某种动物的一种遗传特性由染色体中的基因对控制，该基因对可能含有两种基因：4与a，三种基因对（AA,Aa与aa）所表现出的遗传特性不一致.据观察，这三种基因对在该动物中所占的比例在遗传过程中基本保持不变，试用matlab代码解释这一现象.

在这种情况下，我们可以使用MATLAB来模拟遗传过程并追踪三种基因对（AA、Aa、aa）在世代之间的比例。首先，我们假设有一个二元遗传模型，其中0代表隐性基因(a)，1代表显性基因(A)。

为了简单起见，我们可以创建一个无限循环（while loop），每一代模拟随机交配的过程。我们可以使用`randi`函数来生成随机数（0或1），然后计算出新的子代基因型的概率分布。这里是一个基础的示例：

% 定义初始一代的基因频率
p_AA = 0.5; % AA基因对的比例
p_Aa = 0.5; % Aa基因对的比例
p_aa = 0;   % aa基因对的比例 (在这里，由于题目只提到两种基因，我们默认aa为0)

% 设置最大世代数
max_generations = 1000;

% 开始迭代
for gen = 1:max_generations
    % 生成随机父母
    parents_A = bernoulli(p_AA + p_Aa / 2);
    parents_a = 1 - parents_A;
    
    % 遗传到子代的概率
    child_AA = parents_A .* parents_A;
    child_Aa = (parents_A .* parents_a) + (parents_a .* parents_A); % 交叉遗传概率
    child_aa = parents_a .* parents_a;
    
    % 更新世代比例
    p_AA = sum(child_AA);
    p_Aa = sum(child_Aa);
    p_aa = sum(child_aa);
    
    % 打印当前世代的信息
    fprintf('Generation %d: AA = %.2f%%, Aa = %.2f%%, aa = %.2f%%\n', ...
        gen, p_AA * 100, p_Aa * 100, p_aa * 100);
end

% 结果保存或可视化
disp(['Final distribution after ' num2str(max_generations) ' generations:']);

这个代码将显示每一代中不同基因对的比例变化情况。如果结果在很多世代后仍接近于题目给出的初始比例（AA:Aa:aa = 1:1:0），那么就说明在遗传过程中基因对的比例基本保持稳定。