究母子间基因型联合信息熵的变化规律,并进行数学模拟。【结果】在世代交替中,母子间基因型联合信息熵逐代减少,但逐代减少的趋势越来越慢,经过一个非常漫长的过程后,母子间基因型联合信息熵趋向于固定值,最终极限情况是群体完全纯合。这是一个远离Hardy-Weinberg平衡状态、趋向于非平衡定态的过程,数学模拟验证了所得结论的正确性。【结论】在完全表型同型交配下,母子间基因型联合信息熵逐代减少,使纯合体逐渐增加、杂合体逐渐减少,群体从多型共存走向纯合。
陈奇,黄雪燕[5]（2009）在《多对独立杂合基因群体熵变的一个定理》文中研究指明研究具有多对独立杂合基因的群体的基因型熵的逐代演变规律,推导出适合任意自交率的模型,证明了某一世代的群体基因型熵与该群体的独立杂合基因对数成正比。
刘建军[6]（2009）在《群体连锁遗传的信息学模型研究》文中提出本文以Shannon信息论为工具,对群体遗传学中的连锁遗传进行了以下三方面的研究:1有连锁的两对等位基因群体的Shannon信息熵研究,得出以下结果:（1）有连锁的两对等位基因平衡群体的基因型信息熵最大,配子信息熵最大,即最大信息熵分布就是平衡群体分布;（2）有连锁的两对等位基因非平衡群体,经过一代随机交配,各位点基因型信息熵达到最大,随着交配代数的增加,群体信息熵,配子信息熵逐渐增大,直到平衡达到最大;（3）有连锁的两对等位基因非平衡群体,信息熵增大的速度随着连锁强度的减弱,即重组率c的增加而加快;（4）有连锁的两对等位基因平衡群体中,各位点基因型间相互独立,两性配子间相互独立;（5）有连锁的两对等位基因平衡群体中,基因型信息熵等于配子信息熵的2倍,配子信息熵等于各位点基因库信息熵之和。2性连锁平衡群体信息模型研究,得出以下结果:（1）当雌性群体与雄性群体信息熵之和达到最大且等于基因信源信息熵3倍,也就是[S[G（♀）]+ S[G（♂）]]max=3 S[A（P）]时,,性连锁群体达到平衡.即p1 1 = p13=pq, P1 4 = q2, p 15 =p, p 16 =q（2）经过一代随机交配,性连锁群体的雄性基因信源为上代雌性基因信源,因而有S[A1（♂）]=S[A0（♀）].这个性质说明,平衡过程是下代雄性基因信源及其信息量变为上代雌性基因信源及其信息量的交替振荡过程,即S[Ai（♂）]=S[Ai-1（♀）], i=1,2,…,（3）平衡过程是用上代雌、雄基因信源信息量表达下代雌性群体信息量的过程,即S[Gi（♀）]=S[Ai-1（♂）]+S[Ai-1（♀）]. i=1,2,…,当S[A（♂）]=S[A（♀）]=S[A0（P）]时,再经过一代随机交配群体就达到平衡.（4）群体中基因平均信源信息量不变,即S[A1（P）]=S[A0（P）].这说明,在随机交配下,群体基因平均信息量逐代不变,即S[Ai（P）]=S[A0（P）]. i=1,2,…（5）经过一代随机交配雌性基因信源A, a的频率为上代雌、雄基因信源同种基因频率的平均值,即1p (A♀（6）性连锁不平衡群体,逐代随机交配下去,终将平衡,使S[G（♂）]+S[G（♀）]达到最大值3S[A0（P）]。由性连锁群体的平衡及其信息熵的分析知,平衡时信息熵最大,这在伴性遗传基因定位上很有意义。另外,性连锁不平衡群体,在随机交配下,其平衡过程就是信息熵增大的过程,即种内进化是熵增大过程,也是生物保持其遗传多样性的过程。3群体连锁在QTL分析中的信息模型研究,得出以下结论:（1）回交群体信息熵S （c）随着连锁强度的减弱而逐渐增大,由完全连锁时的ln 2增加到无连锁时的2 ln2.并且关于重组率c是增加的凸函数。