# Wright–Fisher 群体漂变与等位基因频率导师

模拟 Wright–Fisher 遗传漂变,可设突变和选择,运行多个重复种群。可视化漂变轨迹、最终频率分布、杂合度衰减 Hₜ = H₀(1−1/2Nₑ)ᵗ,并可做哈迪-温伯格卡方检验。

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- **分类:** Education

- **关键词:** wright-fisher, 遗传漂变, 等位基因频率, 固定概率, 杂合度, 哈迪-温伯格, 群体遗传学, 木村资生, 选择系数, 突变率

## 概述

Wright–Fisher 模型(随机遗传漂变的经典零模型)的交互式导师。设置种群大小 N(二倍体 2N 或单倍体 N 基因拷贝)、初始等位基因频率 p₀、可选突变率 μ 和选择系数 s(显性/隐性/加性),并行运行多个重复种群。工具绘制每条重复轨迹、最终频率分布(显示 A 固定/丢失的频率)、观察到的平均杂合度对照解析衰减公式 Hₜ = H₀(1−1/(2Nₑ))ᵗ,以及 Kimura 理论固定概率。可选填基因型计数(AA/Aa/aa)做哈迪-温伯格平衡卡方检验。弥合单次孟德尔 Punnett 杂交与等位基因群体长期命运之间的鸿沟。按种子可复现。

## 输入项

- **种群大小(N 个体)** (number)
- **倍性** (select)
- **世代数** (number)
- **重复种群数** (number)
- **等位基因 A 初始频率(p₀)** (number)
- **突变率 μ(每基因每代)** (number)
- **选择系数 s(>0 利于 A)** (number)
- **A 的显性** (select)
- **随机种子(可复现)** (number)
- **哈迪-温伯格检验 — AA 计数(可选)** (number): e.g. 36
- **哈迪-温伯格检验 — Aa 计数(可选)** (number): e.g. 48
- **哈迪-温伯格检验 — aa 计数(可选)** (number): e.g. 16

## 适用场景

- 比较不同种群大小和初始频率下的遗传漂变结果。
- 评估选择系数、显性模式或突变率对等位基因频率变化的影响。
- 使用 AA、Aa、aa 基因型计数进行哈迪-温伯格平衡卡方检验。

## 工作原理

- 设置种群大小 N、倍性、世代数、重复种群数和等位基因 A 的初始频率 p₀。
- 按需输入突变率 μ、选择系数 s，并选择显性、隐性或加性选择模式。
- 工具并行模拟多个重复种群，生成每条等位基因频率轨迹和最终频率分布。
- 结果同时展示固定或丢失频率、杂合度与解析衰减公式的对照，以及 Kimura 理论固定概率；输入基因型计数后还可进行哈迪-温伯格卡方检验。

## 使用案例

- 群体遗传学课程中演示遗传漂变、固定和等位基因丢失。
- 比较中性漂变与正向选择下的频率轨迹和最终结果。
- 根据 AA、Aa、aa 计数检查观测基因型是否符合哈迪-温伯格平衡。

## 常见问题

### 这个工具模拟什么模型？

它模拟 Wright–Fisher 模型，即随机遗传漂变的经典群体遗传学零模型。

### N 和倍性如何影响模拟？

二倍体使用 2N 个基因拷贝，单倍体使用 N 个基因拷贝；N 越小，随机漂变通常越明显。

### 可以加入自然选择和突变吗？

可以设置突变率 μ 和选择系数 s，并为 A 选择显性、隐性或加性模式。

### 重复种群数有什么作用？

多个重复种群可用于比较不同随机轨迹，并观察 A 最终固定或丢失的频率分布。

### 随机种子可以复现结果吗？

可以。使用相同参数和随机种子可复现对应的模拟结果。

## 相关工具

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## 示例

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- [Android Kotlin 图像处理示例](https://elysiatools.com/zh/samples/android-image-processing-kotlin): Android Kotlin 图像处理示例，包括图像读取保存、缩放和格式转换
- [Web Python 图像处理示例](https://elysiatools.com/zh/samples/web-image-processing-python): Web Python 图像处理示例，使用 PIL/Pillow 包括读取、保存、缩放和格式转换
- [Web Rust 图像处理示例](https://elysiatools.com/zh/samples/web-image-processing-rust): Web Rust 图像处理示例，包括图像读取保存、缩放和格式转换