遗传学热点问题篇1
遗传学是大学生物学相关专业的一门重要专业课程，对学生打下坚实的生物学基础及其未来在生物学领域的相关研究具有重要意义。大学遗传学课程的教学技术及方法日益完善，但仍有一些方面有待优化。该文以遗传学教学过程中发现的问题及积累的教学经验为基础，提出改进遗传学教学模式及策略：教材内容与科学前沿动态的整合;将生产实践中的应用及社会关注热点引入课程教学;实验课程与理论课程的合理搭配;注意培养学生归纳总结的能力。通过对教学模式的优化及教学策略的改进，可以提高学生的学习兴趣，加强学生知识扩展能力，完善学生的科学思维能力及科研创新能力。
遗传学是大学生物学及相关专业的一门重要理论课程和实验课程，是生物学分支下的一个重要二级学科，包含了微生物、动物、植物等领域的全部遗传进化相关的研究成果及研究内容，与生物学领域其它学科的知识交叉渗透并相辅相承。因此，大学遗传学是生物学相关专业本科生的一门重要理论课程。尽管近年来大学教学水平不断提高，遗传学教学方法和教学技巧在不断丰富，但在教学模式及教学策略方面仍有巨大的提升空间。本文基于在遗传学教学过程中发现的不足及积累的教学经验，通过分析学生学习特点及对知识吸收和需求等方面提出若干遗传学教学内容及策略方面的改进意见，可提高学生学习兴趣，有助于学生更好地掌握遗传学领域的知识。
1教材内容与科学前沿动态的整合
随着科技的进步和发展，科学研究在不同领域也发生着日新月异的进步，新技术和新成果如雨后春笋般的涌现，遗传学研究的发展同样突飞猛进。能被遗传学教科书收录的知识都是不同阶段遗传学研究中的精华，同时有价值的遗传学相关研究成果也不断被写入教科书。因此，对于大学遗传学的教学要做到两个方面：使学生对遗传学研究历史中的重大发现如数家珍;使学生对遗传学领域现今的科学前沿及发展动态了如指掌。为达到以上两个方面的教学效果，教师需要在教学内容上进行优化，加强遗传學研究历史的讲解并将“CnS”的重要成果及诺贝尔奖的介绍引入课堂。
遗传学的发展是一个承前启后的过程，针对同一问题介绍其前因后果，追踪发展动态有助于学生对知识整体脉络的掌握。如对《遗传学》教材第四章“孟德尔遗传”知识的讲解可以加入其研究历史和后续的发展动态，使学生对该部分内容的掌握更加深刻[1]。根据教学大纲的要求，学生在这个章节需要掌握孟德尔以豌豆籽粒形状、子叶颜色、茎的长度等7对相对性状为基础所发现的基因分离和自由组合规律的相关知识。如果在讲课过程中仅介绍基因分离和自由组合的原理及相关计算方法不足以加深学生对科学研究方法的掌握及科学实验设计思维的提升。在该部分内容可适当介绍孟德尔发表该成果的主要论文《植物杂交试验》的相关实验设计及数理统计，以达到使学生了解科学研究的具体过程，培养学生实验设计及结果分析的相关能力。同时，在该部分内容讲解完毕后要追踪该问题的发展动态，介绍后续的进一步研究成果。如该部分内容可增加部分关于孟德尔选取的不同性状背后分子调控机制的研究进展。如对于豌豆籽粒形状的表现型(圆粒豌豆、皱粒豌豆)是由那些分子机制导致的。对于这个问题，后续的研究结果已经清楚证明，皱粒豌豆是受淀粉分支酶i(SeB1)编码基因所调控的，由于淀粉分支酶基因突变使种子中的果糖不能转化为淀粉，随着失水作用而使籽粒形状表现为皱缩[2]。其它几个性状的研究进展同样可以进行简单介绍，如子叶颜色受常绿蛋白(SGR)调控，茎的长度受赤霉素3-氧化酶(Ga3ox)调控等[3]。通过围绕遗传学某一部分的内容，对其前因后果及研究动态的讲解有助于学生对知识的整体性把握，加深学生对知识的掌握程度。
诺贝尔奖是科学研究领域的最重要奖项之一，绝大部分获奖成果在科学研究历史上具有里程碑意义或为人类社会的进步和发展作出巨大贡献。在遗传学领域的发展史上不乏许多被授予诺贝尔奖的重要成果，支撑着遗传学的发展和生物学领域的进步。因此，在遗传学课堂上适当引入诺贝尔奖的介绍不仅可以加深学生对知识的理解程度，同时可以激发学生学习热情和科学探索精神。如在讲解遗传学第三章《遗传物质的分子基础》时可以引入1962年沃森(Jameswatson)、克里克(FrancisCrick)、威尔金斯(mauricewilkins)由于发现Dna双螺旋模型所获得的诺贝尔生理学或医学奖。在遗传学教学的第五章《连锁遗传和性连锁》的教学过程中，可以围绕摩尔根发现连锁遗传的相关内容引入1933年摩尔根(thomasHuntmorgan)由于创立遗传学说所获得的诺贝尔奖以及1946年摩尔根的学生缪勒(HermannJosephmuller)由于发现X射线照射可引发基因突变所获得的诺贝尔奖。其它部分章节均可适当向学生介绍由于转座子的发现，聚合酶链式反应体系建立所获得的诺贝尔奖的相关信息等。同时最新的诺贝尔奖获奖内容同样涉及遗传学领域，如2015年诺贝尔化学奖关于Dna修复的细胞机制方面的研究是对遗传学第十章《基因突变》的进一步丰富和发展，2016年关于细胞自噬理论的研究是对第二章《遗传的细胞学基础》中细胞膜功能的深入阐述等。使学生在遗传学的学习过程中能不断了解该领域的最新前沿有助于学生追寻科研领域重大发现者的脚步与时俱进，打下深厚的知识基础。
2将生产实践中的应用及社会关注热点引入课程教学
教师的教学活动除使学生掌握基本的理论知识外，还应联系实际，使学生在工作和生活中对所学知识运用自如。遗传学的教学同样需要在讲解理论基础知识的同时联系实际，使学生对所学的知识的应用产生切身的体会，这样不但可以提高学生学习兴趣，同时可以增强学生学以致用，提高分析问题和解决问题的能力。在遗传学课程的讲授过程中，可以适当添加一些对日常生活中的社会热点问题、公众普遍存在的争议问题等的讲解，增加以课程的吸引力和实际应用价值。如在讲解遗传学第三章《遗传物质的分子基础》这部分内容时，主要教学目标是通过几个实验证据的介绍证明Dna是主要的遗传物质。该章节可以通过中国古代的迷信思想“滴血认亲”是否具有科学依据来引入，讲授亲子鉴定方法(如Dna指纹技术)应用的理论基础，最后通过总结否定古代迷信的亲自关系鉴定方法，提出新的鉴定方法。在讲授过程中穿插这种与日常生活息息相关的内容更容易激发学生的学习热情，创造良好的课堂气氛。此外，在教学过程中还可以理论联系实际对遗传学领域社会争议的热点问题进行科普及探讨。如目前“转基因是否存在危害”这个问题是公众中存在争议的焦点之一，甚至引发崔永元和方舟子之间的争论大战，而公众对转基因的具体机理及操作知之甚少，甚至存在误读。在遗传学课程第九章《基因工程和基因组学》这部分内容的讲解过程中可以联系教科书中介绍的转基因操作流程在教学过程中做适当的扩展，深入阐述转基因的原理、田间试验的流程、目前中国可食用的转基因产品、目前中国可种植的转基因产品以及转基因真正容易引发的问题和不可能引发的问题等，使学生对类似的社会争议热点问题具有客观的认知，激发他们独立思考问题的能力。通过理论联系实际和将社会热点问题引入遗传学课程教学的方法可增强该课程的趣味性及应用性。
3实验课程与理论课程的合理搭配