（2）在回交群体对重组率c的信息论估计中,不论是利用亲祖型频率与重组型频率的观察值估计c.还是利用亲祖型频率与重组型频率的观察值的合并值估计c。重组率c的估计值c?就是使回交群体观察值信息熵S （p）与期望值信息熵S （c）之差的平方f （ c）= [S（p）?S（c）]2取得最小值时的取值,这时最小值为零。即[ f （c?）]min =0（3）设θ=（1 ?c）2,F2代群体表现型期望值信息熵为S （θ）,当14≤θ≤1时, S （θ）是单调递减的凸函数,且（4）在用F2代群体对重组率c的信息论估计中,使函数f （θ）= [S（p）?S（θ）]2取得最小值时θ的取值所对应的c为重组率。重组率c的估计值为: c? =1?θ?.函数f （θ）最小值为零,即[ f （θ?）]min =0
张银霞[7]（2009）在《相邻位点碱基突变的熵性质》文中研究表明自然界的生物绚丽多姿,千姿百态,不但不同种属的生物个体之间存在着差异,即使是同一种属的生物不同个体之间也存在着这样那样的不同,即生物具有多样性。生物多样性是一种普遍现象,是生物群体存在和发展的基础;“熵”是其最好的度量。生物多样性有些是由于环境因素造成的,有些是由于生物体自身的遗传物质不同造成的。遗传因素是决定生物多样性最主要、最根本的因素。而突变是造成生物遗传物质不同的最主要原因。为了揭示突变对生物多样性的影响,进而最终揭示生物多样性的发展方向,本文以Shannon信息熵作为生物多样性的度量,在分子水平上对相邻位点碱基突变的熵性质进行了两个方面的研究:理论分析和模拟研究。理论分析:首先,对长度无限的DNA序列进行了分析,证明了在任何突变率下,序列总是达到平衡而序列的两相邻位点碱基组成的信息熵也总是达到最大值4ln2;其次,对于有限长DNA序列,分别在双参数模型和单参数模型下建立两相邻位点碱基突变的微分方程模型,得出了16种碱基组成的概率随世代变化的函数关系式,证明两相邻位点碱基突变具有保熵性,生物是朝着熵增方向即多样性增加的方向进化的;该结论也适用于3个相邻位点以及更多相邻位点碱基突变的情况。模拟研究:在理论分析的基础上,利用Matlab软件进行两相邻位点碱基突变的随机计算机模拟。首先,利用计算机随机产生一条长度为5×104bp的DNA序列,然后让它分别在突变率为0.0025、0.0034、0.0046/基因组/世代的基因组平均突变率下随机地发生突变,不区分转换和颠换率的前提下,模拟500000个世代,计算序列在每一个世代的序列熵;其次,利用计算机随机地产生三条长度分别为5×103bp,5×104bp,2×105bp的随机DNA序列,然后让它们在突变率为0.0034/基因组/世代的基因组平均突变率下随机地发生突变,不区分转换和颠换率的前提下,模拟500000个世代,计算每一条序列每一个世代的序列熵。模拟结果与理论分析相吻合,直观验证了所得理论结果。通过理论分析和模拟研究,得出了DNA序列相邻位点碱基突变的熵随世代的发展而变化,并逐渐地趋于序列熵的最大值的重要结论。进而也阐释了生物是朝多样性增大的方向发展进化的这一客观事实。
马国际,梁丽静,范彦辉,王文娟,戴家庆,袁志发[8]（2008）在《点突变的熵性质》文中进行了进一步梳理生物多样性是生物群体存在和发展的基础,遗传物质DNA是生物多样性的物质依存,而熵是生物多样性的最好度量.为了了解点突变的熵性质,本研究分别在单参数模型和双参数模型下建立了有限长DNA序列点突变的微分方程模型,得出了4种碱基随世代变化的函数关系式,在分子水平上探讨了点突变的熵性质,证明了生物具有保熵性,生物是朝着多样性增大的方向发展进化的.并利用Matlab软件进行了随机点突变的计算机模拟,直观验证了所得的理论结果.
