一、双胞胎的基因完全相同吗

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双胞胎形成原理

双胞胎是指在同一胎儿中出现两个或更多个完全相同的胎儿。

在

人类中，

双胞胎是一种相对较为罕见的现象，

但在其他动物中却普遍

存在。

双胞胎的出现一直是一个备受关注的话题，

人们对于双胞胎的

形成原理一直充满了好奇和猜测。

本文将介绍双胞胎的形成原理，

探

讨双胞胎的生物学和遗传学特征，以及双胞胎对于人类社会的意义。

一、

双胞胎的形成原理

双胞胎的形成原理可以分为两种情况：单卵双生和双卵双生。

单卵双生

单卵双生是指在母体中，一个受精卵分裂成两个或更多个胚胎。

这些胚胎共享同一个羊膜和胎盘，

因此它们完全相同。

单卵双生是更

常见的双胞胎形式，约占所有双胞胎的三分之二。

单卵双生的形成原理是，

一粒精子和一颗卵子在受精后，

形成了

一个受精卵。

在受精卵分裂成两个或更多个胚胎之前，

它们可能分离

成两个独立的细胞团。

如果这两个细胞团分别发育成两个胚胎，

就会

形成单卵双生。

双卵双生

双卵双生是指在母体中，

两个或更多个卵子同时受精。

这些胚胎

有各自独立的羊膜和胎盘，

因此它们不完全相同。

双卵双生约占所有

双胞胎的三分之一。

双卵双生的形成原理是，两个或更多个卵子在卵巢中同时成熟，

并被不同的精子受精。这些受精卵独立发育，形成各自的胚胎。由于

二、双胞胎基因相同吗

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1、概率分析

根据统计数据，普通人生双胞胎的比例大约为0.4%~0.5%，也就是说，任意一对夫妇生出双胞胎的概率约为1/250、需要注意的是，这仅仅是一个平均值，实际情况可能会因为各种因素而有所变化。例如，年龄、遗传因素、怀孕次数等都可能对双胞胎的概率产生影响。此外，值得注意的是，双胞胎中的单卵双生和异卵双生的比例大约为1:2、也就是说异卵双生的概率远大于单卵双生。

然而，这些概率只是平均值，某些地区或族群中的双胞胎概率可能远高于全球平均水平。例如非洲某些地区，就有较高的双胞胎出生率。

2、遗传学原理

遗传学理论认为，单卵双生与异卵双生的产生机制存在显著不同。单卵双胞胎是由于在受精前合成的两个卵子合并为一个胚胎所致，因此它们基因完全相同。而对于异卵双胞胎，则是由两个卵子各自被不同的精子受精而形成的，因此它们的基因只有半数相同。

由于单卵双生的基因完全相同，因此单卵双生出现双胞胎的概率更高，约为1/30、而异卵双生的基因只有半数相同，因此出现双胞胎的概率较低，约为1/125、

值得注意的是，如果家族中曾经有双胞胎的出现，那么这个家庭的双胞胎概率会相应提高。这可能是因为在这个家庭中双胞胎的遗传因素更大，或者这是一种由家族传承的基因变异所致。

3、环境因素

生育双胞胎的概率可能还受到母体的年龄、营养状况、生殖器官结构、服药等因素的影响。例如，在一些健康状况良好的妇女中，多胎的概率要明显高于其他妇女。此外，通过一些医学辅助生育技术，如人工授精、婴儿、胚胎移植等，也可以提高生育双胞胎的概率。

不过反过来，一些不良的生活习惯和环境因素对生育双胞胎也会产生负面影响。例如，吸烟、饮酒、压力过大等，都可能减少生育双胞胎的概率。

4、地区分布

双胞胎的地区分布也是一个有趣的话题。据统计，世界上生育双胞胎的地区主要集中在非洲、南美洲和中东地区等。在这些地区，有些部落中的多胎现象甚至超过了5%的比例。而在欧洲、北美洲和东亚地区，双胞胎的出生率相对较低，一般在1%以下。

造成这种地区分布的原因可能有很多，例如人种差异、生活习惯、营养水平等。但我们可以发现，很多双胞胎高发地区的生活条件相对较差，这似乎也为我们提供了一个思：如果我们能改善环境条件，提高生活水平，是否也能减少一些不必要的双胞胎出生呢？

综上所述，普通人生双胞胎的概率约为1/250、但是实际情况会因为年龄、遗传因素、环境因素和地区分布等各种因素而有所变化。虽然我们无法掌控所有的因素，但是通过了解遗传原理和环境因素等，我们可以做到有的放矢，让生育双胞胎的概率变得更可控。

