(完整word版)C值悖论
悖论及其意义
悖论及其意义一、悖论的举例及其注释为了便于理解悖论的特征和意义，我们不妨先从实例讲起。
由于悖论的起源和发展几乎与科学史同步，所以悖论已经历了几千年漫长的发展和演变过程，因而种类繁多，无法一一列举，下面仅举几个典型例子。
1．说谎者悖论公元前六世纪，克里特人构造了这样一个语句，一个克里特人说：“所有克里特人说的每一句话都是谎话，”试问这句话是真是假？这里给出这句活是真是假的逻辑论证：假设它是真的，即所有克里特人说的每一句话都是谎话，由于这句话正是克里特人所说，故根据此话的论断可推出这句话是假的。
由此可见，由这句话的真可推出它是假的。
显然，这是一个逻辑矛盾。
产生矛盾的原因是，命题的论断中包含了前提。
反之，假设这句话是假的，也就是说并非每一个克里特人的每一句话都是假话，从而既不能导致逻辑矛盾，也推不出它的真。
此悖论的特征是，由它的真可以推出它的假，但反之，由它的假却推不出它的真。
现将此悖论略加修改，可以构造一个强化的说谎者悖论：“我说这句话时正在说谎”，试问这句话是真是假？下面给出这句话真假性的逻辑论证。
假设这句话是真的，即肯定了这句话的论断，但由此话的论断推出这句话是假。
反之，假设这句话是假，则应否定这句话的论断，即肯定其反面，从而又推出这句话是真。
以上矛盾产生的原因是，由于语言结构层次的混乱，具体地讲，这是一句话套话的句子，且被套的话就是套它的话自身，或者说被断定的话与断定的话混而为一。
2.康托悖论这个悖论是康托1899年发现的，现叙述如下。
设集合M是所有集合的集合，试问集合M的基数==M与集合M的幂集的基数=====)(MP，哪个大。
一方面，根据康托定理，任何集合A的基数==A小于其幂集====)(AP，即== A<====)(AP，可推得==M<=====)(MP (i)另一方面，由)(MP是M的幂集，可知集)(MP中的任一个元素x，即)(MPx∈都是M的子集，所以x必是一个集合。
而又因M是所有集合的集合，从而又有Mx∈。
分子生物学 总结
现代分子生物学复习资料名词解释1、C值反常现象（C value paradox）：也称C值谬误，指c值往往与种系的进化复杂性不一致的现象，即基因组大小与遗传复杂性之间没有必然的联系。
某些较低等的生物C值却很大，如一些两栖类物种的C值甚至比哺乳动物还大。
2、DNA的半保留复制(semiconservative replication)：DNA在复制过程中，每条链分别作为模版合成新链，产生互补的两条链。
这样新形成的两个DNA分子与原来DNA分子的碱基顺序完全一样。
因此，每个子代分子的一条链来自亲代DNA，另一条链则是新合成的，这种复制方式被称为DNA半保留复制。
3、DNA的半不连续复制(semi-discontinuous replication)：DNA复制过程中前导链的复制是连续的，而另一条链，即后随链的复制是中断的、不连续的。
4、DNA微阵列(DNA microarray)技术：把大量已知或未知序列的DNA 片段点在尼龙膜或玻璃片上，再经过物理吸附作用达到固定化。
也可以直接在玻璃或金属表面进行化学合成，得到寡核苷酸芯片。
将芯片与待研究的cDNA或其他样品杂交，经过计算机扫描和数据处理，便可以观察到成千上万个基因在不同组织或同一组织不同发育时期或不同生理条件下的表达模式。
5、DNA重组技术（recombinant DNA technology）:又称基因工程（genetic engineering）,指不同的DNA片段（如某个基因或基因的一部分）按照预先的设计定向连接起来，在特定的受体细胞中与载体同时复制并得到表达，产生影响受体细胞的新的遗传性状的技术。
6、RNA编辑（RNA editing）：是某些RNA，特别是mRNA的一种加工方式，它导致DNA所编码的遗传信息的改变，因为经过编辑的mRNA序列发生了不同于模板DNA的变化。
7、RNA干涉（RNA interference,RNAi）:是利用双链小RNA高效，特异性降解细胞内同源mRNA，从而阻断体内靶基因表达，使细胞出现靶基因缺失的表型。
悖论及其解决方案
悖论及其解决方案悖论及其解决方案1、一连串悖论的出现罗素的悖论以其简单明确震动了整个数学界，造成第三次数学危机。
但是，罗素悖论并不是头一个悖论。
老的不说，在罗素之前不久，康托尔和布拉里·福蒂已经发现集合论中的矛盾。
罗素悖论发表之后，更出现了一连串的逻辑悖论。
这些悖论使入联想到古代的说谎者悖论。
即“我正在说谎”，“这句话是谎话”等。
这些悖论合在一起，造成极大问题，促使大家都去关心如何解决这些悖论。
头一个发表的悖论是布拉里·福蒂悖论，这个悖论是说，序数按照它们的自然顺序形成一个良序集。
这个良序集合根据定义也有一个序数Ω，这个序数Ω由定义应该属于这个良序集。
可是由序数的定义，序数序列中任何一段的序数要大于这段之内的任何序数，因此Ω应该比任何序数都大，从而又不属于Ω。
这是布拉里·福蒂1897年3月28日在巴洛摩数学会上宣读的一篇文章里提出的。
这是头一个发表的近代悖论，它引起了数学界的兴趣，并导致了以后许多年的热烈讨论。
有几十篇文章讨论悖论问题，极大地推动了对集合论基础的重新审查。
布拉里·福蒂本人认为这个矛盾证明了这个序数的自然顺序只是一个偏序，这与康托尔在几个月以前证明的结果序数集合是全序相矛盾，后来布拉里·福蒂在这方面并没有做工作。
罗素在他的《数学的原理》中认为，序数集虽然是全序，但并非良序，不过这种说法靠不住，因为任何给定序数的初始一段都是良序的。
法国逻辑学家茹尔丹找到—条出路，他区分了相容集和不相容集。
这种区分实际上康托尔已经私下用了许多年了。
不久之后，罗素在1905年一篇文章中对于序数集的存在性提出了疑问，策梅罗也有同样的想法，后来的许多人在这个领域都持有同样的想法。
布拉里·福蒂文章中对良序集有一个错误的概念，这个概念是康托尔1883年引进来的，但—直没有受到什么重视。
1887年8月，在布拉里·福蒂的文章发表以后，阿达马在第一次国际数学家大会上仍然给出了一个错误的良序集的定义。