遗传学是生物学领域里一门重要理论课程，同时也是一门重要的实验课程。大学遗传学课程分为理论课和实验课两个部分，实验课的教学需要与理论课的教学配合进行才能达到较好的教学效果。在遗传学的教学安排中，对于同一部分内容的理论课程和实验课程连续进行容易使学生印象深刻。如在讲解“细胞有丝分裂”这部分内容时，把实验课安排在理论课结束一周内进行效果较好。如同学们在课堂上学习了有丝分裂具体过程及细胞分裂各个时期形态特征后一周内进行实验操作，观察显微镜下真实的染色体形态，比较与教科书中的差异可使学生更牢固地掌握所学到的知识。同样，遗传学的实验设计需针对各部分所讲的理论课程内容相配合，在理论课学习完成一周内开展，可以达到良好的教学效果。
4注重培养学生归纳总结的能力
培养学生独立思考及学会学习的能力同样是大学教学活动的一个重要方面，大学的教学要求学生不仅要被动地接受知识，还要主动地归纳总结进而很好地吸收所学知识。因此，在大学遗传学的教学中同样要注重培养学生归纳总结知识的能力，训练思考问题的逻辑思维能力。在遗传学的教学活动中，教师不仅要教学生具体的理论知识内容，还需要引导学生学会学习，因此要做到以下两点：展示给学生学习的逻辑思维;引导学生归纳总结。引导学生学习的逻辑思维要求教师不仅要展示给学生具体的知识内容，还要求教师展示给学生对问题的理解及学习过程，图示教学法是实现该目标的很好方法。教师在准备教学幻灯片时应尽量以图示的方式展示每一部分的知识内容，备课过程中教师可以阅读书中的每一段主要文字，然后可通过自己的理解将学习到的以文字为主体现的内容转化为以各种图形及流程图为主来表达，在授课过程中结合图示用文字的方式再将知识点传达给学生，这样就可以是学生了解到每一段文字都可以转化为以图形表示的直观内容，引导他们采用类似方法进行知识的学习。如在讲授遗传学中“乳糖操纵子”相关内容时，为表达“乳糖乳糖水解酶基因开启乳糖分解乳糖水解酶基因关闭”这一过程时，可通过制作一个该过程动态变化的幻灯片来进行讲解，展示每一步反应及其原理，引导学生学习的逻辑思维能力。遗传学教学的第二个重要方面是引导学生对问题的归纳总結能力，通过比较相似及异同达到对不同知识点清晰掌握的效果。如在讲到“非等位基因间的相互作用”这一教学难点时，可引导学生通过归纳总结对其进行区分。在该部分内容中，学生对控制同一生物性状的两对基因间的几类相互作用容易混淆，我们做了如下总结和归纳，采用更通俗易懂的语言揭示控制同一性状两个基因的内在联系，如表1：
通过对不同相关内容的比较分析，可以提高学生归纳和总结问题的能力，找出各部分知识及内容的异同点，可提高学生学习效率。在大学遗传学的教学过程中，教师应针对教材内容与科学前沿动态的整合，将生产实践中的应用及社会关注热点引入课程教学、实验课程与理论课程的合理搭配、注意培养学生归纳总结的能力等几个方面，灵活使用不同的教学模式及教学策略，对学生进行教学引导和兴趣的激发，从而达到良好的教学效果。
遗传学热点问题篇2
关键词：医学遗传学，趣味教学法，调查
中图分类号：G424文献标识码：a
医学遗传学课程结构复杂、内容覆盖面广、跨度大、发展快、与其它学科的交叉渗透广泛，对教师的专业修为要求较高。在一般的医学院校，医学遗传学课程多在大学二、三年级开设，课程的部分基础理论知识学生已在低年级或高中阶段学习过，要求教师课程设计、内容取舍得当。另外，医学遗传学课程内容多而杂，在教学过程中容易出现主线不清晰、体系不严密、层次不分明、学生理不清、重点记不牢等问题，特别是很多内容枯燥乏味，如果教师讲授马虎、呆板、教条、没有生气，那么学生学习困难、味同嚼蜡，甚至个别学生有惰学、厌学、惧学、逃学等问题。因此教师在医学遗传学教学中必须根据教学内容，结合课堂实际，利用趣味教学法，让学生在愉快、欢乐中学习医学遗传学知识，提高学生学习效果。本文根据笔者在医学遗传学教学中的体会，结合近年在大一和大三课程教学中的问卷调查，对医学遗传学趣味教学法作粗浅探讨，以利医学遗传学教学质量的提高。
1医学遗传学课程内容趣味性课前、课后调查
在授课前和授课后，按教材章节顺序，对教材内容的绪论、遗传的分子基础、遗传的细胞基础、人类基因组学与医学、单基因遗传病、多基因遗传病、线粒体遗传病、染色体病、分子病与先天性代谢缺陷病、群体遗传学、肿瘤遗传学、免疫遗传学、药物遗传学、发育遗传学、行为遗传学、表观遗传学、辐射遗传学、遗传病的诊断、遗传病的治疗、遗传病的预防、优生与优育内容进行趣味性调查，结果如图1所示。
调查表明，医学遗传学课程内容在授课前认为有趣的占59.26%，而授课后认为有趣的学生比例达84.78%，说明通过讲授确实提高了学生学习医学遗传学课程的兴趣。其中提高学生兴趣最明显的是绪论部分，课前为45%，课后达93%，提高了一倍多，因为绪论部分教师的课件、教案、讲稿、教学理念、教学设计等方面准备充分，它关系到学生对今后所有医学遗传学课程的听课积极性，因此应该达到这种效果。同时也表明，无论什么课程内容，只要老师精心准备，都会使枯燥的内容生动有趣。从课程结构的课后趣味性分析，遗传学知识运用方面学生认为趣味性最高，达90.4%，人类遗传病和遗传临床理论次之，分别为83.2%和84.2%，而遗传基础理论趣味性最差，为80.5%。
2医学遗传学课程教学方法趣味性调查
针对医学遗传学课程内容，采用不同教学方法调查学生学习趣味性，结果如图2所示，班级小组讨论后学生讲解趣味性最高，占33.3%，班级小组讨论后教师讲解趣味性占23.8%，主讲教师授课讲解趣味性占24%，播放其他教师讲解录像趣味性占10.6%，学生自学趣味性占8.3%。结果表明，采用互动式教学方法最受学生欢迎，占57.1%，而播放其他教学名师的讲解录像学生认为趣味性不高，只比学生自学高2.3%，显示教学名师讲解录像只能作为教学资料使用，无法提高学生学习的积极性。
3医学遗传学课程讲授方法趣味性调查
趣味讲授活跃课堂氛围，激发学生学习医学遗传学的热情，让课堂产生愉悦感，使学生轻松、愉快、爽心地进入学习状态，提高医学遗传学课程学习效果。在医学遗传学课堂讲授中，综合各种趣味性教学技能，采用故事引导、比喻拟人、动画模拟、套用小品、古语今用、寓言俗语、打油诗、热点流行语、漫画卡通画、视频插入、连环提问、故意歪曲、故意夸大、标新立异、滑稽比喻、一语双关、答非所问、诙谐夸张等讲授方法，发挥学生“无意识”心理活动，集中学生注意力、增强学生记忆力，帮助理解、启迪思维、丰富想象，学生可以毫不费力、轻松愉快地学懂知识。
从课程讲授方法的趣味性调查（如图3）看，学生认为漫画卡通画、打油诗、热点流行语、故事、一语双关等趣味性较高，而连环提问、古语今用、故意夸大等趣味性不高。当然，趣味教学在教学中的表现形式多种多样：一是语言趣味，语言趣味的最佳表现是幽默，幽默是教师的课堂口头语言，在导语、插语、结语中有意采用妙语警句、双关语、故错等修辞手段来制造趣味，可收到愉悦谐趣的艺术效果；二是动作趣味，教师在教学中利用趣味化的眼神表情、体态、手势等动作形象，以引起学生的注意或沉思；三是辅助趣味，如辅助教师教学的直观教具模型、标本、挂图、表格等，具有引人发笑的特点。趣味是一种很难界定的心理现象，不同教师使用方法不尽一致，医学遗传学课堂教学中需灵活使用。
4趣味教学法对提高学生能力调查
趣味教学以其独特艺术魅力在学生的愉悦中提高教学艺术效果和水平，体现机智性、娱乐性、教育性，推动学生对知识、信息的追踪和吸收。趣味用诙谐语言、形象化的手法，暗示自己的思想，启发人们思考，产生意味深长的美感。趣味集中学生注意力、增强学生记忆力，帮助理解、启迪思维、丰富想象。趣味可以使学生毫不费力、轻松愉快地学懂知识，潜移默化地开发智力，提高各种能力。