马国际[9]（2008）在《点突变的熵性质》文中进行了进一步梳理自然界的生物丰富多彩,多种多样,不但不同种属的生物个体之间存在着差异,即使是同一种属的生物不同个体之间也存在着这样那样的不同,即生物具有多样性。生物多样性是一种普遍现象,是生物群体存在和发展的基础;“熵”是其最好的度量。生物多样性有些是由于环境因素造成的,有些是由于生物体自身的遗传物质不同造成的。遗传因素是决定生物多样性最主要、最根本的因素。而突变是造成生物遗传物质不同的最主要原因。为了揭示突变对生物多样性的影响,进而最终揭示生物多样性的发展方向,本文以Shannon信息熵作为生物多样性的度量,在分子水平上对点突变的熵性质进行了两个方面的研究:理论分析和模拟研究。理论分析:首先,根据有关“无限”的数学理论,对长度无限的脱氧核糖核苷酸序列进行了分析,证明了在任何突变率下,序列总是达到平衡而序列熵也总是达到最大值ln4;其次,对于有限长脱氧核糖核苷酸序列,在突变的单参数模型下,建立了点突变的微分方程模型,得出了四种碱基在序列中的数目随世代变化的函数关系式,证明了随着世代的增加,脱氧核糖核苷酸序列的序列熵趋向于最大值;最后,对于有限长脱氧核糖核苷酸序列,在突变的双参数模型下,建立了点突变的微分方程组模型,得出了四种碱基在序列中的数目随世代变化的函数关系式,证明了随着世代的增加,脱氧核糖核苷酸序列的序列熵也趋向于最大值。模拟研究:在理论分析的基础上,利用Matlab软件进行随机点突变的计算机模拟。首先,利用计算机的随机函数产生三条长度相同的脱氧核糖核苷酸序列,然后让它们分别在突变率为0.0025、0.0034、0.0046/基因组/世代的基因组平均突变率下随机地发生突变,不区分各类碱基之间相互的突变率,分别模拟100000、200000、500000个世代,计算每一条序列在每一个世代的序列熵;其次,利用计算机随机地产生三条长度分别为5×103bp,5×105bp,5×106bp的随机脱氧核糖核苷酸序列,然后让它们在突变率为0.0034/基因组/世代的基因组平均突变率下随机地发生突变,不区分各类碱基之间相互的突变率,分别模拟100000、200000、500000个世代,计算每一条序列每一个世代的序列熵。两类模拟结果均与理论分析相吻合,直观验证了所得理论结果。通过理论分析和模拟研究,得出了生物遗传物质脱氧核糖核苷酸序列的序列熵随世代的发展而变化,并逐渐地趋于序列熵的最大值的重要结论。进而也阐释了生物是朝多样性增大的方向发展进化的这一客观事实。
许时伦[10]（2007）在《普通群体的遗传机制》文中进行了进一步梳理群体遗传学是研究生物群体的遗传结构及其变化规律的遗传学分支。在这个学科中,理论性研究先于实验性研究是这门学科的特殊性。本研究从理论上建立了一对等位基因、复等位基因、两对等位基因在普通群体中的遗传机制。并且把普通群体与近亲交配群体进行了对比分析和讨论。同时,阐述了普通群体在突变压力下,一对等位基因在群体中动态规律。通过对普通群体遗传机制的研究,得出以下结果:1.建立了普通群体的遗传理论及其该理论的系列数学模型。2.普通群体依据随机交配率大小的不同,趋近平衡的时间不同。一般情况下,无论随机交配率大小,经过1——10代群体接近平衡,自然条件下的群体可认为是平衡群体。因此,在群体遗传研究中,遗传结构不吻合Hardy——Weinberg平衡的群体,可以用普通群体的平衡来解释。3.随机交配率是普通群体的一个重要参数。它与杂合子频率正相关,与纯合子频率负相关;两个等位基因频率相等时,杂合子频率最高;当r=1/2且两个等位基因频率相等时,3种基因型频率相等;已知随机交配率和基因频率,即可定量分析群体遗传结构。4.普通群体一对等位基因、复等位基因、两对等位基因遗传数学模型（3.1）、（3.13）、（3.27）是非平衡群体的数学模型。它可以转换为随机交配群体的数学模型和非平衡自交群体的数学模型。数学模型（3.7）、（3.16）、（3.30）是平衡群体的数学模型。它可以转换为随机交配群体的数学模型和平衡自交群体的数学模型。所以,普通群体是一个具有代表性的群体。5.通过普通群体与近亲交配群体的比较,群体在非平衡条件下,普通群体与近亲交配群体相同的是都把群体作为随机交配和自交或近亲交配两部分的合成群体。不同的是普通群体随机交配部分的3种基因型频率在各世代是固定的量,自交部分的3种基因型频率是变量。近亲交配群体随机交配部分和近亲交配部分都是变量。6.