c值
物种的C值与其进化复杂性之间无严格对应关系C值的资料表明，在不同的门中C值的变化是很大的。
相对比较简单的单细胞真核生物象啤酒酵母，其基因组就有1.75×10^7bp大约是细菌基因组的3-4倍。
最简单的多细胞生物秀丽隐杆线虫其基因组有8×10^7bp，大约是酵母的4倍。
看来生物的复杂性和其DNA含量之间有较好的相关性。
但我们可看到在其它的一些门中，这种相关性有的并不现在。
实际上一个门中的C值变化并没有一定的规律。
例如在哺乳类、鸟类和爬行类的C值变化范围都很小，而在两栖类中这种变化范围增大，而植物的C值变化范围更为宽广，常成倍成倍地增加。
C值和生物结构或组成的复杂性不一致的现象称为C值悖论值悖论值悖论值悖论(C----value paradox)。
现在我们还不能完全解释这种矛盾。
在一定意义上说，生物类群中C值变化范围宽就意味着在某些生物中有些DNA是冗余的，不能编码有功能的活性物质。
DNA总量变化范围的产生至少有一个原因，即在染色体上存在着不同数目的重复序列，这些重复序列是不表达的。
第一，生物体的高等还是低等并不能光光从染色体的多少或者DNA的多少来衡量，而应该看他们的有用基因的数量。
因为染色体中很多内含子、junkDNA和重复序列在目前的研究看来对生物的性状是不必要的。
第二，从哲学的角度，生物并不能被分为高等和低等，这种划分是人为的划分，但在自然选择的角度下来看，所有地球上的生物都是平等的，没有高低等之分。
C值矛盾的产生一个基因组中的DNA含量用C值表示，C值的大小并不能完全说明生物进化的程度和遗传复杂性的高低。
也在计算C值时是根据所有的表达产物来估计的。
比如3000个氨基酸就是1000个mRNA，就是2000个DNA，而实际上还有非编码的，所以少估计了。
高等生物具有比低等生物更复杂的生命活动，所以，理论上应该是它们的C值也应该更高。
但是事实上C值没有体现出与物种进化程度相关的趋势。
哲学上的十大悖论,没有不可能!
哲学上的十大悖论,没有不可能!悖论一.价值悖论作为生活必需品的水价值很低，奢侈品如钻石的价值却很高，但为什么水的价值比钻石低？价值悖论(也被叫做钻石与水悖论)就是一类典型的自相矛盾的例子，尽管在维持生存的价值上水要高出钻石，但是市场价水却不如钻石。
我们来试着解释一下这个悖论，当消费量较小时，两者相比水的边际效用要大于钻石，因此两者都缺少的时候，水的价值就更高。
事实上，现在我们对水的消费量往往都比较大，钻石的消费量却远没有那么大。
我们可以天天喝水喝到吐，却不能天天买钻石。
所以，大量水的边际效用小于少量钻石的边际效用。
按照边际效用学派的解释，比较钻石和水的价值并不是比较两者的总价值，而是比较每份单位的价值。
尽管水的总体价值对于人类来说再大也不为过，毕竟水是生存必需品，但是，考虑到全球的水资源足够充沛，水的边际效用也就处在相对较低水平。
另一方面，急需用水的领域一旦被满足，水就被用作不那么紧急的用途，边际效用因此递减。
所以，水的总量增加，水的总体价值就减少。
钻石的情况就不同了，不管地球上到底有多少钻石，市场上的钻石始终是少量，一颗钻石的用途比一杯水大得多得多得多。
所以钻石对于人更有价值。
钻石的价格远高于水，消费者愿意，商人也乐意，一个愿打一个愿挨。
悖论二.：祖父悖论如果你乘坐时光机回到你祖父祖母相遇之前并杀死你的祖父会发生什么？关于时间旅行最有名的悖论是科幻小说作家赫内·巴赫札维勒1943年的小说《不小心的旅行者》(《Future Times Three》)中提出的。
悖论内容如下：时间旅行者回到自己的祖父祖母结婚之前的时空，时间旅行者在该时空杀死了自己的祖父，也就是说，时间旅行者自身从未降生过；但是，如果时间旅行者从未降生，也就不能穿越时空回到以前杀死自己的祖父，如此往复。
我们假设时间旅行者的过去和现在存在因果联系，那么扰乱这种因果关系的祖父悖论看上去似乎是不可能实现的。
(也就杜绝了人可以任意操纵命运的可能)但是，有许多假说绕开了这种悖论，比如有人说过去无法改变，祖父一定已经在孙子的谋杀中幸存下来(如前所说)；还有种可能是时间旅行者开启/进入了另一条时间线或者平行宇宙什么的，而在这个世界，时间旅行者从未诞生过。
分子生物学名词解释
分子生物学：研究核酸、蛋白质等所有生物大分子的形态、结构特征及其重要性、规律性和相互关系的科学。
C值反常：也称c值谬误，指c值往往与种系进化复杂性不一致的现象，及基因组的大小与遗传复杂性之间没有必然的联系，某些较低等的生物c值却很大。
DNA重组技术：又称基因工程。
将不同的DNA片段按照预先的设计定向连接起来，在特定的受体细胞中与载体同时复制并得到表达，产生影响受体细胞的新的遗传性状的技术。
GU-AG法则：多数细胞核mRNA前体中内含子的5’边界序列为GU，3’边界为AG，因此，GU表示供体衔接点的5’端，AG表示接纳点的3’端序列，习惯上，把这种保守序列模式称为GU-AG法则。
RNA干涉：是利用双链小RNA高效，特异性降解细胞内同源MRNA，从而阻断体内靶基因的表达，使细胞内出现靶基因缺失表性的方法。
摆动假说：crick为解释反密码子中子某些稀有成分的配对（如I）以及许多氨基酸中有两个以上密码子而提出的假设。
编码链/有义链：在DNA双链中，与mRNA序列（除t/u替换外）和方向相同的那条DNA，又称有义链模板链：指双链DNA中能够作为模板通过碱基互补原则指导mRNA前体的合成的DNA链，又称反义链操纵子：原核生物中由一个或多个相关基因以及转录翻译调控原件组成的基因表达单元。
反式作用因子：能直接或间接识别或结合在各类顺式作用元件中核心序列上参与调控靶基因转录效率的pro。