遗传学热点问题篇3
关键词：遗传算法；物化视图；代价模型；交叉算子
中图分类号：tp18文献标识码：a文章编号：1009-3044（2016）03-0203-04
1背景
数据仓库[1]是面向主题的、非易失的、能够反映历史变化的、集成的数据集合。近年来，数据仓库广泛应用于各行各业，并且数据量迅猛增长，查询响应所需时间也越来越长，查询优化成为数据仓库中的一个研究热点。查询优化主要包含索引优化和物化视图技术。
物化视图选择问题是数据仓库领域的研究热点之一。斯坦福大学的Harinarayan[2]在1996年最早提出物化视图选择问题，此后贪婪算法BpUS（BenefitperUnitSpace）成了经典的物化视图选择算法。该算法基于多维数据格，所得结果与最优解的收益比不低于0.63。Shuklaa在1998年提出了pBS（pickBySize）算法[3]，解决了贪婪算法在维度很高的情况下计算最大收益效率过低、计算量大的缺点。Gia（Greedyinterchangealgorithm）算法是斯坦福大学的Gupta提出的[4]，它基于anD-oR图。1997年J.Yang等人最先提出用遗传算法解决物化视图选择问题[5]，根据多视图处理计划（multipleViewprocessingplan，mVpp），通过合并可以“共享”的公共子视图得到最好的多视图处理计划，然后从多视图处理计划里选取视图物化。随后利用遗传算法解决物化视图选取问题成为热点研究问题[6]。类似地，Kirkpatrick[7]提出了基于模拟退火算法的视图选择算法，模拟退火算法是一种基于monteCarlo迭代求解法的启发式随机搜索算法，常常用于多维数的物化视图选取问题中。但是，基于模拟算法的视图选择效果依赖于正确的参数选择，好的参数选择往往需要进行多次实际测试。
静态物化视图选择算法如上所述，另有动态物化视图选择算法。动态算法在查询过程中动态的对物化视图进行增删改操作，以满足尽可能多的查询需求，主要包括包括Dynamat算法、Chunk算法和Cache算法。
十几年以来，人们对物化视图选择问题进行了大量而深入的研究，在这方面的研究也比较活跃的有国内的国防科技大学、复旦大学以及香港科技大学等。国内的学者也提出了许多物化视图选择算法的改进算法。王宜贵建立了代价估算模型，以物化视图的存储代价和查询的时间开销作为衡量标准，改进了基于遗传算法的物化视图优化算法[8]。王自强、孙霞提出增强遗传算法[9]。赵秀丽提出蚁群算法[10]，采取对信息素的全局和局部更新，并局部搜索每次迭代的最优解。龚安提出蚁群-遗传算法[11]，利用遗传算法的较强全局搜索能力优化蚁群算法每次的搜索结果，并且在进行信息素更新时同时考虑最差路径和最优路径上的信息素，改进后的算法最优解的收敛速度提高了，解决了存在于蚁群算法中的“早熟”停滞现象。徐海涛提出了一种混合算法，混合算法结合了模拟退火算法和遗传算法的优点[12]，解决物化视图的选择效果很好。
数据仓库中的物化视图选择影响查询效率和oLap分析质量，目前基于遗传算法的物化视图选择问题已成为重要的研究热点问题。
2遗传算法
遗传算法基于达尔文的“自然选择，适者生存”原理，是一种模拟生物演化过程的搜索最优解算法[13]。遗传算法主要包括三个重要操作，即选择、和变异，从任意一个代表问题可能潜在的解集的初始种群出发，经过不断逐代演化最终进化到最适应环境的群体。遗传算法的主要几个步骤如下所述。
1）二进制编码。多维视图格模型中，一个视图格对应一个n位的基因编码，n是视图格的总节点个数。某一位的编码是0，那么该位对应的节点不必物化；若编码是1，该位对应的节点需要物化。比如视图格包含节点v1，v2…v8，如果基因编码为11000001，那么应该选择节点v1，v2，v8进行物化。
2）适应度函数。适应度一般是物化视图的收益值。定义如下适应度函数：
3）随机生成初始种群。初始化n个染色体。
4）各种遗传算法算子。选择算子设定为2个染色体中适应度较大者用于繁殖下一代。交叉算子设定为交换二进制编码交叉点之前的二进制位，交叉点后面的二进制位保持不变。变异算子操作是二进制编码的某一位或者某几位以一定概率取反。例如染色体11010100和染色体11101010，交叉操作在第4位得到11100100与11011010，变异操作在第2位则为10010100与10101010。
遗传算法的流程图如下图：
遗传算法的求解能力很强，并且它和最优解的收益比非常高，有着迅速的全局搜索能力，这优于蚁群算法的局部搜索能力强，遗传算法搜索结果也优于贪心算法等启发式算法。然而不当的遗传算子会导致遗传算法收敛速度很慢，而且随机性特点使得算法收敛慢，对算法的性能造成影响。
经典的Ga算法在演化初期选择压力（最佳个体选中的概率与平均选中概率的比值）大，选中适应度高的个体，这些个体会控制演化过程，进而得出局部最优解，造成群体收敛早熟。在演化后期群体适应度值的差异较小，对应选择压力减小，收敛速度也降低很多。
针对上面描述的问题，本文提出了基于遗传算法的改进物化视图选择算法，我们通过新的代价模型、修改进化算子，用预处理算法生成初始解来对经典Ga进行优化。
遗传学热点问题篇4
关键词：网络负载平衡；遗传模拟退火
中图分类号：tp311文献标识码：a文章编号：1009-3044(2008)17-21415-03
网络负载平衡是分布式作业调度系统的一种实现。在并行分布计算中，负载平衡牵涉到把一个问题分成一系列能够并行处理的小任务，并且把每一个任务分配到合适的计算资源上，这样的计算资源有可能是一个处理机，也有可能是一台计算机。当作业量不断增加的时候，就有可能出现有的处理器或计算机因系统负担过重而导致性能下降或者死机，而有的处理器则因空闲而浪费资源。网络负载平衡研究的目标就是如何研究一些可以将负载平衡地分配给网络内的各个处理器（计算机）的策略方法，使得整个问题的处理时间减短，而计算资源的利用率得到最大化的利用。
1负载平衡问题的数学模型[1]
负载平衡问题的数学模型可以描述为：假设系统由m台处理计算机组成，依次标记为p0,p1,…,pm-1，处理机之间通过线路进行连接，为了便于评测系统的平衡性，用每台处理机所拥有的数据数来表示其负载，记为w[i]，整个系统的总负载可表示为w=∑w(i)，其中0≤n-1，系统的平均负载为w*=w/n。
2遗传模拟退火算法
遗传算法和模拟退火算法是较为常用的两种智能优化算法，而且各有优缺点，将这两种算法有机地结合在一起，应用于网络负载平衡问题的解决，会取得更好的结果。
2.1遗传算法
遗传算法使用群体搜索技术，它通过对当前群体施加选择、交叉、变异等一系列遗传操作，从而产生出新一代的群体，并逐步使群体进化到包含或接近最优解的状态。由于其具有思想简单、易于实现、应用效果明显等优点而被众多应用领域所接收，并在自适应控制、组合优化、模式识别、机器学习、人工生命、管理决策等领域得到了广泛的应用。遗传算法给我们呈现出的是一种通用的算法框架，该框架不依赖于问题的种类。遗传算法是一类具有较强鲁棒性的优化算法，特别是对于一些大型、复杂非线性系统，它更表现出了比其他传统优化方法更加独特和优越的性能。隐含并行性和全局搜索特性是遗传算法的两大显著特征。
