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基于极值表型祖孙对数据的遗传连锁检验系统及方法，涉及生物统计学技术领域。本发明是为了解决由于近亲亲属对数据获取难度大导致目前的基因连锁关系检测方法并不适用的问题。本发明所述系统包括：极值祖孙对判定模块：用于判定祖孙对类型；极值祖孙对设计模块：用于获取不同等位基因数目下祖孙对的累积分布函数和祖孙对基因型在不同等位基因数目下的条件概率；遗传连锁检验模块：用于根据同等位基因数目下祖孙对的累积分布函数判断祖孙对是否存在连锁关系；功效测定模块，用于根据祖孙对的类型和祖孙对基因型在不同等位基因数目下的条件概率获取有连锁关系的祖孙对的检验功效。本发明用于检测基因的连锁关系并获取检验功效。

本发明涉及生物信息化技术领域。一种基于改进自适应遗传算法的人体体成分预测方法，包括以下步骤：步骤一是利用基于改进RReliefF和mRM R相结合的特征选择算法来选择特征子集；步骤二是利用特征子集来构建人体体成分预测拟合模型；步骤三是利用轮盘赌选择策略和最优保留策略来改进自适应遗传算法的遗传算子，获得改进选择算子；步骤四是依次执行改进选择算子、自适应交叉算子和变异算子，以求解人体体成分预测拟合模型的最优未知权重，获得人体体成分预测模型。本发明的有益效果：通过改进自适应遗传算法来提高算法的适应度，提高人体体成分预测模型的精度，为人体体成分预测提供新的模型参考。