基因定点突变：向靶DNA片段中引入所需的变化，包括碱基的添加，删除，或改变基因家族：在基因组进化中，一个基因通过基因重复发生了两个或更多的拷贝，这些基因即构成一个基因家族，是具有显著相似性的一组基因，编码相似的蛋白质产物基因敲除技术：针对一个序列已知打包功能未知的基因，从DNA水平上设计实验，彻底破坏该基因的功能或消除其表达机制，从而推测该基因的生物学功能基因组DNA文库：某一生物体全部或部分基因的集合，将某个生物的基因组DNA或cDNA片段与适当的载体体外重组后，转化宿主细胞，所谓的菌落或噬菌体的集合即为……基因治疗：是将具有治疗价值的基因即“治疗基因“装配于带有在人体细胞中表达所必备元件的载体中，导入人体细胞，通过靶基因的表达来治疗遗传疾病聚合酶链反应：指通过模拟体内DNA复制方式在体外选择性的将DNA 某个特定区域扩增出来的魔斑核苷酸：在应急反应过程中，由大量GTP合成的ppGpp和pppGpp，它们的主要作用可能是影响RNA聚合酶与启动子结合的专一性，诱发应急反应，帮助细菌度过难关弱化子：原核生物操纵子中能明显减弱甚至终止转录作用的一段核苷酸序列同工tRNA：几个代表AA，能够被一个特殊的氨酰—tRNA合成酶识别的Trna顺式作用元件：存在于基因旁侧序列中能影响基因表达的序列，包括启动子，增强子等，本身不编码任何pro，仅提供一个作用位点，与反式作用因子相互作用参与基因表达调控原位杂交技术：用标记的核苷酸探针，经放射自显影或非放射检测体系，在组织，细胞及染色体水平上对核苷酸进行定位和相对定量研究的手段转座/移位：遗传信息从一个基因座转移至另一个基因座的现象，由可移问位因子介导的遗传物质的重排管家基因：维持细胞正常生长发育的必需基因，所以细胞中均需表达的一类基因转座子：是存在染色体上的可自主复制和移位的基本单位，参与转座子易位及DNA链整合的酶称为转座酶原癌基因：正常细胞中与病毒癌基因具有显著同源性的基因，本身没有致癌作用，但是经过致癌因子的催化下激活成为致癌基因，使正常细胞向恶性转化。
等式悖论规则范文
等式悖论规则范文等式悖论是指在数学中出现的一种矛盾的现象。
在等式悖论中，两个看似相等的数值或表达式的等式却产生了不一致的结果。
这种矛盾的现象在数学推理和证明过程中是非常重要的，因为它能帮助我们发现一些潜在的错误和漏洞。
本文将介绍一些等式悖论的规则和例子，并讨论其在数学中的应用。
首先，我们来看一个简单的等式悖论例子。
考虑以下等式：1=0.999...，其中0.999...表示无限循环的小数。
这个等式看起来是成立的，因为无限循环小数0.999...和数值1之间的差距可以无限接近于0，但实际上它们是不相等的。
这是因为无限循环小数0.999...与有限小数相比，有一个无限的尾数，所以它们不能完全相等。
这个等式悖论揭示了在处理无限数值时需要特别小心。
接下来，我们来看一些等式悖论的规则。
规则1：除以零等于无穷在数学中，除以零是一个未定义的操作。
然而，当我们用极限的概念来考虑这个问题时，我们可以说：lim(x→0) 1/x = +∞ 或lim(x→0)1/x = -∞。
这个规则意味着，如果我们试图除以零，结果将是无限大。
规则2：无穷加减无穷等于未定当我们用无穷大数值相加或相减时，结果是未定义的。
例如，无穷大加上正无穷大的结果可能是无穷大，也可能是负无穷大，或者是未定的。
这意味着我们不能简单地对无穷大数值进行加减操作，而需要更加谨慎地分析和推理。
规则3：零乘以无穷等于未定结果为零的数乘以无穷大数值的结果是未定义的。
例如，0乘以无穷大的结果可以是任何数值，或者是未定的。
这个规则也提醒我们在处理零和无穷大之间的关系时要小心。
规则4：无穷乘以无穷等于未定无穷大乘以无穷大的结果是未定义的。
这意味着我们不能确定两个无穷大数值相乘的结果是多少，或者它们是否相等。
这些等式悖论的规则揭示了在处理无限数值和边界情况时需要特别小心。
它们帮助我们认识到数学中的一些操作是没有定义的或者是未定的，这可能会导致推导出矛盾的结论。
然而，等式悖论并不意味着数学是不可靠的。
数学悖论
数学悖论
悖论 ：笼统地说，是指这样的推理过程：
它看上去是合理的，但结果却得出了矛盾。 悖论在很多情况下表现为能得出不符合排 中律的矛盾命题：由它的真，可以推出它 为假；由它的假，则可以推出它为真。
例9：鳄鱼和小孩
一条鳄鱼从母亲手中抢走了一个小孩。
鳄鱼：我会不会吃掉你的孩子？答对了，我就把孩子不加 伤害地还给你。
母亲：你要吃掉我的孩子。
鳄鱼：呣……。我怎么办呢？如果我把孩子交还你，你就 说错了。我应该吃掉他。
母亲：可是你必须交给我。如果你吃了我的孩子，我就说 对了，你就得把他交回给我 。
唐·吉诃德悖论
三：一系列推理看起来好像无懈可击，可是却 导致逻辑上自相矛盾。
有些话，既是对的，又是错的； 有些事，既不是真的，也错的。
上面这个句子对吗？如果是对的，这句话就是 错的！如果这句话是错的，那这个句子就对了！
例8：理发师悖论
告示：城里所有不自己刮脸的男人都由我给他们刮脸， 我也只给这些人刮脸。
那么请问：这位理发师给不给他自己刮脸呢？
如果他自己刮脸，那他就属于自己刮脸的那类人。但 是，他的招牌说明他不给这类人刮脸，因此他不能自 己来刮脸。
如果另外一个人来给他刮脸，那他就是不自己刮脸的人。 但是，他的招牌说他要给所有这类人刮脸。因此其他任 何人也不能给他刮脸。看来，没有任何人能给这位理发 师刮脸了！
请问一块钱哪儿去了？
二：种论断看起来好像肯定错了，但实际上 却是对的（佯谬）。
例如：自然数集和偶数集哪个元素多？
自然数集：1, 2,3, 4, , n
大学数学史考试论文--悖论
悖论一、什么是数学悖论悖论指在逻辑上可以推导出互相矛盾之结论，但表面上又能自圆其说的命题或理论体系。
笼统地说，是指这样的推理过程：它看上去是合理的，但结果却得出了矛盾。
悖论在很多情况下表现为能得出不符合排中律的矛盾命题：由它的真，可以推出它为假；由它的假，则可以推出它为真。
悖论的成因极为复杂且深刻，常见的悖论的三种形式：１、命题表面上看是不可能的,或者是自相矛盾的,然而它们却是真的，如根据康托的理论,奇数的数目与自然数的数目一样多。
２、当一个论证看上去似乎是完全可靠的,然而却得到一个荒谬的结论，如芝诺悖论。
３、根据似乎完全可靠的推理能够证明某种东西必定为真而且也能够证明它必定为假，这也就是通常所说的二律背反。
（注：在康德的哲学概念中，二律悖反指对同一个对象或问题所形成的两种理论或学说虽然各自成立但却相互矛盾的现象）。