2.2模拟退火算法
模拟算法是基于menteCarlo迭代求解策略的一种随机寻优算法，其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。
在金属热加工工艺中，退火是指将金属材料加热到某一高温状态，然后让其慢慢冷却下来这样一个金属热处理过程。从统计热力学的观点来说，随着温度的降低，物质的能量将逐渐走近于一个较低的状态，并最终达到某种平衡。
模拟退火算法就是基于金属退火的机理而建立起的一种全局最优化方法，它能够以随机搜索技术从概率的意义上找出目标函数的全局最小点。
2.3遗传算法与模拟退火算法的结合
遗传算法由于其运算简单和解决问题的有效能力而被广泛应用到众多的领域。理论上已经证明，遗传算法能从概率的意义上以随机的方式寻求到问题的最优解。但另一方面，应用实践表明，在遗传算法的应用中也会出现一些不尽人意的问题，比如收敛较慢且易陷入局部极值点。另外，遗传算法也无法避免多次搜索同一个可行解，这也是影响遗传算法运行效率的一个因素。
另一方面，梯度法、爬山法、模拟退火算法、列表寻优法等一些优化算法却具有很强的局部搜索能力，而另一些含有问题与相关知识的启发式算法的运行效率也比较高。比如模拟退火算法对具有较强的局部搜索能力，并能使搜索过程避免陷入局部最优解。可以预计，在遗传算法的搜索过程中整合这些优化方法的思想、构成一种混合遗传算法(HybridGeneticalgorithm)是提高遗传算法运行效率和求解质量的一个有效手段。
遗传模拟退火算法的结构如图1所示：
遗传模拟退火算法可以理解为在遗传算法中引入模拟退火算法的思想，这有效地缓解了遗传算法的选择压力，并对基因操作产生的新个体实施概率接受版图，不但增强了算法的全局收敛性，而且使算法在优化后期有较强的爬山能力，加快了进化后期的收敛速度。另一方面，遗传模拟退火算法以遗传算法控制寻优的方向，发挥搜索速度快的特点；而用模拟退火算法解决局部收敛的问题，以提高搜索精度。充分发挥了遗传算法的快速全局搜索性能和模拟退火算法的局部搜索能力，因此具有较高的效率和广泛的适用性。
2.4遗传模拟退火算法的基本步骤
简单地说，遗传模拟退火算法的特点在于利用模拟退火算法克服遗传算法的早熟问题，利用遗传算法克服模拟退火算法对初值的依赖性。以下是该算法的一种基本结：
(1)给定群体规模n,k:=0；初始温度tk:=t0，群体pop(k)；
(2)若满足停止规则，则停止计算；否则，在群体pop(k)中每一个染色体i∈pop(k)的领域中随机选一状态j∈n(i)，按模拟退火中的接受概率aij(tk)：(1)
接受或拒绝j，其中f(i)为状态i的目标值，其中f(j)为状态j的目标值，这一阶段n次迭代选出新群体newpop1(k+1)。
(3)在群体newpop1(k+1)中计算适应函数fi(tk)：
(2)
其中fmax是newpop1(k+1)中的最大适应值；按由适应函数决定的概率分布从newpop1(k+1)中随机选n个染色体形成种群newpop1(k+1)。
(4)按遗传算法的常规方法进行交叉得到crosspop1(k+1)；再变异得到mutpop1(k+1)。
(5)tk+1=d(tk)，k=K+1，pop(k)=mutpop1(k+1)，返回第二步。
在遗传模拟退火算法中，在第二步的群体选择时随机搜索了每一个体的领域，选择的范围比单纯的遗传算法要大，实际上是用所有个体的领域取代遗传算法中的，而且采用metropolis准则由式(1)所确定的概率选取，这是模拟退火的一个显著特征。式(2)是一个加速适应值尺度变换函数，在温度较高时加速性不明显，当温度较低时加速性非常显著，是根据退火的第二个特征。第四步中的交叉和变异操作与一般遗传算法中的处理方法一致。
3应用实例
在这一小节中，我们将用一个实际的例子来说明遗传模拟退火算法在网络负载平衡中的应用。
假定我们在一个拥有4台服务器的网络中对16个任务进行网络负载平衡的规划，并且这16个任务各自独立，相互之间没有依存关系，同时这16个任务完成所需要的时间各不相同。
设定实例的任务编号，所需时间如表1所示。
3.1编码
利用遗传算法求解优化问题时，先要将实际问题转换成由基因按一定结构组成的染色体或个体，这一转换操作我们称之为编码。编码的方式比较灵活，在这里，我们设定一个三元组为个体的基因：(i,m,n)，其中，i为任务的编号，m为完成任务所需的时间，n为网络中该任务被分配到的服务器(处理机)编号。例如(1,2,3)表示编号为1的任务所需的完成时间是2个单位时间长度，它被分配到了3号服务器(处理机)上。于是，仿真实验中，一个染色体就可以表示为｛(i,m,n)1≤i≤16,0
3.2初始群体的产生
为了满足遗传算法的群体型操作的需要，必须为遗传操作准备一个若干初始解组成的初始群体。我们设定初始群体规模为20，给定的16个任务编号为1至16，任务完成所需要的时间已知，即三元组(i,m,n)中i和m已经确定。在1至4中随机选择一个数字分配给16个三元组，组成一个染色体，即：｛(1,5,1),(2,6,2)(3,8,2)…｝，共随机产生出20条染色体，生成群体。
3.3适应度函数
遗传算法使用目标函数即适应度函数来评估个体或解的优劣，并作为以后遗传操作的依据。对适应度函数的唯一要求是，针对输入可计算出能加以比较的非负结果。由于是研究负载平衡问题，故利用方差和作为适应度函数。具体如下：
设所有任务完成的时间和为t，服务器的个数为，则理想状态下每台服务器的平均负载为w*=t/n。对于每一个染色体来说，每一个处理器上的任务总完成时间w与w*的差越小越好，故适应度函数为，F的值越小，则染色体的适应度越好。
3.4模拟退火操作
遗传模拟退火算法中的模拟退火操作主要是在个体选择阶段，在这一阶段中，由于遗传算法只选择适应度最好的，而对适应度较低的染色体选择的机率很小，所以容易出现过早收敛的问题，故引入模拟退火算法，使适应度较小的染色体同样有机会被选中，从而跳出局部最优，有利于寻找到全局最优解。我们取初始温度t0为50度，降温系数为0.95。
3.5实例结果及对比
以假定任务为基础，利用VC++编写仿真程序，分析利用普通遗传算法和模拟退火算法进行运算，在初始群体规模、交叉概率、变异概率及遗传代数相同的情况下，得到如下运算结果，
由实验结果可以得出，遗传模拟退火算法比普通的优化算法具有更好的寻求最优解的性能，在相同的条件下，寻找到最优解的概率更大。
4结论
遗传模拟退火算法是遗传算法和模拟退火算法相结合的一种优化算法。遗传算法的并行处理和快速收敛的特点和模拟退火跳出局部最优的能力得以保存，两种不同的领域结构有机结合，搜索效率更高。
本文首次将遗传模拟退火算法应用于网络负载平衡，给出了该算法的结构与运算过程，并通过一个实例证明了其在网络负载平衡方面的有效性，为进一步利用智能化算法解决网络负载平衡问题打下了基础。
参考文献：
[1]彭国震,邱毓兰,彭德纯.若干随机型负载平衡算法[J].计算机工程,27(2):22-23.
[2]林凡,杨晨晖.一种动态网络负载平衡集群的实践方法[J].厦门大学学报(自然科学版).42(4):534-535.
