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在重组率与遗传图距之间换算。重组率 r = 重组体数/后代总数（r ≤ 0.5，远距离或不同染色体时趋于 0.5）。三种作图函数（d 单位 Morgan，1 M = 100 cM）：线性近似 d = r（仅短距离有效）；Haldane 1919：d = −½ln(1−2r)（无干涉）；Kosambi 1944：d = ¼ln((1+2r)/(1−2r))（正干涉）。作图函数校正双交换使 r 低估图距的问题：同一 r 下 Haldane ≥ Kosambi ≥ 线性。多区间模式可求总图距并用反函数预测 r（总图距可超 50 cM，但 r 饱和在 50%）。来源：Sturtevant 1913、Haldane 1919、Kosambi 1944、Griffiths。仅供教学用途。
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案例
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工具使用指南
重组频率与遗传图距计算器可根据重组体数和后代总数计算重组率，并用线性近似、Haldane 和 Kosambi 作图函数换算遗传图距；也支持输入多个相邻区间的 cM 距离，求总图距并预测重组率，适合遗传学教学与基因连锁分析练习。
背景
学生在测交实验中记录了 100 个后代，其中 18 个为重组体，需要估计两个基因之间的遗传距离。
问题
手动计算重组率并分别应用三种作图方法，容易遗漏公式或换算单位。
如何使用
选择“计数 → 重组率与图距”模式，将重组体数设为 18、后代总数设为 100，并保留 4 位小数。
mode：counts；recombinantCount：18；totalProgeny：100；decimalPlaces：4结果
重组率为 0.18，即 18%。线性图距为 18 cM，Haldane 图距为 22.3144 cM，Kosambi 图距为 18.8443 cM。
背景
教师需要根据三个相邻区间的图距，演示总图距与整体重组率之间的关系。
问题
区间图距可以直接相加，但整体重组率不能简单按百分比相加，需要使用作图函数的反函数预测。
如何使用
选择“图距区间 → 总图距与预测重组率”模式，输入“5.2, 8.1, 12.0”，并设置结果小数位数。
mode：intervals；intervalDistances：5.2, 8.1, 12.0；decimalPlaces：4结果
三个区间总计 25.3 cM；预测重组率约为 Haldane 0.1985（19.85%）和 Kosambi 0.2334（23.34%）。
重组率 r = 重组体数 ÷ 后代总数，通常表示为小数或百分比。
支持线性近似、Haldane 1919 作图函数和 Kosambi 1944 作图函数。
不同函数对双交换和干涉采用不同假设，因此会给出不同的图距估计。
输入以逗号分隔的相邻区间距离，单位为 cM，例如“5.2, 8.1, 12.0”。
不能。可观察重组率最高趋近 50%，但多个区间相加后的总图距可以超过 50 cM。