数学悖论作为悖论的一种，主要发生在数学研究中。
按照悖论的广义定义，所谓数学悖论，是指数学领域中既有数学规范中发生的无法解决的认识矛盾，这种认识矛盾可以在新的数学规范中得到解决。
说到这里，我们不得不谈谈数学史中最著名的三个悖论，它们分别引起了数学史上的三次危机。
二、数学史中的著名悖论与三大危机希帕索斯悖论与第一次数学危机希帕索斯考虑了一个问题：边长为1的正方形其对角线长度是多少呢？他发现这一长度既不能用整数，也不能用分数表示，而只能用一个新数来表示。
希帕索斯的发现导致了数学史上第一个无理数√2 的诞生。
这一结论的悖论性表现在它与常识的冲突上：任何量，在任何精确度的范围内都可以表示成有理数。
可是为我们的经验所确信的，完全符合常识的论断居然被小小的√2的存在而推翻了！面对这一荒谬人们竟然毫无办法。
这就在当时直接导致了人们认识上的危机，从而导致了西方数学史上一场大的风波，史称“第一次数学危机”。
一直到18世纪，当数学家证明了基本常数如圆周率是无理数时，拥护无理数存在的人才多起来。
到十九世纪下半叶，现在意义上的实数理论建立起来后，无理数本质被彻底搞清，无理数在数学园地中才真正扎下了根。
数学悖论正论大全
今天上数学课各种好玩的东西。
于是就找到好多这个来分享一下。
当然不是我写的。
并且大部分的人好像只会去看第一个就不想看了。
而且大部分一般人都知道a-b=0不能约的。
所以大家可以跳过第一条来看。
还是可以开动脑子想想关于自我指涉例句之类的东西吧。
这篇关于数学上的悖论谬论的论证的文章是由北大中文系Matrix67所写，读来感觉很有意思，和大家一起分享，来一场头脑风暴。
1=2？史上最经典的“证明”设a = b ，则a·b = a^2 ，等号两边同时减去b^2 就有a·b - b^2 = a^2 - b^2 。
注意，这个等式的左边可以提出一个b ，右边是一个平方差，于是有b·(a - b) = (a + b)(a - b) 。
约掉(a - b) 有b = a + b 。
然而a = b ，因此b = b + b ，也即b = 2b 。
约掉b ，得1 = 2 。
这可能是有史以来最经典的谬证了。
Ted Chiang 在他的短篇科幻小说Division by Zero 中写到：引用There is a well-known “proof” that demonstrat es that one equals two. It begins wit h some definitions: “Let a = 1; let b = 1.” It ends with the conclusion “a = 2a,” t hat is, one equals two. Hidden inconspicuously in the middle is a division by zero, and at that point the proof has stepped off the brink, making all rules null and voi d. Permitting division by zero allows one to prove not only that one and two are e qual, but that any two numbers at all—real or imaginary, rational or irrational—are equal.这个证明的问题所在想必大家都已经很清楚了：等号两边是不能同时除以 a - b 的，因为我们假设了a = b ，也就是说a - b 是等于0 的。
如何解释c值悖论
如何解释c值悖论嘿，朋友！你知道啥是 C 值悖论不？要是不知道，那可得好好听我说道说道。
咱先来说说啥是 C 值。
这 C 值呢，简单来讲，就是一个物种基因组中 DNA 含量的数值。
按常理说，生物越复杂，这 C 值应该越大，对吧？可事实并非总是这样！这就出现了所谓的 C 值悖论。
你想想，大象和小老鼠，大象那么大，结构那么复杂，按理说它的基因组 DNA 含量应该比小老鼠多多了吧？但实际情况却让人摸不着头脑，有时候小老鼠的 C 值还可能比大象大呢！这就好比盖房子，你觉得大房子需要的砖头肯定比小房子多，可结果小房子的砖头数量反倒可能超过大房子，奇怪不？那为啥会有这悖论呢？这原因可复杂啦！就像一个神秘的谜团，等着我们一点点去揭开。
一方面，基因组中存在大量的非编码 DNA 。
这些非编码 DNA 就像是一堆杂物，占着地方却不干活。
比如说，有些重复序列，它们就像一群无所事事的家伙，在基因组里到处晃悠，却对生物的性状没啥直接影响。
另一方面，不同物种的基因结构和调控方式也大不相同。
这就好比不同的工厂，有的管理严格，流程简洁高效；有的则混乱无序，浪费了不少资源。
有些物种的基因调控非常精细，能高效利用有限的 DNA ；而有些物种的基因组就显得杂乱无章，充满了看似无用的部分。
再举个例子，人类的基因组中，编码蛋白质的基因只占了一小部分，剩下的大部分 DNA 好像都在“打酱油”。
但你能说它们就真的毫无用处吗？也许只是我们还没搞清楚它们的作用罢了。
这 C 值悖论，让科学家们头疼了好久。
就像在黑暗中摸索，一直找不到那盏能照亮真相的明灯。
不过，随着科学技术的不断发展，我们对 C 值悖论的理解也在逐渐加深。
也许有一天，我们能真正揭开这个谜团，就像解开一道超级复杂的谜题，找到那个让人恍然大悟的答案。
所以说啊，这 C 值悖论虽然让人迷惑，但也正是这种未知，激发着我们不断去探索，去追求真理。
你说是不是这个理儿？。
c值悖理名词解释
c值悖理名词解释c值悖理（ c tolnf），又称“数学悖论”，是代数几何中一个著名的难题。
对于复平面，假设k的取值范围是从0到1，那么复平面就具有唯一的一条数轴。
我们知道，数轴的正负实际上是“有正有负”，而“相反的”情况比较少见，所以k的选择对于数轴本身就有很大的意义，即一般来说k的取值区间应该是从-1到1。