遗传学热点问题篇5
关键词：生物信息学遗传学教学方法教学内容
遗传学（Genetics）是研究自然界中生物的遗传和变异规律的科学，是生命科学领域中最为重要和基础的学科之一。它也是生物科学中一门最具活力，发展最迅速的理论科学，又是一门紧密联系生产实际的基础应用科学，对探索生命起源和本质，推动整个生物科学的发展起着巨大的作用。因此，遗传学作为生命科学相关专业的一门重要主干课程，在教学中起着举足轻重的作用。
一、生物信息学专业开设遗传学的必要性
20世纪80年代末，由分子生物学、计算机科学以及信息技术等学科的交叉和结合产生了生物信息学（Bioinformatics），它是基于分子生物学与多种学科交叉，以计算机为工具对生物相关信息进行储存、检索和分析的科学，是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一。近20年，特别是随着人类基因组计划（humangenomeproject，HGp）不断拓进，生物信息学作为跨越和融合生命科学与信息技术的新兴学科已成为生命科学核心领域和最具活力的前沿领域之一。生物信息学专业应运而生。国内单独设立生物信息学本科专业的高校较少，且普遍较晚。
遗传学与生物信息学两个学科之间关系密切。有国内学者利用美国《科学引文索引》（SCi）数据库webofscience，运用文献计量学方法对8种权威生物信息学期刊2001年至2010年于2011年1月15日之前上传至wedofscience的全部文献进行统计及分析。对施引文献按跨学科强度排列的结果显示，遗传学及基因与生物信息学跨学科文章发表量居第二位，仅次于生物化学与分子生物学。这说明，生物信息学与遗传学直接的跨学科研究较多，二者交叉学科的发展关系密切。因此，生物信息学专业开设《遗传学》课程十分必要。
二、遗传学教学中存在的问题
多年来，不同专业的《遗传学》课程的教学过程中涌现出一些共性问题，这些问题在生物信息学本科专业的教学过程中也存在。一是，学科拓展深化与课时压缩之间的矛盾。随着遗传学研究范畴的不断拓展，新的学科分支相继涌现，信息量逐步扩增，待教授内容逐渐增加且显得零散。但随着大学素质教育改革的进行，更多新的选修课、实验课被引入，遗传学理论课时被压缩，课时减少与内容增多的矛盾日益突显。二是，遗传学与其他课程教学内容设置与组织易重复。学科交叉为科研工作提供源源不断的动力，但在教学工作中学科渗透也造成教学内容重叠，基础和关紧技术重复教学的问题。例如，分子遗传学是遗传学重要组成部分，是目前遗传学研究的重点和热点，与生物信息学关系最为紧密，它包括的遗传物质的本质，基因的调控，基因重组等内容也在基因工程、分子生物学、细胞学等课程中作为讲授重点。如何利用有限的理论课时，合理安排教学内容，提高教学效率值得思考。
与此同时，生物信息学作为比较新的本科专业，开设各课程之间的衔接问题也比较突出。生物信息学专业的学生在大二开始全面生命科学和信息技术相关程学习。在理论知识在实际中如何应用缺乏概念，学生达不到共鸣，这也是生物信息学专业低年级学生面临的通病。遗传学课程安排在大学二年级上学期讲授，对于刚刚接触专业课程的学生而言本来就陌生，而且信息技术和生命科学相关课程独立讲授，二者貌似是两条平行线，怎样相交碰撞出火花，对于学生来说很难结合，必须由任课老师在授课过程中充分引导。传统的《遗传学》课程教学注重以杂交分析为主的经典遗传学理论的讲解，很大篇幅集中在三大定律（分离定律、自由组合定律以及连锁和互换定律）的教授上。遗传学课程教学重点集中在经典遗传学定律，经典案例跟不上学科发展。这个问题已经被一线教育工作者认知。
综上，由于学科本身发展迅速，涵盖知识范围越来越广，课时压缩等原因，容易让学生在学习过程中对该课程产生“内容太发散”“课时进程快”“知识跨越大”等认识，不利于课程的学习。由此可能造成，内容广泛且繁杂“抽象且深奥”枯燥无味，容易让学生觉得难或者枯燥。学生学习主动性不高。因此，在教学实践中，针对不同专业性质和培养目标存在的差异，不同专业《遗传学》课程教学应在知识体系、内容侧重点、教学方法等方面在各专业间有所区分。特别是生物信息学这种学科交叉性强的专业，如何实施该专业本科生遗传学的教学，以达到即符合本科教学难易程度的要求，又被大多数同学接受，同时能符合生物信息学学科自身特点，需要在教学过程中逐步的探索与实践。本文将结合资深授课教师经验及笔者生物信息学本科专业《遗传学》教学经历对这一问题进行阐述。
三、教学过程中的探讨与实践
1.制定具有专业特色的教学内容
（1）优化教学内容，关注专业需求
生物信息学专业的课程教学中，遗传学相关知识是需要讲授的重点。传统遗传学课程教学将重点内容集中于经典遗传学定律及其相关知识的讲授，其优点在于能够帮助学生打牢遗传学知识基础，缺点在于教学内容过于单一，没有包含遗传学重要分支的最新知识，无法与当前的研究热点联系起来，学生学习兴趣不高。随着国际遗传学研究的深入，分子遗传学和群体遗传学得到长足发展，极大地丰富了遗传学的知识体系。为了紧跟国际研究前沿，国内许多高校对遗传学课程进行了教学改革，在经典遗传学教学的基础上，纷纷加入了分子和群体遗传学的教学内容，为后续开展更深入的专业研究和学习奠定了良好的知识基础。为了帮助学生对遗传学知识体系形成全面而系统的认识，结合生物信息学专业特点，在教学设计时借鉴了以“遗传信息”为主线的教学思想，教学内容涵盖了“经典”“分子”和“群体”三类主体遗传学内容。在现实教学中，受遗传学课时限制，对所有遗传学知识点进行了梳理和必要的删减，既把握三种遗传学知识的内在联系，做好各部分知识的教学衔接，同时注意区分三者的不同，突出教学重点，做到“主题鲜明，重点突出，点面结合，结构清晰”，使学生在掌握经典基础理论知识的同时了解最新的遗传学研究进展。
（2）生物信息学专业遗传学课程与其他课程的衔接
遗传学是研究生物遗传和变异的科学，以遗传物质结构和功能为研究对象，是生命科学的主干。因此，与其他学科在内容上有交叉或重叠无法避免。同中求异，突出遗传学的特色，是教学中值得研究的问题。遗传物质的本质、染色体畸变、基因突变、遗传调控等章节与微生物学、细胞生物学、生物化学内容重复较多，可以强调知识结构的完整性，淡化这些内容的分子结构和生化过程的讲解。例如，结合孟德尔定律和摩尔根定律案例，着重从染色体和基因角度切入，增强遗传学色彩，同时对其他课程起到提纲挈领的作用。
（3）结合生物信息学，引入最新研究成果，体现前沿性
在处理好学科衔接之后，还需要关注的就是内容与生物信息学的结合。学生在学习过程中，最想了解的莫过于，这门课程与我的专业有什么联系？因此，在讲授内容中加入生物信息学手段解决遗传学问题的新成果既体现前沿性，又能提高遗传学课程的专业针对性。教师平时要多注意积累教学素材，对于现阶段比较热点且与生物信息学相关的、应用性强的问题，要在课程基础知识讲授后，进行一定拓展。例如，在讲授基因定位和遗传图绘制时，引入用eSt进行基因定位及遗传图谱绘制等内容；在讲到遗传家谱时，引入通过对患病群体或家系进行外显子组测序分析，对小家系孟德尔遗传病的致病基因进行鉴别和定位的例子。通过引入生物信息学教学例子，不仅可以使学生加深对遗传学知识的理解，还可帮助学生了解生物信息学最新进展，激发对后续生物信息学专业课程的学习兴趣。
2.教学方法多样化，提升学生学习兴趣
遗传学教学内容繁杂、理论性强，不易理解。为了提高教学效果，在教学模式上必须变“以教师为主体”为“以学生为主体”，注重采用灵活多样的教学方法和手段，开展多媒体教学、案例教学和研讨教学等，将传统抽象、枯燥的说教式教学转变为具体、生动的参与式教学，增强教与学的双向互动。
（1）多媒体教学方式
计算机多媒体辅助教学改变了传统的黑板加粉笔，以教师为中心灌输式教学模式。多媒体通过实时可交互的多维动画及图像展示，可以增强教学内容的展示效果，提高课堂教学的信息量和容积率，提升学生学习兴趣，加深对枯燥晦涩知识点的理解，提高教学效率。充分利用多媒体课件的超文本功能、交互功能、网络功能的优势，比如Holliday模型是分子水平上关于遗传重组机制的重要模型，很好解释了基因转变现象。在讲到Holliday模型时，为了让学生直观了解单链交换重接及分支移动后的Holliday交叉旋转180度形成Holliday异构体的过程，采用了动画、图片、电子板书相结合的方式，很容易让学生理解空间旋转互换的过程，以及基因转变产生的原因等较难理解的知识点，反响较好。此外，声音、视频、动画、图片等便于学生拆解枯燥内容。
