基因变异

遗传算法 1.简要概述 在几十亿年的演化过程中，自然界中的生物体已经 形成了一种优化自身结构的内在机制，它们能够不 断地从环境中学习，以适应不断变化的环境。对于大多数生物体，这个过程是通过自然选择和有性生殖来完成的。自然选择决定了群体中哪些个体 能够存活并繁殖，有性生殖保证了后代基因的混合 与重组。 演化计算（Evolutionary Computation, EC）是在达尔文（Darwin）的进化论和孟德 尔（Mendel）的遗传变异理论的基础上产生的一种在 基因和种群层次 上 模拟自然界生 物进化过程与机制，进行问题求解的自组织、自适应的随机搜索技术 。它以达尔文进化论的“物竟天择、适者生存”作为算法的进化规则，并结合孟德尔的遗 传变异理论，将生物进化过程中的繁殖（Reproduction）、变异（Mutation）、竞争 （Competition）、选择（Selection）引入到了算法中，是一种对人类智能的演化模拟方法演化计算的主要有 遗传算法、演化策略、演化规划和遗传规划 四大分支。其中，遗传算 法是演化计算中最初形成的一种具有普遍影响的模拟演化优化算法。 遗传算法简称GA（Genetic Algorithms）是1962年由美国Michigan大学的Holland教授提出的模拟自然界遗传机制和生物进化论而成的一种 并行随机搜索最优化方法 。

遗传算法 1.简要概述 在几十亿年的演化过程中，自然界中的生物体已经 形成了一种优化自身结构的内在机制，它们能够不 断地从环境中学习，以适应不断变化的环境。对于大多数生物体，这个过程是通过自然选择和有性生殖来完成的。自然选择决定了群体中哪些个体 能够存活并繁殖，有性生殖保证了后代基因的混合 与重组。 演化计算（Evolutionary Computation, EC）是在达尔文（Darwin）的进化论和孟德 尔（Mendel）的遗传变异理论的基础上产生的一种在 基因和种群层次 上 模拟自然界生 物进化过程与机制，进行问题求解的自组织、自适应的随机搜索技术 。它以达尔文进化论的“物竟天择、适者生存”作为算法的进化规则，并结合孟德尔的遗 传变异理论，将生物进化过程中的繁殖（Reproduction）、变异（Mutation）、竞争 （Competition）、选择（Selection）引入到了算法中，是一种对人类智能的演化模拟方法演化计算的主要有 遗传算法、演化策略、演化规划和遗传规划 四大分支。其中，遗传算 法是演化计算中最初形成的一种具有普遍影响的模拟演化优化算法。 遗传算法简称GA（Genetic Algorithms）是1962年由美国Michigan大学的Holland教授提出的模拟自然界遗传机制和生物进化论而成的一种 并行随机搜索最优化方法 。

《全基因组测序在遗传病检测中的临床应用专家共识》 1:根据题目就知道专家们还是推荐全基因组测序，而不是全外显子，测序深度（通常>40X)，检测SNP、SV（包含CNV）以及线粒体变异 2:WGS可有效避免在相关基因组区域进行靶向富集时产生的技术偏差。在某些情况下不推荐使用WGS，如目标疾病致病基因的相当一部分变异类型不在WGS检测范围，例如Beckwith—Wiedemann综合征等基因印迹疾病;目标疾病致病基因存在同源区域等情况，如先天性肾上腺皮质增生(CYP21A2 基因相关)等。 3::WGS检测的局限性主要包括，(1)涉及高度重复或同源的基因组区域的检测及分析可能不准确。在染色体着丝粒DNA、着丝 粒旁的异染色质、端粒、亚端粒区问或线粒体基因 组等高度重复或同源的区间，较短的读长在与参考 基因组进行比对时可能存在不唯一性。这些区域还存在活跃的重组，也会增加比对难度。临床常见 的与高度重复或同源基因或基因组相关疾病包括耳聋(STRC基因相关)，先天性肾上腺皮质增生 (CYP21A2基因相关)，Lynch综合征(PMS2基因相关)等。（2)对于mtDNA变异识别存在局限性，需用特异性高的mtDNA检测方法进行验证。原因是线粒体基因组变异有杂质性的特点 由于线粒体基因组存在大量与核基因同源的序列，WGS 测序可能出现mtDNA变异假阳性

一、遗传算法介绍 1.1 遗传算法概要 遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法，由美国的J.Holland教授1975年首先提出。遗传算法是一种模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，通过模拟自然进化过程搜索最优解，它常用来解决多约束条件下的最优问题。 遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群开始的，而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，它决定了个体的形状的外部表现。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，往往进行简化，如二进制编码，初始种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度大小挑选个体，并借助于自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。 遗传算法提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架。它不依赖于问题的具体领域，对问题的种类有很强的鲁棒性，所以广泛应用于很多学科。遗传算法的主要应用领域有：函数优化、组合优化