事实上，在任意实数k的集合里都有两条数轴——从-1到1和从1到-1，其中仅有前者符合我们要求，因为这样的话，就会得到一条对称轴，而后者无论如何都不可能成立。
这个悖论就是因为这个缘故而产生的。
在代数几何中，一个矩形可以通过下列方式交换其中两条数轴：(1)如果两条数轴的取值区间是重合的，则把矩形的对角线相互垂直得到一个新的矩形；(2)将两个矩形叠加起来得到一个新的矩形，这样的两个矩形仍然是同一个矩形。
由此可知，矩形a只能交换其中一条数轴。
但实际上，所有矩形都能交换其中两条数轴，这样的话，矩形a就成了一个可逆矩形，而矩形b则成了一个不可逆矩形。
c值悖理是代数几何学上一种非常有趣的现象，也是代数几何和矩阵几何等重要分支中最基本的问题之一。
它的基本思想是：假定数轴k的定义域为0到1，若设s∈0，则在实数集N上定义s为数轴k 上某个元素的象，则s可以取一切满足a≥s≤1，且有a∈N， s∈s 的集合。
假设某数i是实数集N的元素，它必属于数轴k上i集合，而所有i的函数构成一个“实变函数”，它的定义域为实数集，即k 的定义域。
又设a∈N，即i∈k，则存在一个从-1到1的数m，使得t(a， m)= s， i∈k。
由此，可见s是一切满足a≥s≤1，且有a∈N，s∈s的集合，而t(a， m)= s恰好说明了数m是i的象，即k的象。
与此类似的还有另一个悖论：“只有白马，没有黑马”。
当问及为什么时，一般答曰：“因为这匹白马是最大的。
”对于黑马，则说：“最大者未必是黑马。
”再问为什么，则众说纷纭，莫衷一是，甚至声称“白马是黑马的概率大”。
c值矛盾的名词解释_解释说明以及概述
c值矛盾的名词解释解释说明以及概述1. 引言1.1 概述本篇文章将详细探讨关于c值矛盾的名词解释、解释说明以及概述。
c值矛盾是一个具有深远影响的概念，它涉及到多个领域，包括科学、哲学和社会学等。
我们将从不同角度出发，对c值矛盾进行全面而系统地剖析，并阐明其背后的重要意义。
1.2 文章结构本文分为五个部分：引言、正文、解释说明、c值矛盾的名词解释和结论。
在引言部分，我们将简要介绍全文内容，并对每个章节进行概述。
在正文中，我们将深入探讨与c值矛盾相关的关键议题，并提供实例和案例以加深理解。
接着，在解释说明部分，我们将逐一解释与c值矛盾相关的专业术语和概念。
然后，在对c值矛盾的名词解释部分，我们将给出一个清晰且全面的定义，并对其内涵进行详细阐述。
最后，在结论中，我们将总结全文观点并提出启发性思考。
1.3 目的本文旨在帮助读者更好地理解和解释c值矛盾，并探讨其对相关领域的影响。
通过深入研究c值矛盾，我们将揭示该概念的重要性以及它可能带来的深远影响。
同时，通过解释说明与c值矛盾相关的概念和术语，我们将提供给读者一种全面理解这一主题的框架。
我们鼓励读者在阅读过程中进行思考，并进一步探索和应用这些概念与观点。
以上是“1. 引言”部分的内容，旨在向读者介绍文章的主题、结构和目的。
本文将深入剖析和解释c值矛盾，并为读者提供一个全面而系统的认识框架。
接下来，我们将进入正文部分，深入探讨与c值矛盾相关的议题。
2. 正文部分内容：在这一部分，我们将深入探讨c值矛盾的概念和背后的原理。
为了更好地理解这个概念，我们首先需要了解什么是"值"以及什么是"c值"。
2.1 值在计算机科学中，值（value）是指存储在计算机内存中的数据或变量。
它可以是任何类型的数据，例如整数、浮点数、布尔值等。
值可以用来进行不同类型的操作和计算，并且通过对其进行存储和修改可以改变程序的行为。
2.2 c值c值（c value）是一个相对较新的概念，在计算机科学领域有着重要的意义。
(完整word版)C值悖论
C值悖论百科名片在每一种生物中其单倍体基因组的DNA总量是特异的，被称为C值（CValue）。
DNA的长度是根据碱基对的多少推算出来的。
各门生物存在着一个C值范围，在每一门中随着生物复杂性的增加，其基因组大小的最低程度也随之增加。
目录简介C值矛盾的产生C值与进化C值与基因组结构简介C值矛盾的产生C值与进化C值与基因组结构展开简介物种的C值与其进化复杂性之间无严格对应关系C值的资料表明，在不同的门中C值的变化是很大的。
相对比较简单的单细胞真核生物象啤酒酵母，其基因组就有1.75×10^7bp大约是细菌基因组的3-4倍。
最简单的多细胞生C值悖论物秀丽隐杆线虫其基因组有8×10^7bp，大约是酵母的4倍。
看来生物的复杂性和其DNA含量之间有较好的相关性。
但我们可看到在其它的一些门中，这种相关性有的并不现在。
实际上一个门中的C值变化并没有一定的规律。
例如在哺乳类、鸟类和爬行类的C值变化范围都很小，而在两栖类中这种变化范围增大，而植物的C值变化范围更为宽广，常成倍成倍地增加。
C值和生物结构或组成的复杂性不一致的现象称为C值悖论(C-value paradox)。
现在我们还不能完全解释这种矛盾。
在一定意义上说，生物类群中C值变化范围宽就意味着在某些生物中有些DNA是冗余的，不能编码有功能的活性物质。
DNA总量变化范围的产生至少有一个原因，即在染色体上存在着不同数目的重复序列，这些重复序列是不表达的。
第一，生物体的高等还是低等并不能光光从染色体的多少或者DNA的多少来衡量，而应该看他们的有用基因的数量。
因为染色体中很多内含子、junkDNA和重复序列在目前的研究看来对生物的性状是不必要的。
第二，从哲学的角度，生物并不能被分为高等和低等，这种划分是人为的划分，但在自然选择的角度下来看，所有地球上的生物都是平等的，没有高低等之分。
C值矛盾的产生一个基因组中的DNA含量用C值表示，C值的大小并不能完全说明生物进化的程度和遗传复杂性的高低。
悖论――自引用――不一致――无
悖论――自引用――不一致――无Wecan’tsolveproblemsbyusingthesamekindofthinkingweusedwhenwecreate dthem.--AlbertEinstein写下这个题目，不免有些惊心动魄，这些主题词未免太大了，还好本文只是讨论它们之间的这一“――”，即对这些主题词的相关方面作一些初步的探讨。
1．悖论悖论自古有之。