（2）案例教学
案例教学是一种创新型的教学方式，主要通过开放课堂、增强互动，培养学生运用所学知识解决实际问题的能力。案例教学需要结合本课程的专业理论知识，着眼于达成课程教学目的，编写和准备基于一定事实且具有一定场景的教学案例，这些教学案例要能够启发学生的思考，促进学生将从外部学习的知识吸收转化内在的专业素养和能力。在教学实践中，教学案例是“教”与“学”互动的桥梁和纽带，使枯燥乏味的学习过程变得活泼有趣；“教”不是告诉学生怎么去做，而是启发学生如何去思考，对学生针对案例问题提出的解决思路进行引导和评价，鼓励学生创新性思考，找到最优的问题解决方法；“学”不是被动的接受，而是主动的思考和创造，通过与他人而不仅仅是老师进行互动和交流，加深对知识的理解，培养解决实际问题的能力。
案例教学的核心是精心设计教学案例，将知识内化在符合实际又富于想象的故事情景中，使得学生通过身临其境将抽象的理论知识具体化，学会如何用概念性和原理性知识在实际工作和研究中解决问题，进而加深对特定原理和概念内涵的理解。在教学实践中，先以典型案例提高学生兴趣，把抽象的东西具体化，让学生变被动接受为主动思考，激发学生的求知欲。注重培养学生创造力和解决问题的能力。通过案例的分析，深化学生对基本原理、基本概念的理解。案例教学能很好地启发学生进行自主思考，对于理论性较强，比较枯燥的内容，通过案例式教学能激发学生学习兴趣。所举案例应具有针对性，要考虑案例产生的时间、背景和条件，要贴近生活，耳熟能详，与时俱进。在处理问题的同时，获取知识。进行案例教学过程中，要注重与学生的互动。围绕教学目的，选择合适案例，进行启发式教学，调动学生参与性。教师不能一味平铺直叙的讲案例，还要注意学生的参与度。只有学生和教师共同参与，才能达到预期教学效果。
（3）以学生为主体的教学
以往课程中，往往针对经典类型习题进行讲解，参考“标准答案”。在实际教学中发现，这样往往造成学生思想禁锢，学科交融性不够。特别是对于生物信息学专业的学生来说，传统习题课或者讨论课，没有实用效果。习题课及讨论课应注重实用性，关注遗传学与生物信息学学科发展与融合，设置开放性答案，突出培养学生创新性的应用能力。
课堂教学不仅要“授业”，更要“传道”，即培养学生如何学习和如何思维。根据教学内容和学生的认知水平，研究、讨论、交流式的教学模式的引入，有助于调动学生积极性。采用专题自学，规定材料与学生自学有机的结合起来，开展研讨，充分体现学生观点。同时，教师只起到点评引导作用，能培养学生获取信息、分析问题、创造性的解决问题的能力，有利于学生形成科研创新意识。教师如何正确引导是开展研讨式教学的重点。首先，应明确课程在相关领域中的作用和地位，了解课程的教学内容，选择课程中适合研讨的内容，并将研究与讨论贯穿教学的全过程。在选择题目时，要考虑专业相关程度及考虑不同学生层次的需求，考虑学生个体间的差异，难度适宜。
四、结语
生物信息学本科专业遗传学的教学，以孟德尔定律为基础，分析遗传物质的存在形式、传递、保存及变化，课程脉络更加清晰，通过案例教学的等教学模式，激发兴趣，并有利于与后续课程连接，在实践教学中体现了比较好的教学效果。因为生物信息学专业的需求与传统生物专业有差异，教学内容侧重点不同这给教师备课增加了难度。同时，在期末考核时，由于讲授侧重点不同，考试侧重点也应有所区别，在师资允许的前提下，引入小班教学，有利于教学侧重点突出。后续课程如果设置分子遗传学，将使知识体系更加完整。
参考文献：
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遗传学热点问题篇6
［关键词］初中生物；课堂导入；激发作用
［中图分类号］G633．91［文献标识码］a［文章编号］1674－6058（2015）35－0113
“良好的开端等于成功的一半”，导入是课堂教学的重要环节，教师要重视导入的重要激发作用。好的导入能够在瞬间点燃学生的学习热情，有效渲染课堂学习气氛，启发学生的学习思维。初中生物有其自身的学科特征，教师设计问题导入、利用实验导入、联系生活导入等，都能够起到重要的激发作用。
一、问题导入
初中生思维活跃，对新事物、新现象有着浓厚的探知兴趣。为此，教师应在课始给出启发性问题，并把学习任务融入问题中，引导学生对问题进行探究。这样，学生的学习思维将被激活，教学也将呈现自主性、多元化和高效性。在进行问题导入时，问题设计要适度，注意给出一定的思维切入点，使学生开动脑筋就能够实现介入。一旦出现思维瓶颈问题，教师还要及时给出引导和点拨，帮助学生顺利抵达学习彼岸。例如，在学习《生物的无性生殖》的相关内容时，教师可这样设计问题导入：大家都知道这一诗句“春种一粒粟，秋收万颗籽”，它要表达什么意思呢？学生们议论纷纷，通过讨论得出结论：表示生物繁殖和发育的现象。教师继续提出问题：生物的生命形式多样，其生物习性和结构也不尽相同，请举例说明。学生踊跃回答。教师根据学生回答的情况提出思考问题：这些生物繁殖的例子都属于有性生殖，如果不进行受精作用，能不能产出下一代呢？这样，教师从古诗名句开始引导，通过串联问题衔接学生思维，形成连贯的思维链条，逐渐向学习内容方向贴近。学生的学习兴趣被激发起来，为课堂教学的顺利开展做好了准备。
二、实验导入
生物是一门实践操作性较强的学科。在课堂教学中，教师应对教学内容进行深度解析，通过多种形式的实验演示进行课堂导入，以激发学生参与课堂教学活动的兴趣。教师组织实验需要特定的实验室条件，很多实验需要采集众多的生物标本素材，这一些给实验的具体实施带来了一定的难度；而利用多媒体则可以对实验进行视频演示，对实验操作过程进行步骤分解，还可以模拟实验操作，取得较好的教学效果。例如，在学习《两栖类的生殖与发育》时，教师先利用多媒体展示几幅图片，让学生观察几种两栖动物，然后通过视频播放青蛙生殖发育全过程的实验展示：雌性青蛙产出的卵子和雄性青蛙产出的形成受精卵（也就是青蛙胚胎），这些受精卵在适合水温中逐渐成形，演绎成幼蛙，幼蛙带有尾巴，然后逐渐退去，长出四肢，最后成为成蛙。这样借助多媒体进行实验导入，使学生对青蛙繁殖的过程有了清晰的了解，也为课堂学习做好充分的知识储备。青蛙从受精卵到成蛙，整个过程比较复杂，也需要太长的时间，要进行实际的实验操作是不太现实的，而利用多媒体进行实验展示，能给学生带来最直观的感知体验，学生看得清晰、听得明白，对相关认知掌握更到位。因此，教师要充分利用多媒体进行生物实验演示，让学生形成直观感知，为实际参与实验做好前期铺垫。
三、生活导入
遗传学热点问题篇7
本节课以自主探究伴性遗传的特点来学习科学研究方法为设计理念，切实落实“教师为主导，学生为主体”的教学模式，提高学生的探究能力，训练学生的科学思维。
2.教材分析
2．1知识目标
（1）概述伴性遗传的特点
（2）运用资料分析的方法，总结人类红绿色盲症的遗传规律
能力目标：（1）培养学生运用知识的能力；（2）培养学生观察、分析、探究、思考问题的能力。
情感态度和价值观：（1）用科学原理去分析实际问题；（2）用辨证唯物主义观点看问题；（3）体验合作学习。
2．2教学重点和难点
（1）教学重点：伴性遗传的特点
（2）教学难点：分析人类红绿色盲症的遗传
2．3课前准备：教师准备多媒体课件
3.教学过程
3．1情景创设
教师：展示人类抗维生素D佝偻病患儿图片，介绍患者症状，据调查这种病患者女性多于男性。
学生：男生高兴，女生惊讶。
教师：展示红绿色盲检查图让学生辨认、识图。
学生：辨认、识图，说出图上是什么。（学生均能辨认出来）
教师：为什么体检时要检查红绿色盲，这种病有什么危害？（简单介绍）。据调查这种病患者男性多于女性。
学生：女生高兴，男生惊讶。
设计思想：通过让学生观察图片和识图以及介绍相关调查结果，展示生活现象激发学生的兴趣和求知欲，引出伴性遗传的概念。
