问答题
试比较常染色体显性遗传病和X连锁显性遗传病的遗传特征，X连锁隐性遗传病和Y连锁遗传病的遗传特征。
发布日期：2020-12-11
试题解析
常染色体显性遗传病
常染色体显性遗传病（AD）是指致病基因位于常染色体上，且由单个等位基因突变即可起病的遗传性疾病。常见的亚型包括：①完全显性；②不完全显性；③不规则显性；④共显性（⑤延迟显性；⑥从性显性等。
显性遗传病
常见病种：如软骨发育不全、缺指、并指症、成骨发育不全、马凡氏综合症、先天性外耳道闭锁、下额棉骨发育不良、先天性肌强直、扭转性痉挛、周期性麻痹、家族性多发性胃肠息肉、膀胱外翻、多囊肾（成年型）、神经纤维瘤、肾性糖尿病、结节性硬化症、先天性小角膜、先天性无虹膜、先天性白内障、视网膜母细胞瘤、先天性球形红细胞增多症、地中海贫血、鱼鳞病、遗传性血管神经性喉水肿、可变性红斑角化症、遗传性出血性毛细血管扩张症、慢性进行性舞蹈病、毛发红糠疹、特发性致纤维化肺泡炎等。优生准则：（1）只要病儿父母之一患病，每胎都有50%机会发病，再发风险率很高。对无可靠产前诊断方法者，不准生育第二胎。（2）病儿父母正常，家系调查又除外家族遗传病史，可能为基因突变所致，再发风险率较低，可准许生育第二胎。由显性致病基因导致的疾病为显性遗传病,也就是一对等位基因中只要一个产生了突变,或从双亲之一获得了一个这样的基因,就足以致病。
遗传算法
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，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、变异等过程。在求解较为复杂的组合优化问题时,相对一些常规的优化算法,通常能够较快地获得较好的优化结果。遗传算法已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。
- 中文名
- 遗传算法
- 基本概念
- 是一类借鉴生物界的进化规律设计的算法
- 特点
- 模拟自然进化搜索最优解
- 外文名
- Genetic Algorithm
- 基本操作算子
- 选择、杂交、变异
- 应用
- 组合优化、人工生命等
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遗传病通常具有垂直传递和终生性的特点，目前已知的遗传病大体可归纳为三大类，即单基因遗传病、（）、染色体遗传病。
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下列哪一种遗传病属于常染色体隐性遗传病？（）
对于某隐性遗传病而言，若双亲正常，子代中仅出现女性患者，则“关于该性状的基因a位于性染色体上，而且在X和Y染色体上都有座位”是最有可能的解释之一。
对于某隐性遗传病而言，若双亲正常，子代中仅出现男性患者，则说明关于该性状的基因a位于X染色体上，而在Y染色体上无相应座位。