比较出名的是说谎者悖论：一个人说了一句话：“我现在在说谎”。
我们来分析一下这句话是真话，还是谎话。
假设这句话是真话，由它的内容所指，则这句话是谎话；反过来，假设这句话是谎话，那么“我现在在说谎”就是谎话，因此他说的是实话。
由这句话是真话，可以推导出这句话是谎言；由这句话是谎话，又可以推导出这句话是真话。
这就称为悖论。
更形式化的悖论定义是：“由A可以推导出┐A（A的否定的形式写法），并且由┐A可以推导出A。
”悖论还有很多，如“苏格拉底悖论”、“万能上帝悖论”、中国古代的“矛盾悖论”、“先有鸡先有蛋悖论”、“自由悖论”、康德的二律背反等等。
还有一类跟悖论很相近的命题，我们不妨称之为“自毁命题”。
自毁命题的定义是：“由A可以推导出┐A，但由┐A并不能推导出A。
”自毁命题具有自毁性质，自毁命题本身是不能成立的，但它的否定却没有约束。
比如克里特哲学家说：“克里特人总是说谎”，这就是一个自毁命题。
这个命题与说谎者悖论很相似，但两者并不一样。
假设这句话是真话，那么由它所指及这个哲学家是个克里特人的事实，可以推出这个哲学家也总是说谎，这个哲学家现在当然也是在说谎，即这句话是谎言；再看另外一个方向，假设这句话是谎话，也就是“克里特人并不总是说谎”，由此并不能推出矛盾。
再看“世上没有绝对的真理”，这也是一个自毁命题。
假设这句话是真的，那么世上就有了绝对的真理，这与话语所指矛盾；假设这句话是假的，也就是“世上有某些绝对的真理”，这并不能产生矛盾。
再如“中国文化一无用处”，这也是一个自毁命题。
c值悖理名词解释
c值悖理名词解释
C值悖理是生物基因组的大小同生物在进化上所处地位的高低无关，这种现象称为C值悖理（C—Value paradox）。
在一些低等生物中，当进化增加了生物体的复杂性时，基因组也相应地增大。
入蠕虫的C值大于霉菌、藻类、真菌、细菌和支原体。
可是，在其他生物中则看不到这种规律。
显花植物和两栖类动物的基因组最大，软骨鱼、硬骨鱼甚至昆虫和软体动物的基因组都大于包括人类在内的哺乳动物的基因组。
爬行类和棘皮动物的基因组大小同哺乳动物几乎相等。
因此，从总体上说，生物基因组的大小同生物在进化上所处地位的高低无关，这种现象称为C值悖理（C—Value paradox）。
c值悖理名词解释
c值悖理名词解释c值悖理，也称“库塔条件”，即不满足库塔条件的新物理量不可能真正地被创造出来。
这样的理论只能算作一种假说或者猜想。
c值悖理是指事物对立双方矛盾关系所具有的数学上的悖论性，以及实际存在的悖论现象。
一个复杂对象包含多个简单对象，任何简单对象都必须符合某些规律，从而构成一个系统。
但任何简单对象都没有单独的规律；任何系统都包含其他系统；任何系统都和环境相互作用。
比如，鸡蛋生活在泥土中就是一个系统，把鸡蛋拿走后鸡蛋仍然是一个系统，我们再把鸡蛋放进冰箱里，这个时候鸡蛋还是一个系统吗？因为不满足既定条件，那么当前发生的现象无法解释，可能是这样，也可能是那样，总之是个模棱两可的结果，最终得到了一个c值。
或者这样，也可能是那样，没有人能说清楚它是什么样子。
这种不确定的情况一直延续下去，直到达到c值这个临界点，系统开始崩溃，根本无法继续分析了。
比如我们每天早上都会吃饭，如果第二天没有吃饭，那么我们就会饿死。
但是我们可以选择不吃饭，也可以吃点别的东西，但不能长期不吃饭。
这些例子都能证明，不满足库塔条件，事物间的运动就无法得到解释，无法得出一个客观存在的结论，所以只能停留在猜想阶段。
这样，该现象被命名为c值悖理。
在物理学界，由c值悖理衍生出了许多问题，其中之一便是混沌。
混沌是指一个时空无序的状态，系统自身内部各个状态之间、系统与外界环境之间的运动并不遵循某种确定规律。
我们在考虑混沌的同时也意味着要研究时空的不确定性。
只有在大脑中提出了概念，才有可能对整个混沌现象做出一个较好的解释。
混沌就像是宇宙中的迷宫，大多数时候我们只是知道一个起点和终点，却找不到前行的路线。
就如同昨晚的小说写得太差劲，把读者都气跑了一样。
这时，就需要我们思考一下自己的原因了。
这也正是本文所探讨的内容。
本体论要求一个体系能够独立于它自身之外而存在，这个自身就是混沌的来源。
可以认为，没有什么东西或现象是不确定的，或者说，无论你用什么办法，都不能确保事物的属性不会发生变化。
c值悖论概念
c值悖论概念
C值悖论是一个生物遗传学概念，是指物种的C 值和它进化的复杂性之间没有严格对应关系的现象。
C值是指生物体的单倍体基因组所含DNA总量，通常被用来衡量生物基因组的大小。
然而，在实际研究中发现，生物体的C值与其在进化上的地位并不存在明显的关联。
C值悖论最初是由英国生物学家John Macnamara在20世纪60年代提出的。
他发现，一些进化地位较高的动物，如人类和鸡，相比一些较低的动物，如海胆和涡虫，具有相对较小的基因组。
这个发现违反了传统的观念，即认为生物在进化上所处地位越高，其基因组应该越大，因为基因组的大小与生物体的复杂性和功能有关。
C值悖论不仅挑战了人们对基因组大小和进化关系的基本认识，也引发了人们对基因组大小和进化之间的更深层次关系的探索。
基因组的压缩是指基因组中被删除或压缩的DNA较多，使得基因组看起来较小。
而基因的重复则是指一些基因在染色体上被重复多次，从而增加了基因组的复杂性。
总之，C值悖论是生物遗传学中一个重要的概念，它挑战了我们对基因组大小和进化关系的基本认识。
通过对C值悖论的研究，我们可以更深入地了解基因组大小和进化之间的复杂关系，为生物进化研究提供新的思路和视角。
克莱兹定律
克莱兹定律
（最新版）
目录
1.克莱兹定律的定义
2.克莱兹定律的例子
3.克莱兹定律的现实应用
4.克莱兹定律的优缺点
正文
克莱兹定律，又称作克莱兹悖论，是一个在数学、物理和哲学领域都有涉及的问题。
它的基本定义是：任何一个函数，如果它的定义域和值域相同，那么这个函数必须是常数函数。
让我们通过一个例子来理解克莱兹定律。
假设有一个函数 f(x)，它的定义域是实数集，值域也是实数集。
如果 f(x) 是一个常数函数，那么无论 x 取何值，f(x) 的值都是一样的。