三、双胞胎的基因是一样的吗

到了 2021 年，人们普遍认为，通过学习算法和人工智能研究，机器在很多方面都优于人类。长期以来，机器一直主导着制造业和供应链领域，甚至开始涉足更复杂的任务，比如自动驾驶，甚至撰写高难度综合类文章。但是，在面部识别方面，机器的发展真的已经超过人类大脑了吗？13 年前，当我的同卵双胞胎儿子出生时，我和妻子很容易认出哪一个是 Nicolas，哪一个是 Alexander。在旧金山加利福尼亚太平洋医学中心的新生儿重症监护（NICU）陪伴了他们 8 周后，我们知道如何将他们的个人行为与名字相匹配。我们很早就学到了大多数同卵双胞胎父母都会掌握的东西：

一个人是谁，不仅取决于他的长相，还取决于他走、说话的方式，以及在与世界互动时的各种行为举止的差异。

处理这个广泛的数据集使人类能够立即识别出我们所认识的人，包括同卵双胞胎。

图｜Alexander 和 Nicolas随着从识别罪犯到帮助我们购物等各个方面的广泛应用，面部识别在新闻中被称为“矩阵式的银弹”（Matrix-like silver bullet），我一直在想，

当数据集只呈现出非常微小的差异时，机器在辨别人脸方面能够做到什么地步？

比如识别同卵双胞胎。深入探讨差异随着儿子们一天天长大，我们详细地讨论了他们基因组成的独特性质——本质上说，他们是从同一个受精卵中克隆而来的（注：这有一个频率非常高的“克隆”（“coolness”）因素，因为他们是星球大战中克隆人军队的忠实粉丝）。对他们来说，他们是完全相同的人，从相同的蓝图中创造出来。当然，它们之间是有区别的，这些区别使得我偶尔会将他们弄混淆，而且我猜测，机器也会分不清。相同的 DNA 是一回事，但是基因的内在表现和所处环境的影响，在人类随着时间变化和发展中起着重要作用。

举个例子，我更近购买了一部带有指纹识别器的手机，我问我的儿子们是否想做一个小实验：一个将指纹录入，然后另一个用自己的手指去解锁，这显然是行不通的。事实证明，多种环境因素（其中只有一种是基因）驱使了子宫内的“指纹”形成，因此双胞胎通常具有不同的指纹。

为了帮助回答有关“人类或机器谁更擅长识别同卵双胞胎”的问题，我决定设计一个比指纹读取器稍微复杂的实验，并邀请我的“小科学家们”（我的儿子）接受培训以提供帮助。构建实验对于这个项目，我想构建一个尽可能便宜的计算机系统，该系统能够运行执行和训练机器学习与面部识别模型所需的所有软件。我选择树莓派（Raspberry Pi）是因为它具有极高的成本效益，其外围支持并且能够运行标准的 Linux 发行版以及所有编译软件所必需的工具。

我现在已经拥有一些用于其他项目的 Raspberry Pi，因此我测试了三个，看哪种更适合该应用程序。Pi Zero 可以正常工作，但在分析视频提要的帧并编译所有必需的软件时，它耗时 48 小时（是的，编译该软件需要 2 天）。对于任何想要运行类似环境的人，我强烈推荐 Pi 4b（8GB 型），因为它具有更快的处理器，多个内核和扩展内存。我们测试的三个 Pi 的详细细节和形状因子如下所示。该设置过程的其余部分假定使用 Pi 4b（8GB）。

视频：我们将在没有显示器连接的情况下启动 Pi，但仍希望在对其进行远程控制时启用视频，因此即使没有被检测到，我们也必须强制 HDMI 处于活动状态。编辑 SD 卡顶的名为 config。txt 的文件，然后取消 hdmi_force_hotplug = 1 行的注释。现在弹出 micro SD 卡，将其插入 Pi，连接到电源并打开。大约一分钟后，Pi 应已完全启动，并应连接到你的 WiFi 网络。检查 WiFi 由器以获取 Pi 的 IP 。

现在，通过打开终端（在 Mac 上）或使用 Putty（在 Windows 上）和 SSH 将 IP 作为用户名“Pi”（默认密码为“raspberry”）来验证你可以连接到 Pi。