教师：为什么这两种病的遗传总是和性别相关联，但表现又不相同？
3．2新课
教师：控制这两种病的基因位于性染色体上，遗传总是与性别相关联，这种现象叫伴性遗传。
教师：指导学生阅读教材了解红绿色盲症的发现过程，学生之间互相讨论，总结从道尔顿发现红绿色盲的过程中获得启示。
设计思想：通过红绿色盲的发现过程，激发学生的兴趣，提高探究热情，同时通过讨论了解道尔顿不放弃身边小事，认真研究和分析的科学态度及献身科学，尊重科学的精神让学生从兴奋的激情状态回归到理性思考状态。 教师：多媒体展示色盲家系图，提出问题让学生思考。
（1）家系图中患者是什么性别？说明色盲遗传与什么有关？（2）Ⅰ1是色盲，他将色盲基因传给了Ⅱ代的几号？（3）Ⅰ1是否将色盲基因传给了Ⅱ2？这说明色盲基因位于X染色体上还是Y染色体上？（4）色盲基因是显性基因还是隐形基因？为什么？（5）为什么Ⅱ3和Ⅱ5没有表现出色盲症？（6）从图中看出，只有男性才表现为红绿色盲，对吗？有没有其他情况？女性会不会患病？
学生：根据问题分析系谱图然后在小组内展开讨论，交流，完成探究活动。
教师：展示人的正常色觉和红绿色盲的基因型和表现型表格，让学生填写。
学生：填写表格。
教师：从表中分析，为什么红绿色盲的患者男性多于女性？
学生：讨论后得出结论。
设计思想：通过问题串引导学生探究，使问题简单化，降低了难度，增强了学生的自信心，问题层层递进，面向了全体学生，能充分发挥学生的主体地位，突破难点，通过讨论，培养学生合作学习的精神。
教师：根据表中的基因型和表现型，让学生分析人类红绿色盲的婚配方式有哪几种？分别写出遗传图解，引导学生分析色盲基因的传递规律，总结红绿色盲遗传的特点。
学生：亲自动手画出几种婚配方式的遗传图解，然后分析讨论，得出伴X隐形遗传病的遗传特点。
设计思想：通过学生亲自动手写遗传图解，培养学生的动手能力，分析遗传图解，培养学生分析问题的能力和逻辑思维能力以及归纳总结的能力。
教师：人类抗维生素D佝偻病是一种伴X显性遗传病，其遗传特点又是什么呢？
学生：写出遗传图解总结。
3.3师生总结
伴X隐形遗传病的遗传特点：交叉遗传，男性患者多于女性患者；母患子必患，女患父必患。
伴X显性遗传病的遗传特点：交叉遗传，女性患者多于男性患者；父患女必患，子患母必患。
3.4评价反馈
（1）下列关于性染色体的叙述，正确的是（ ）
a．性染色体上的基因都可以控制性别
B．性别受性染色体控制而与基因无关
C．女儿的性染色体必有一条来自父亲
D．性染色体只存在于生殖细胞
（2）血友病属于隐性伴性遗传病。某人患血友病，他的岳父表现正常，岳母患血友病，对他的子女表现型的预测应当是（ ）
a．儿子、女儿全部正常
B．儿子患病，女儿正常
C．儿子正常，女儿患病
D．儿子和女儿中都有可能出现患病
（3）某红绿色盲男孩的父母色觉均正常，他的舅父是色盲，该男孩的色盲基因的来源（ ）
a．祖父父亲男孩
B．祖母父亲男孩
C．外祖父母亲男孩
D．外祖母母亲男孩
答案：（1）C （2）D （3）D
3.5课堂小结
师生共同总结本节的知识点，让学生理清脉络。
遗传学热点问题篇8
研究性学习(inquirylearning)是指在教学的过程中创设一种类似于科学研究的情景和途径，让学生通过主动的探索、发现和体验，学会对信息的收集、分析和判断，从中培养学生发现问题、提出问题、解决问题能力的一种学习方式。这种学习方式更强调引导学生关注自然、关注社会、关注生活；强调联系实际、解决实际问题的能力。改变传统的、脱离现实生活实际和偏重于知识传授的倾向，构建有助于学生投入社会生活、亲历实践过程的教学体系。使学生形成对知识主动探究，并重视解决实际问题的积极的学习方式。这是顺应时代对学校教育改革的要求，也有利于学生的终身发展。笔者在近几年的教学实践中，尝试对高中生物学课堂教学实施研究性学习作了初步的探索。
一、创设问题情景，引导学生主动学习
问题是思维的起点。教学中发现：学生带着问题进入课堂，其学习的积极性、主动性大大加强。所以，备课、上课时我很注重运用提问的策略，给学生创设问题的情景，引发学生积极思考，让学生积极投入主动学习。例如，有一次学校组织学生参观野生动物园，当时海狮的精彩表演煞是吸引学生。身旁的同学好奇地问我：海狮怎会“听懂”人的话?训兽员为什么不停地给它投食?我说，这是经训兽员长期训练而形成的条件发射；投食是不断强化它。对此，学生是比较迷惑的。但当时被海狮的精彩表演一闪而过，一笑了之。不久，在学到“脑的高级调节机能——条件发射”时，我把这个话题提出来，同学们一下被吸引住了，急切想知道是什么道理。我就带着这个问题引入新课，和学生一起探究条件反射的形成机理—强化，将教师要讲授的内容很自然地转化为学生想要学习的内容，从而大大增强学生学习的主动性。又如，我校初一年级有一患白化病男生，头发白、眉毛白、阳光下眯起双眼，在校内煞是引人注目。认识该生的高二学生问我：患者的父母均正常，为什么会生出白化病孩子?在学遗传之前，我当初的回答“这是遗传的”，想必同学们是不会满意的。学遗传规律时，通过生活中这一实例的引入，同学们感到，遗传规律其实离我们并不遥远。在教学这一实例过程中，课堂上提问很热烈，纷纷列举出人类的许多遗传病来。当然，同学们列举的例子，其遗传机理不尽相同：有的属伴性遗传(如人的红绿色盲)；有的属染色体畸变(如21-三体综合症)，这也为以后的教学埋下了伏笔。让问题进入课堂，一方面可以促使教师与学生共同进行研究性学习，另一方面也能够放手让学生自主地提出多元的见解。形成师生互动，学生学得主动，教师也不再苍白地唱“独脚戏”，努力体现“以教师为主导，学生为主体”的素质教育理念。
二、注重实验设计，变验证性实验为探索性实验
生物学是一门以观察和实验为基础的自然科学，而实验课的模式对学生素质的培养起着重要作用。高二《生物》第一册“水分的吸收”这一教学内容前，教材上安排了“植物细胞的质壁分离和质壁分离复原”实验。我在教该实验时，除了按教材用30％蔗糖溶液作渗透剂进行实验外，我还设计用5％、10％、15％nael溶液；35％、40％、50％蔗糖溶液作渗透剂分别进行分组探索性实验，让学生在探索中自己寻求答案。同学们纷纷跃跃欲试，自己小组所用浓度实验完毕后，各小组间还热烈讨论、交流结果。这节课上，学生的团结协作精神、科学精神得到了充分的体现。还如，“生物组织中化学成分的鉴定”、“水质污染对生物的影响”等实验，都可设计成探索性实验，让学生独立探究，积极思考，自行发现并掌握原理，从而完成知识的迁移和能力的转化。
三、关注社会热点，重视学科与现实生活的联系
遗传学热点问题篇9
关键词：玉米；育种；问题
中图分类号：S513文献标识码：aDoi：10.11974/nyyjs.20151032010
随着我国现代玉米育种技术的不断发展，提高玉米育种效率是育种学家们关注的话题。但是，我们也应该正视，在玉米育种中存在着一些问题，本文主要对这些问题进行了分析，并提出了几点解决策略。
1我国玉米育种中存在的问题
1.1育种单位复杂给传统农业科研人员带来冲击
玉米是我们国家重要的粮食作物之一，他在农业生产和工业加工中占据了重要的地位，每年都需要大量的玉米种。随着现代市场经济的不断发展，一些大专院校、科研单位、私人企业、外国企业等等主体都投入到了玉米种子行业中来，玉米的育种机构也变得复杂多样起来。从客观的角度来说，育种单位复杂对于农业生产是有益处的，但是从另一方面来说，复杂的育种单位给传统的农业科研人员造成了巨大冲击，给传统的农业科研人员带来了极大的挑战，如何在这样的市场竞争中发挥优势，实现玉米种子资源的优化组合，是传统农业科研人员应该思考的课题。
1.2普通的玉米育种占据主体
虽然玉米在我国的农业中占据重要地位，但目前的玉米功能主要以饲用为主，因此市场上的玉米育种主要考虑也是普通的饲用玉米育种，这将不利于我国的玉米育种研究。当然，这还主要因为我国的专特用玉米还处于初级阶段，还需要不断地进行探究。
1.3玉米种子质量资源欠丰富