群体在平衡状态下,普通群体的平衡公式（3）与莱特平衡公式（2）两个公式中,除基因频率p和q是相同的,其它参数及公式的形式是不同的。说明两个平衡公式有很大的区别。7.在群体平衡状态下,随机交配率与近交系数存在曲线相关关系,在一定条件下两者可以相互转换,其关系式是F = （1 ?r）/（1+r）。8.在群体平衡情况下,当r =0与F =1或r =1与F =0时,两者对基因型频率的影响相同;当0 < r <1与1 > F >0时,随机交配率对3种基因型频率的影响是曲线相关,近交系数对3种基因型频率的影响是直线相关。并且随机交配率从0到1对基因型频率影响的程度由大逐渐变小,近交系数对基因型频率影响的程度始终一样。9.群体在非平衡条件下,如果已知普通群体某一世代的基因型频率,根据随机交配率、基因频率可直接推算下一代或任一世代的基因型频率。近亲交配群体则不能,只能根据当代的近交系数进行计算。10.本文建立了普通群体遗传机制的一系列数学模型,这是对普通群体遗传机制的数学描述,它使群体遗传学所研究的群体由随机交配群体、近亲交配群体、自交群体扩展到普通群体。
二、两对等位基因群体熵的性质（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、两对等位基因群体熵的性质（论文提纲范文）
（1）普通群体与近交群体的对比分析（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 近交与普通交配及随机交配率与随机交配指数 |
| 2 普通群体与近交群体 |
| 2.1 基因型频率动态变化的影响因素分析 |
| 2.2 基因型频率的动态趋势分析 |
| 2.3 随机交配率与随机交配指数对基因型频率影响 |
| 3 普通群体与近交群体的异同 |
| 4 讨论 |
（2）由最大信息熵原理解释动物遗传资源保护的必要性（论文提纲范文）
| 1 最大信息熵原理 |
| 1.1 熵 |
| 1.2 信息熵 |
| 1.3 信息熵的性质 |
| 1.4 最大信息熵原理 |
| 2 信息熵理论在遗传学上的发展 |
| 3 最大信息熵原理与Hardy-Weinberg平衡定律的一致性 |
| 4 最大信息熵原理与动物育种 |
| 4.1 最大信息熵原理在动物育种中的体现 |
| 4.2 动物育种造成品种的退化 |
| 5 动物遗传资源保护的必要性 |
| 5.1 我国动物遗传资源状况 |
| 5.2 动物遗传资源保护的必要性 |
| 5.3 对策 |
| 6 小结与展望 |
（4）完全表型同型交配群体母子间基因型的联合分布及信息熵（论文提纲范文）
| 1 母子间基因型的联合分布 |
| 2 母子间基因型的联合信息熵及其变化规律 |
| 3 数学模拟 |
| 4 结 论 |
（6）群体连锁遗传的信息学模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 群体遗传学及基因连锁 |
| 1.1 群体遗传学的发展概况 |
| 1.2 群体遗传学中的数学方法 |
| 1.3 平衡定律和连锁遗传群体 |
| 1.3.1 随机交配下的平衡定律 |
| 1.3.2 平衡群体的一般定律——哈迪—温伯格(Hardy—Weinberg)定律 |
| 1.3.3 连锁、交换和基因定位 |
| 1.3.4 群体连锁遗传 |
| 第二章 信息论及其在遗传学中的应用 |
| 2.1 信息科学和信息论 |
| 2.2 信息论的形成与发展 |
| 2.3 信息论方法的应用及现状 |
| 2.4 SHANNON 信息论的基本概念 |
| 2.4.1 shannon 熵 |
| 2.4.2 Shannon 信息量的性质 |
| 2.4.3 互信息与信源间的关联 |
| 2.4.4 最大信息熵原理 |
| 2.5 SHANNON 信息论在遗传学中的应用 |
| 2.5.1 Shannon 信息熵及多样性的度量 |
| 2.5.2 平衡定理与Shannon 信息熵最大定理 |
| 2.5.3 Shannon 信息熵与基因多样度的测度 |
| 2.5.4 Shannon 信息熵在遗传学与群体遗传学中的研究进展 |
| 第三章 群体连锁遗传的信息论模型研究 |
| 3.1 有连锁的两对等位基因群体的SHANNON 信息熵 |
| 3.2 性连锁平衡群体信息模型研究 |
| 3.2.1 性连锁群体的平衡与信息熵 |
| 3.2.2 平衡的建立及其熵变规律 |
| 3.3 群体连锁在QTL 分析中的信息模型研究 |