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ARIMA 模型 ARIMA模型（英语：AutoregressiveIntegratedMovingAverage model）， 差分整合移动平均自回归模型 ，又称 整合移动平均自回归模型 （移动也可称作滑动）， 时间序列 预测分析方法之一。ARIMA（p，d，q）中，AR是"自回归"，p为自回归项数；MA为"滑动平均"，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数（阶数）。 ARIMA（p，d，q）模型是 ARMA （p，q）模型的扩展。ARIMA（p，d，q）模型可以表示为： 其中 L 是滞后算子（Lag operator）， 1. 平稳性： 平稳性就是要求经由样本时间序列所得到的拟合曲线，在未来的一段时间内仍能顺着现有状态“惯性”地延续下去； 平稳性要求序列的均值和方差不发生明显变化； 方差越大，数据波动越大，方差计算公式如下式所示： 方差等于1，那么标准差也就是1，表示概率函数在对称轴左右偏差1的位置导数为0，即为拐点。期望为0，表示概率函数以y轴为对称轴。 平稳性分为严平稳和弱平稳 严平稳：严平稳表示的分布不随时间的改变而改变，如：白噪声（正态），无论怎么取，都是期望为0，方差为1； 弱平稳：期望与相关系数（依赖性）不变，未来某时刻的t值Xt就要依赖于它的过去信息，所以需要依赖性； 2. 差分法：时间序列在 t 与 t-1 时刻的差值 3. 自回归模型（ AR

【题目描述】： 21 世纪是生物学的世纪，以遗传与进化为代表的现代生物理论越来越多的进入了我们的视野。 如同大家所熟知的，基因是遗传因子，它记录了生命的基本构造和性能。因此生物进化与基因的变异息息相关，考察基因变异的途径对研究生物学有着至关重要的作用。现在，让我们来看这样一个模型： 1、所有的基因都可以看作一个整数或该整数对应的二进制码； 2、在 1 单位时间内，基因 x 可能会在其某一个二进制位上发生反转； 3、在 1 单位时间内，基因 x 可能会遭到可感染基因库内任一基因y的影响而突变为 x XOR y。 现在给出可感染基因库，Q 组询问，每组给出初始基因与终止基因，请你分别计算出每种变异最少要花费多少个单位时间。 【输入描述】： 第 1 行两个整数 N, Q； 第 2 行 N 个用空格隔开的整数分别表示可感染基因库内的基因； 接下来 Q 行每行两个整数 S、T，分别表示初始基因与终止基因。 【输出描述】： 输出 Q 行，依次表示每组初始基因到终止基因间最少所花时间。 【样例输入】： 3 3 1 2 3 3 4 1 2 3 9 【样例输出】： 2 1 2 【时间限制、数据范围及描述】： 时间：1s 空间：256M 对于 20%的数据，N=0； 额外 40%的数据，1≤Q≤100，所有基因表示为不超过 10^4 的非负整数； 对于 100%的数据，0≤N≤20，1≤Q≤10^5

【题目描述】： 21 世纪是生物学的世纪，以遗传与进化为代表的现代生物理论越来越多的进入了我们的视野。 如同大家所熟知的，基因是遗传因子，它记录了生命的基本构造和性能。因此生物进化与基因的变异息息相关，考察基因变异的途径对研究生物学有着至关重要的作用。现在，让我们来看这样一个模型： 1、所有的基因都可以看作一个整数或该整数对应的二进制码； 2、在 1 单位时间内，基因 x 可能会在其某一个二进制位上发生反转； 3、在 1 单位时间内，基因 x 可能会遭到可感染基因库内任一基因y的影响而突变为 x XOR y。 现在给出可感染基因库，Q 组询问，每组给出初始基因与终止基因，请你分别计算出每种变异最少要花费多少个单位时间。 【输入描述】： 第 1 行两个整数 N, Q； 第 2 行 N 个用空格隔开的整数分别表示可感染基因库内的基因； 接下来 Q 行每行两个整数 S、T，分别表示初始基因与终止基因。 【输出描述】： 输出 Q 行，依次表示每组初始基因到终止基因间最少所花时间。 【样例输入】： 3 3 1 2 3 3 4 1 2 3 9 【样例输出】： 2 1 2 【时间限制、数据范围及描述】： 时间：1s 空间：256M 对于 20%的数据，N=0； 额外 40%的数据，1≤Q≤100，所有基因表示为不超过 10^4 的非负整数； 对于 100%的数据，0≤N≤20，1≤Q≤10^5

【题目描述】： 21 世纪是生物学的世纪，以遗传与进化为代表的现代生物理论越来越多的进入了我们的视野。 如同大家所熟知的，基因是遗传因子，它记录了生命的基本构造和性能。因此生物进化与基因的变异息息相关，考察基因变异的途径对研究生物学有着至关重要的作用。现在，让我们来看这样一个模型： 1、所有的基因都可以看作一个整数或该整数对应的二进制码； 2、在 1 单位时间内，基因 x 可能会在其某一个二进制位上发生反转； 3、在 1 单位时间内，基因 x 可能会遭到可感染基因库内任一基因y的影响而突变为 x XOR y。 现在给出可感染基因库，Q 组询问，每组给出初始基因与终止基因，请你分别计算出每种变异最少要花费多少个单位时间。 【输入描述】： 第 1 行两个整数 N, Q； 第 2 行 N 个用空格隔开的整数分别表示可感染基因库内的基因； 接下来 Q 行每行两个整数 S、T，分别表示初始基因与终止基因。 【输出描述】： 输出 Q 行，依次表示每组初始基因到终止基因间最少所花时间。 【样例输入】： 3 3 1 2 3 3 4 1 2 3 9 【样例输出】： 2 1 2 【时间限制、数据范围及描述】： 时间：1s 空间：256M 对于 20%的数据，N=0； 额外 40%的数据，1≤Q≤100，所有基因表示为不超过 10^4 的非负整数； 对于 100%的数据，0≤N≤20，1≤Q≤10^5