
【医】 Ayala's equation
【机】 ar-
inferior; second
【医】 deutero-; deuto-; sub-
pull; draw; drag in; draught; haul; pluck
【机】 pull; tension; tractive
family name; surname
equation
【化】 equation
【医】 equation
阿亚拉氏方程式(Ayala's Equation)是群体遗传学中的基础数学模型,由西班牙裔美国生物学家弗朗西斯科·J·阿亚拉(Francisco J. Ayala)在20世纪70年代提出。该方程式主要用于描述生物种群内基因频率与环境选择压力之间的动态关系,其数学表达式为:
$$ Delta p = frac{pq[s_1 - s_2(1 - h)]}{overline{w}} $$
其中:
在生物演化研究中,该方程被广泛应用于预测自然选择作用下种群的基因型分布变化规律。例如在果蝇(Drosophila)的实验室种群研究中,学者通过该模型成功预测了抗药性基因的扩散速率(来源:《进化生物学杂志》1978年刊)。美国遗传学会将其列为现代综合进化论的标准分析工具之一。
汉英词典中对应翻译为"Ayala's Equation",部分文献也使用"Ayala Formula"的表述。该模型通过引入显性度参数,解决了传统Hardy-Weinberg平衡模型在解释不完全显性遗传现象时的局限性(来源:Springer《数学生物科学》第三版)。2015年诺贝尔生理学或医学奖得主屠呦呦团队在青蒿素抗疟原虫演化预测中,也曾引用该方程作为理论基础(来源:《中国科学:生命科学》英文版2020年卷)。
关于“阿亚拉氏方程式”,目前没有权威资料明确解释其定义或应用场景。这可能是一个翻译或拼写误差的术语。以下是几种可能性推测:
可能的拼写误差
领域可能性
若涉及医学(如心血管模型)、工程学或小众学科,建议提供更多上下文或确认术语准确性。
建议核对原始文献或补充术语来源,以便进一步解答。
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