| 3.3.1 回交群体在QTL 分析中的信息模型研究 |
| 3.3.2 F2 代群体在QTL 分析中的信息模型研究 |
| 第四章 结论与讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）相邻位点碱基突变的熵性质（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 进化论的思想发展 |
| 1.1 达尔文的生物进化论 |
| 1.2 新达尔文主义 |
| 1.3 现代达尔文主义 |
| 1.4 分子生物学对进化论的影响 |
| 第二章 遗传多样性 |
| 2.1 遗传多样性的概念 |
| 2.2 遗传多样性的指标体系 |
| 2.2.1 多态位点的比例 |
| 2.2.2 杂合性 |
| 2.2.3 分化性指标 |
| 2.2.4 有效等位基因数目 |
| 2.2.5 平均密码子差数 |
| 2.2.6 Shannon 信息熵 |
| 2.3 遗传多样性的研究方法 |
| 2.3.1 形态学水平 |
| 2.3.2 染色体水平 |
| 2.3.3 等位酶水平 |
| 2.3.4 DNA 水平 |
| 第三章 SHANNON 信息量在遗传学中的应用 |
| 3.1 信息的度量—SHANNON 信息量 |
| 3.1.1 Shannon 信息量的定义和性质 |
| 3.1.2 最大信息熵原理 |
| 3.2 SHANNON 信息量在遗传学中的应用基础 |
| 3.2.1 平衡定理是Shannon 信息熵最大定理 |
| 3.2.2 Shannon 信息熵是基因多样度的最好测度 |
| 3.3 SHANNON 信息量在遗传学中的研究进展 |
| 第四章 相邻位点碱基突变的信息论模型 |
| 4.1 DNA 序列两相邻位点碱基组成的熵 |
| 4.2 无限长DNA 序列两相邻位点碱基突变的熵性质 |
| 4.3 有限长DNA 序列两相邻位点碱基突变的熵性质 |
| 4.3.1 双参数模型下有限长DNA 序列两相邻位点碱基突变的熵性质 |
| 4.3.2 单参数模型下有限长DNA 序列两相邻位点碱基突变的熵性质 |
| 4.3.3 三相邻位点以及更多相邻位点碱基突变的熵性质 |
| 4.4 相邻位点碱基突变的有限长DNA 序列熵值变化的计算机模拟 |
| 4.5 结论和讨论 |
| 第五章 结果和讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）点突变的熵性质（论文提纲范文）
| 1 基因和DNA序列的熵 |
| 2 无限长DNA序列点突变的熵性质 |
| 3 有限长DNA序列点突变的熵性质 |
| 3.1 单参数模型下有限长DNA序列点突变的熵性质 |
| 3.2 双参数模型下有限长DNA序列点突变的熵性质 |
| 4 有限长DNA序列熵的计算机模拟 |
| 5 结论和讨论 |
（9）点突变的熵性质（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 进化论的思想发展 |
| 1.1 达尔文的生物进化论 |
| 1.2 新达尔文主义 |
| 1.3 现代达尔文主义 |
| 1.4 分子生物学对进化论的影响 |
| 第二章 遗传多样性 |
| 2.1 遗传多样性 |
| 2.2 遗传多样性的成因 |
| 2.3 遗传多样性的指标体系 |
| 2.3.1 多态位点的比例 |
| 2.3.2 杂合性 |
| 2.3.3 分化性指标 |
| 2.3.4 有效等位基因数目 |
| 2.3.5 平均密码子差数 |
| 2.3.6 Shannon 信息熵 |
| 2.4 遗传多样性的研究方法 |
| 2.4.1 形态学水平 |
| 2.4.2 染色体水平 |
| 2.4.3 等位酶水平 |
| 2.4.4 DNA 水平 |
| 第三章 SHANNON 信息量在遗传学中的应用 |
| 3.1 信息的度量—SHANNON 信息量 |
| 3.1.1 Shannon 信息量的定义和性质 |
| 3.1.2 最大信息熵原理 |
| 3.2 SHANNON 信息量在遗传学中的应用基础 |
| 3.2.1 平衡定理是Shannon 信息熵最大定理 |
| 3.2.2 Shannon 信息熵是基因多样度的最好测度 |
| 3.3 SHANNON 信息量在遗传学中的研究进展 |
| 第四章 点突变的信息论模型 |
| 4.1 基因和DNA 序列的熵 |