设置：步骤 2安装过程的第二步是安装和编译所有必需的软件。为了执行面部识别任务，我决定使用 OpenCV（开源计算机视觉库）和 Dlib。OpenCV 和 Dlib 具有许多优化算法，包括面部识别，已在工业界和学术界广泛应用，受到了良好的尊重和支持，并且具有用于 Python 编程语言的接口，这些接口可用于驱动模型训练和识别程序。互联网上有许多在 Raspberry Pi 上设置 OpenCV 和 Dlib 的示例，但是我找不到任何简洁而全面的内容，因此创建了一个简单的包装程序来安装所有的必备软件并编译 OpenCV 和 Dlib 源代码。要下载和执行此包装程序，请执行以下操作：以 pi 用户的身份通过 SSH 连接到 Pi，并确保你位于 pi 用户的主目录中：cd~

在Github上克隆我们的Raspberry Pi面部识别存储库的副本：git clone github。/tomalessi/pi-facial-recognition。git

执行安装脚本（大约需要 1 个小时）：pi-facial-recognition / pi-setup。sh设置：步骤 3Pi 现在已经准备好拍照和训练面部识别模型。为此，我们需要查看 Pi 上的窗口环境，以便通过 VNC Viewer 连接到它。你需要在 Pi 上启用 VNC 服务器，并在你的工作站上下载一个客户端。请按照以下步骤操作：Pi 设置：SSH 到 PI，执行命令 sudo raspi-config，向下滚动到界面选项 →VNC 并启用它。启用此功能后，你需要重新启动。

工作站设置：从 RealVNC 下载并为你的平台安装 VNC Viewer（免费下载）。安装完成后，使用其 IP 设置从 VNC Viewer 到 Pi 的新连接，并确保你可以登录。成功登录后，你将会看到 Raspberry Pi OS 的背景。进行面部识别面部识别过程涉及 3 个步骤：拍照，训练模型，然后分析实时视频。这 3 个任务都可以使用 face-req。py Python 程序执行，该程序已从上面的 Github 存储库中弹出（注意：这是个修订版，没有很多错误处理功能-如果你希望我们进行改进，请 PR）。拍摄照片，训练模型和分析视频的步骤如下所示。这三个假设你都已通过 VNC 登录到 Pi，并打开了一个终端窗口。通过执行以下命令并在观看实时视频后按空格键来拍照：python pi-facial-recognition / face-req。py -c photo -n Tom 通过将 -n 参数替换为另一个参数来继续为他人拍照名称。在终端窗口中按 ctrl + c 退出。

训练模型：python pi-facial-recognition / face-req。py -c train。分析每张照片，然后将结果序列化以用于分析视频时，大约需要 10 秒钟。

分析视频并应用面部识别模型：python pi-facial-recognition / face-req。py -c analyze。大约十秒钟后，应该开始直播视频。识别出的所有面孔将被标记为该人的名字，否则面孔将被标记为无法识别。按“q”退出。

清理环境并重新开始，请执行以下操作：python pi-facial-recognition / face-req。py -c clean。实验结果完全设置好环境后，我拍摄了 3 张自己的头像，3 张 Nicolas 的头像和 3 张 Alexander 的头像，然后用这些照片训练面部识别机器学习系统（一张正面，一张向左，另一张向右）。在执行这些测试的当天，除了当前照片外，没有对任何照片进行任何修正。训练完系统后，我们轮流站在镜头前确定机器是否可以识别。

注意：我们尝试了另一种实验，即以不同角度拍摄 10 张照片，但这并没有改变结果，可能是因为我们使用的是面向梯度直方图（HOG）的面部识别方法，它只适用于正面照片。

结果：测试 1

测试 1 是我本人和 Alexander，机器识别正确。

结果：测试 2测试 2 是我和 Nicolas。机器再次正确识别了。我开始思考自己更开始的猜测是错误的——也许机器会胜利。

结果：测试 3测试 3 是本次的“重头戏”——我们三个人一起。然后机器故障了！显然，没有两个 Nicolas。我们发现，如果孩子们四处走动，识别会来回切换，但是机器很少能同时识别双胞胎。不科学的是，大约有 5% 的时间，它能同时正确识别双胞胎和我自己。

我用了一张双胞胎一岁左右的照片。

为了提高系统的准确性，我想尝试一些不同的面部识别技术，比如利用 Dlib 支持的卷积神经网络（CNN）（尽管 Raspberry Pi 受其计算能力的限制），或者让 Pi 调用 GCP、AWS 或 Azure 中的公共服务进行面部识别。

学术界对双胞胎面部识别的研究也越来越多，因此技术肯定会继续改进，以解决我们在此处指出的一些现有缺陷——我和我的儿子们肯定会关注这个领域。编译：

吴玲竹编审：杨逍

排版：佩奇原文链接：medium。/swlh/can-a-trained-machine-distinguish-between-identical-twins-better-than-a-human-e801fdbc1943

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