玉米的种质资源历来受到了广大研究者的关注，因为玉米种质资源对于玉米的育种意义重大。在玉米育种技术不断提高的今天，人们对于玉米的种质资源也提出了更高的要求，目前一些种质资源已经逐步被淘汰，渐渐地促进了玉米育种资源的狭窄性。此外，我国对于玉米种质资源的研究还比较落后，主要表现在：对玉米现有的种质资源的研究还不够深入，对于哪些是抗病的、抗涝的，是否对微量元素有敏感性的都不太清楚；对于玉米种质资源的创新意识不强，育种者满足于收集整理育种资源，直接或者间接利用育种资源，没有对育种资源进行创新；玉米育种的引进渠道不流畅，由于政策及主观意识因素，对于玉米种质的引进较少；玉米育种的研究经费不足，每年的育种投资经费比较少，地方也没有配套资金，因此制约了育种工作的开展。
2我国玉米育种存在问题的应对对策
2.1要丰富玉米育种的材料
玉米育种材料是否丰富，关系到玉米杂交育种的质量如何。在目前的玉米杂种优势得到凸显的今天，玉米育种的潜力得到了提高。针对我国在玉米育种上存在着过于依赖外来品种，育种方法简单单一的问题，因此要挖掘当地育种种质资源的潜力，有效整理和研究当代的品种资源，做好种质的自交系遗传系谱和遗传配合力的分析，做好遗传类群的评价，从而为选择好杂交系种做好铺垫。此外，要做好玉米综合群体的改良工作，在玉米育种材料中加强创新，促进遗传变异、配合力、多抗性的遗传基础得到有效拓展，进而提供优良的玉米育种基因源。
2.2有效引进国外的玉米种质
我国的地大物博，气候以热带、亚热带和温带气候为主，在我国的玉米育种资源的开发过程中，可以积极引进国外的热带亚热带优质种质资源，并将它们与我国的实际气候进行研究之后，充分利用国外的优质种质，可以提高育种效率。热带和亚热带种质资源在植株、果穗、籽粒等形状都有丰富的遗传变异，形成了独特的和宗旨资源，可以在我国的种质资源中有效利用起来。当然，引进热带亚热带的玉米种质将其利用起来，也可以拓宽我国的种质资源。热带亚热带的种质资源的利用途径有直接利用和间接利用两种。直接利用是指对于热带亚热带的适应性进行改良，再通过100%的热带血缘自交系进行混合，让其更好地适应温带的气候条件；而间接利用方法是指通过对热带亚热带种质资源进行几代随机，打破其温带基因连锁，再对其进行改良的选育方法。当然，为了实现更好地利用热带亚热带种质，我们要做好温带杂种关系的研究工作，从而创新杂优模式。
2.3积极驯化野生玉米
野生玉米通过在残酷的自然界竞争中形成，它们具有一定的优良特征，如抗逆性、抗病虫害能力较强，将野生玉米的这些优异基因运用到玉米种质中来，可以拓宽种质资源，提高玉米育种的效率，推进玉米育种的进程发展。大量的实践表明，野生玉米作为一个优质基因宝库，可以结合远缘杂交法对种质资源进行创新，这也是玉米育种工作中的重要途径之一。
2.4加强生物技术育种方法的运用
生物技术在目前的玉米育种中占据着重要的地位，生物技术运用了生物工程原理生产生物制品和创新物品，在玉米育种中主要表现为分子标记技术和转基因技术。分子标记技术。分子标记技术具有很多优点：能够将种质资源的优质的农艺形状基因进行鉴定，还能够在不良的种质资源中找到优良基因并加以利用，因此能够拓展种质资源，提高育种的基础；能够准确地标记目标基因，因而能够提高玉米育种的效率；能够鉴定出玉米物种之间的亲缘关系，促进了玉米种质资源的创新，促进了远缘杂交的有效运用；转基因技术是将原来玉米种内没有的抗性基因导入其中，这一基因重组实现了玉米育种水平的提高。随着玉米育种技术的创新，转基因技术在玉米育种中得到了有效的运用，特别对于拓展玉米种质资源，提高杂交种的抗逆性、抗病性和产量等方面有着独特的优势。总之，在对玉米育种的过程中，运用分子生物技术进行育种，改变了传统一次对应一次病害的现状，可以将多个抗性基因有效结合再起来，还可以运用分子标记技术有效准确地鉴定出多抗性的基因类型，因而是对环境安全的生物技术育种方式，这是玉米育种方法的历史性变革。我们相信，传统的遗传育种与现代生物育种技术结合起来，充分挖掘了玉米基因库中的现有遗传资源，为我国玉米育种事业提供了优良品质的玉米新品种，促进了玉米事业的发展。
参考文献
[1]李竞雄.玉米育种研究进展[m]科学出版社，1992.
[2]曾三省.中国玉米杂交种的种质基础[J]中国农业科学，1990.
遗传学热点问题篇10
关键词：离散变量；结构优化；遗传算法；混合遗传算法
在实际的工程结构设计中，由于规范和设计、施工、模数、型材等原因，大多设计变量都是离散的，离散变量的结构优化设计属于组合优化np完全类问题。其求解属于np困难问题，传统优化方法一般得到的是局部最优解。因此，研究遗传算法在离散变量结构优化中的应用将具有重要的理论和现实意义。遗传算法[1]是美国J.H.Holland教授于20世纪70年代提出的一种非确定性优化方法，其在解决各类结构优化设计问题方面显示了极大的潜在优势。由于解决不同非线性问题的鲁棒性、全局最优性及不依赖于问题模型的特性、不需要梯度信息及函数的连续性[2～4]、对目标函数及约束条件也没有苛刻要求，这种算法正引起人们研究及应用的热潮[5]。近年来，在此方面的研究取得了相当的进展。但另一方面，应用实践表明，在遗传算法的应用中也会出现一些不尽人意的问题，这些问题主要表现为它容易产生早熟现象、局部寻优能力差、结构重分析次数过多等。本文对遗传算法采取了一些改进措施，并引入了进退搜索算法与遗传算法相结合，取得了令人满意的结果。
1离散变量结构优化的数学模型
2遗传算法
遗传算法包含了4个基本要素：①参数编码；②初始群体设定；③适应度函数的设计；④遗传操作设计（选择、交叉和变异是遗传算法的3个主要操作算子，它们构成了遗传操作）。这4个要素构成了遗传算法的核心内容。
3混合遗传算法的实现
（1）设置最优个体保存站。在算法进化初期的选择操作中使用比例选择算子，而在指定代数后引入最优个体保存策略，设置最优个体保存站，专门用来存放每次迭代后种群中的最优个体，但并不把最优个体排除在交叉和变异操作之外。这样既保持了进化初期个体的多样性，避免了算法收敛于局部最优解，又提高了算法后期的收敛速度。
（2）引入删除算子。对交叉变异后适应度降低的个体进行删除，并以其父代个体代替，防止个体的退化。
4算例
如图1所示为11杆平面桁架结构。各杆件均为单根热轧等边角钢，各杆件可供选择的截面型号有16个，截面积的取值为{113.2，143.2，145.9，174.9，185.9，235.9，265.9，297.1，308.6，334.3，338.2，497.8，507.6，736.7，791.2，1086.0}mm2。材料的弹性模量e=200Gpa，材料的许用应力为[σ]=160mpa，线位移最大允许值[δ]=10mm；材料密度ρ=7.8g/cm3，此桁架承受三种工况荷载：①p1=50knp2=20knp3=20kn；②p1=50knp2=20knp3=-20kn；③p1=50knp2=0knp3=0kn
11杆桁架结构优化结果如表1。
6结论
本文针对遗传算法在离散变量结构优化中的缺陷，对遗传算法进行了若干改进，将遗传算法与进退搜索算法相结合，提出了一种混合遗传算法。通过对一个11杆桁架结构的优化设计表明：各种算法的优化结果均能满足应力和位移等约束条件，强度、刚度等多方面均达到设计要求；混合遗传算法改善了遗传算法中存在的不足，提高了局部搜索能力和收敛速度，同时又发挥了遗传算法全局性好的特点；混合遗传算法是一种有效、高效的理想优化方法，可以直接用于离散变量桁架结构的优化设计。
参考文献：
[1]刘勇，康立山，陈毓屏.非数值并行算法―遗传算法[m].北京：科学出版社，1997.
[2]KwonYD，KnowSB，JinSB，etal.Convergenceenhancedgeneticalgorithmwithsuccessivezoomingmethodforsolvingcontinuousoptimizationproblem[J].ComputerandStructures，2003，81（1）：1715-1725.
[3]张延年，朱朝艳，董锦坤，等.采用混合遗传算法的建筑结构优化设计[J].辽宁工程技术大学学报，2006，25（5）：708-710.