| 4.2 无限长DNA 序列点突变的熵性质 |
| 4.3 有限长DNA 序列点突变的熵性质 |
| 4.3.1 单参数模型下有限长DNA 序列点突变的熵性质 |
| 4.3.2 双参数模型下有限长DNA 序列点突变的熵性质 |
| 4.4 有限长DNA 序列熵的计算机模拟 |
| 4.5 结论和讨论 |
| 第五章 结论与讨论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）普通群体的遗传机制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 群体遗传学发展综述 |
| 1.1 孟德尔群体 |
| 1.2 群体遗传学 |
| 1.3 群体遗传学的发展 |
| 1.4 群体遗传学中的数学方法 |
| 第二章 群体遗传学的重要理论 |
| 2.1 哈德一温伯格(HARDY-WEINBERG)定律 |
| 2.1.1 基因型频率与基因频率的概念 |
| 2.1.2 基因型频率和基因频率的关系 |
| 2.1.3 平衡定律 |
| 2.2 莱特(WRIGHT)平衡定律及基因的随机漂变 |
| 2.2.1 莱特平衡定律 |
| 2.2.2 遗传漂变理论 |
| 第三章 普通群体的遗传机制及其遗传平衡 |
| 3.1 一对等位基因的遗传 |
| 3.1.1 普通群体世代间基因型频率与基因频率和随机交配率的关系 |
| 3.1.2 群体平衡及性质 |
| 3.1.3 趋于平衡时基因型频率与随机交配率和世代的关系 |
| 3.2 复等位基因的遗传 |
| 3.2.1 等位基因和基因型及其频率的关系 |
| 3.2.2 非平衡的普通群体世代间基因频率与基因型频率的关系 |
| 3.2.3 平衡群体基因型频率与基因频率之间的关系及其性质 |
| 3.2.4 多个复等位基因平衡群体基因型频率与基因频率的关系 |
| 3.3 两对等位基因的遗传 |
| 3.3.1 两对等位基因、基因型及其频率的关系 |
| 3.3.2 世代间基因频率与基因型频率的关系 |
| 3.3.3 普通群体两对等位基因的遗传平衡 |
| 第四章 普通群体与近亲交配群体 |
| 4.1 普通群体与近亲交配群体的比较 |
| 4.1.1 非平衡群体的比较 |
| 4.1.2 平衡群体的比较 |
| 4.2 普通群体与近亲交配群体研究方法上的区别 |
| 4.2.1 研究方法的区别 |
| 4.2.2 研究对象的异同 |
| 第五章 突变压力对普通群体遗传的影响 |
| 5.1 突变压力下的群体基因频率数学模型 |
| 5.1.1 上下代关系模型 |
| 5.1.2 第n 代与初始状态的关系模型 |
| 5.1.3 平衡群体模型 |
| 5.2 突变压力对普通群体基因型频率的影响 |
| 5.2.1 基因型频率变化动态模型的建立 |
| 5.2.2 群体平衡状态的模型 |
| 第六章 结论与讨论 |
| 有待研究的问题 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、两对等位基因群体熵的性质（论文参考文献）
- [1]普通群体与近交群体的对比分析[J]. 许时伦,杨晓明,胡彦民,井金学,张新民. 信阳师范学院学报(自然科学版), 2014(03)
- [2]由最大信息熵原理解释动物遗传资源保护的必要性[J]. 王琼,杨朝武,蒋小松,杜华瑞,李维. 黑龙江畜牧兽医, 2013(07)
- [3]随机交配群体两对连锁杂合基因频率的演变模型[J]. 黄雪燕,李大林,陈奇. 数学的实践与认识, 2010(20)
- [4]完全表型同型交配群体母子间基因型的联合分布及信息熵[J]. 何东,袁玉萍,代冬岩. 西北农林科技大学学报(自然科学版), 2010(04)
- [5]多对独立杂合基因群体熵变的一个定理[J]. 陈奇,黄雪燕. 柳州职业技术学院学报, 2009(03)
- [6]群体连锁遗传的信息学模型研究[D]. 刘建军. 西北农林科技大学, 2009(S2)
- [7]相邻位点碱基突变的熵性质[D]. 张银霞. 西北农林科技大学, 2009(S2)
- [8]点突变的熵性质[J]. 马国际,梁丽静,范彦辉,王文娟,戴家庆,袁志发. 科学通报, 2008(19)
- [9]点突变的熵性质[D]. 马国际. 西北农林科技大学, 2008(12)
- [10]普通群体的遗传机制[D]. 许时伦. 西北农林科技大学, 2007(07)