但是，如果 f(x) 不是一个常数函数，那么它必须在某个地方取到不同的值，这就意味着它的定义域和值域不可能相同。
克莱兹定律在现实中也有很多应用，比如在计算机科学中，就常常需要利用克莱兹定律来设计函数。
如果一个函数的输入和输出相同，那么这个函数的设计就是无意义的。
克莱兹定律虽然给我们提供了一个重要的数学理论，但是它也存在一些缺点。
比如，它并不能解释一些复杂的数学现象，比如非线性函数和复数函数等。
总的来说，克莱兹定律是一个在数学、物理和哲学领域都有涉及的重要问题。
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等式悖论规则
等式悖论规则
悖论规则，又称“矛盾法则”或“歇斯底里定律”，是一种数学上的推理方法，它指出，在一个可以源自单一条件的已知条件组合中，不可能同时存在两个不可兼容的情况。
悖论理论的基本原理是，如果两个不可兼容的情况都存在，则引用这两种情况中的一个将导致另一个情况不成立，从而推出矛盾（悖论）结论。
因此，矛盾规则表明，任何源自单一条件的已知条件组合中都不可存在两种不可兼容的情况。
此外，矛盾规则还规定了，如果这两种情况都存在，则引用其中一个情况将导致另一个不成立，从而得出矛盾的结论。
矛盾规则是知识和理论的基础，并且在哲学、数学和其他领域中都得到了广泛的应用。
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C值悖论百科名片在每一种生物中其单倍体基因组的DNA总量是特异的，被称为C值（CValue）。
DNA的长度是根据碱基对的多少推算出来的。
各门生物存在着一个C值范围，在每一门中随着生物复杂性的增加，其基因组大小的最低程度也随之增加。
目录简介C值矛盾的产生C值与进化C值与基因组结构简介C值矛盾的产生C值与进化C值与基因组结构展开简介物种的C值与其进化复杂性之间无严格对应关系C值的资料表明，在不同的门中C值的变化是很大的。
相对比较简单的单细胞真核生物象啤酒酵母，其基因组就有1.75×10^7bp大约是细菌基因组的3-4倍。
最简单的多细胞生C值悖论物秀丽隐杆线虫其基因组有8×10^7bp，大约是酵母的4倍。
看来生物的复杂性和其DNA含量之间有较好的相关性。
但我们可看到在其它的一些门中，这种相关性有的并不现在。
实际上一个门中的C值变化并没有一定的规律。
例如在哺乳类、鸟类和爬行类的C值变化范围都很小，而在两栖类中这种变化范围增大，而植物的C值变化范围更为宽广，常成倍成倍地增加。
C值和生物结构或组成的复杂性不一致的现象称为C值悖论(C-value paradox)。
现在我们还不能完全解释这种矛盾。
在一定意义上说，生物类群中C值变化范围宽就意味着在某些生物中有些DNA是冗余的，不能编码有功能的活性物质。
DNA总量变化范围的产生至少有一个原因，即在染色体上存在着不同数目的重复序列，这些重复序列是不表达的。
第一，生物体的高等还是低等并不能光光从染色体的多少或者DNA的多少来衡量，而应该看他们的有用基因的数量。
因为染色体中很多内含子、junkDNA和重复序列在目前的研究看来对生物的性状是不必要的。
第二，从哲学的角度，生物并不能被分为高等和低等，这种划分是人为的划分，但在自然选择的角度下来看，所有地球上的生物都是平等的，没有高低等之分。
C值矛盾的产生一个基因组中的DNA含量用C值表示，C值的大小并不能完全说明生物进化的程度和遗传复杂性的高低。
也在计算C值时是根据所有的表达产物来估计的。
比如3000个氨基酸就是1000个mRNA，就是2000个DNA，而实际上还有非编码的，所以少估计了。
高等生物具有比低等生物更复杂的生命活动，所以，理论上应该是它们的C值也应该更高。
但是事实上C值没有体现出与物种进化程度相关的趋势。
高等生物的C值不一定就意味着它的C值高于比它低等的生物。
这种生物学上的DNA总量的比较和矛盾，称为C值悖论。
C值与进化物种的C值与其进化复杂性之间无严格对应关系。
C值的资料表明，在C值悖论不同的门中C值的变化是很大的。
相对比较简单的单细胞真核生物象啤酒酵母，其基因组就有1.75×10^7bp大约是细菌基因组的3-4倍。
最简单的多细胞生物秀丽隐杆线虫其基因组有8×10^7bp，大约是酵母的4倍。
看来生物的复杂性和其DNA含量之间有较好的相关性。
但我们可看到在其它的一些门中，这种相关性有的并不现在。
实际上一个门中的C值变化并没有一定的规律。
例如在哺乳类、鸟类和爬行类的C值变化范围都很小，而在两栖类中这种变化范围增大，而植物的C值变化范围更为宽广，常成倍成倍地增加。
C值和生物结构或组成的复杂性不一致的现象称为C值悖论(C-valueparadox)。
现在我们还不能完全解释这种矛盾。
在一定意义上说，生物类群中C值变化范围宽就意味着在某些生物中有些DNA是冗余的，不能编码有功能的活性物质。
DNA总量变化范围的产生至少有一个原因，即在染色体上存在着不同数目的重复序列，这些重复序列是不表达的。
C值与基因组结构基因组大小、基因数目与生物复杂度的关系也是科学家们关注的一个重要问题。
基因组大小也称为C值，是指生物体的单倍体基因组所含DNA总量。
从原核生物到真核生物，C值变化很大。
但是基因组及其生物的复杂度与C 值之间并不一定线性相关，如变形虫的C值是人的200倍。
这就是所谓的C 值悖论。
这种差异主要来源于非编码序列的多少。
目前对为什么有的基因组非编码序列多，有的则很少还没有明确的解释。
有人怀疑非编码序列与基因组的可塑性有关。
与此相关的一个问题是基因数目与生物体的复杂性是否有关?这个问题引起了对G(gene)值的讨论。
现在已经发现，一些生活史相似的近缘物种基因数不同。
例如，支原体病菌中的Mycoplasmapneumonia的基因组中包括的基因数比M．genitalium的多50%。
此外，基因数与生物体的复杂性也没有明显的相关性。
例如，拟南芥和果蝇各自的基因数是25，000和14，000，前者编码的基因数是后者的近两倍，但从生物体的复杂性上看，并不能说拟南芥的复杂度是果蝇的两倍。
这种现象就称为G值悖论。
近来对植物和动物基因的研究提示，动物可能多用选择性剪切来增加复杂C值悖论度，而植物则似乎是以基因数目来增加复杂度。
但C值和G值悖论还远未解开，还有待于更多基因组进化的数据。
在基因组结构进化的探讨中，基因，特别是基因组重复也是人们关注的一个重要话题。
现在认为，基因和基因组重复是生物进化和复杂性增加的重要原材料。
Ohno提出脊椎动物的基因组可能经历了两轮重复。
目前有许多研究者在进行基因组是否重复、重复以后如何进化等问题的研究，未来一些年中也将会是一个热门的研究课题。
基因组时代的到来，也极大地改变了许多传统进化生物学研究领域的面貌。
例如人们将有机会彻底检验关于生物进化的中性进化论和选择论的激烈争论。
中性进化论认为，大多数的变异是中性的。
最近一项对果蝇基因组变异模式的研究表明，基因组中绝大部分的变异只能用选择理论解释。
更多的研究提示，达尔文意义上的正选择是普遍存在的。
相信未来几年中针对各种进化力量对基因和基因组的作用的分析仍然会是一个热门的进化生物学研究方向，并有望结束中性进化论在分子水平的统治地位。
构建生物系统发育的进化树也是进化生物学中的一个传统课题。
但离重建整个生命之树的目标还很遥远。
现在人们提出了雄心勃勃的计划，希望利用整个基因组的数据来重构生物的系统发育，并提出了系统发育基因组学(Phvlogenom七s)这一概念。
随着基因组测序技术的不断改进和成本的不断降低，相信人们将有希望彻底解决生物界的系统发育问题。
一、基因序列和非基因序列基因序列：以起始密码子开始，终止密码子结束的一段DNA序列，称为开放阅读框（openreadingframe，ORF）非基因序列：基因序列以外的DNA序列。
编码序列和非编码序编码序列：编码RNA和蛋白质的DNA序列。
非编码序：内含子和基因的间隔序列。
单一序列和重复序列单一序列：基因组中只有一份的DNA序列。
重复序列：基因组中重复出现的序列。
例如，STR，SNP，微卫星DNA等。
（靠！原来这个SNP也是重复序列！！我本以为只是卫星DNA是！）二．寻找基因的思路：功能克隆：克隆（致病）基因的一种策略。
收集所要克隆的基因的蛋白质产物及其功能的信息，用以分离基因，并对基因进行定位。
定位克隆：利用遗传连锁或细胞学定位技术将致病基因定位于染色体的特定区带主要方法：家系调查法、体细胞杂交法、核酸杂交技术用遗传标记进行基因定位形态标记morphological markers，细胞标记cytological markers，生化标记biochemical markers，分子标记molecular markers分子遗传标记。
在核酸分子水平，对具有相对差异的等位基因DNA多态性的标记，广泛存在于高等生物编码区和非编码区，又称为DNA分子标记，是DNA水平上遗传变异的直接反映。
特点：1、直接以DNA形式表现，在生物体各发育阶段,各组织均可检测到。
2、数量多，遍及整个基因组。
3、多态性高，自然界存在许多等位突变，无需专门创造特殊的遗传材料4、中性，不影响目标性状的表达，与不良性状无必然连锁5、许多分子标记表现为共显性（codominance）,能够鉴别出纯合基因型与杂合基因型，提供完整的遗传信息，其C值变化很大。
codominance [kəu'dɔminəns]n. [遗] 共显性；等显性SSR molecular markers were widely applied in soybean researches due to its codominance, highly polymorph, abundance with random distribution in soybean genome, etc.SSR分子标记因具有共显性、多态性丰富、在大豆基因组中分布广等众多优点而被广泛应用于大豆研究中。
分子遗传标记发展RFLP restrict fragment length polymorphism限制性片段长度多态性。
以DNA 酶切片段的长度的不同，形成的多态性。
SSLP simple sequence length polymorphism简单序列长度多态性，又称为VNTR variable number tandem repeat数目可变的串联重复多态性，指重复单位相对较小，由重复单位的序列差异和数目变化，可形成丰富的多态性。
包括：小卫星序列minisatellite和微卫星序列microsatellite。
小卫星DNA标记minisatellite，核心序列为11－60bp，主要存在于染色体靠近端粒处，由于其拷贝数变化，在不同个体间中存在串联数目的差异，若在重复序列两侧有限制性内切酶酶切位点，则切下来的片段会呈现出多态性。
可用于DNA 指纹，DNAFinger。
微卫星DNA标记microsatellite，指以2－7个碱基为核心串联重复而成的一类序列（微卫星DNAmicrosatelliteDNA，又称为STR short tandem repeat短串联重复序列），由于核心序列重复数目的变化而在群体中呈现出遗传多态性，但在同一家系内具有高度的遗传保守性，以孟德尔方式遗传，散布于整个基因组中。
SNP single nucleotide polymorphism单核苷酸多态性，是指在基因组内特定核苷酸位置上存在两种不同碱基，其中最少一种在群体中的频率不小于1％。
SNP 分为两种形式：基因编码区的SNP，称为cSNP遍布于基因组内的大量单碱基变异。
可见C值的大小并不能完全说明生物进化的程度和遗传复杂性的高低。
SNP分析的特点（1）SNP数量大，分步密集，平均每1000bp就有一个SNP（2）SNP比STR扩增更有效，不会产生假带（3）由于SNP是二态的，易于自动化批量检测，易于用计算机分析结果SNP与RFLP和STR等DNA标记的主要不同在于：不再以“长度”的差异作为检测手段而是直接以序列的差异作为标记。
但SNP 单个基因座的多态性很差，只有二态，为此采用多个SNP基因座进行“单倍型”分析十分重要。