http://www.360doc.com/content/14/0106/00/14641369_342933143.shtml…

生物信息原理作业第三弹:DNA序列局部比对,利用Smith–Waterman算法,python3.6代码实现. 实例以及原理均来自https://en.wikipedia.org/wiki/Smith%E2%80%93Waterman_algorithm. DNA序列局部比对 转载请保留出处! import numpy as np import pandas as pd sequence1 = 'TGTTACGG' sequence2 = 'GGTTGACTA' s1 = '' s2 = ''…

Smith–Waterman algorithm 首先需要澄清一个事实,Smith–Waterman algorithm是求两个序列的最佳subsequence匹配,与之对应的算法但是求两个序列整体匹配的算法是Needleman-Wusch algorithm,即 Smith–Waterman algorithm:Local Needleman-Wusch algorithm: Global Needleman-Wusch algorithm与longest common subsequence…

本系列介绍几种序列对齐方法,包括Dynamic time warping (DTW),Smith–Waterman algorithm,Cross-recurrence plot Dynamic time warping (DTW) is a well-known technique to find an optimal alignment between two given (time-dependent) sequences under certain restrictions. ——Mei…

(Evaluate):检查reads,可使用比对软件:使用SOAPaligner重新排列:采用massively parallel next-generation sequencing technology,效果很好(因为覆盖率高,精度高) 重新做有何意义:此时不需要过高的测序深度,因为用原来的read向之前assembly的基因组上比对,此时的测序深度也可以自己设定,20X以上就很好. massively parallel next-generation sequencing technolo…

Smith-Waterman算法是1981年Smith和Waterman提出的一种用来寻找并比较具有局部相似性区域的动态规划算法,很多后来的算法都是在该算法的基础上发展的.这是一种两序列局部比对算法,把两条未知的序列进行排列,通过字母的匹配,删除和插入操作,使得两条序列达到同样长度,在操作的过程中,尽可能保持相同的字母对应在同一个位置.当两条序列进行比对时,找出待比对序列中的某一子片段的最优比对.这种比对方法可能会揭示一些匹配的序列段,而本来这些序列段是被一些完全不相关的残基所淹没的. 其算法过…

javascript中的基本排序算法 对计算机中存储的数据执行的两种最常见操作是排序和检索,排序和检索算法对于前端开发尤其重要,对此我会对这两种算法做深入的研究,而不会和书上一样只是会贴代码而已,下面我会一步步从自己的理解的思路来一步步学习各个排序的思想.不过这些算法依赖于javascript中的数组来存储数据.最后我会来测试下基本算法(冒泡排序,选择排序,插入排序)的那个效率更高! 下面啊,我们先可以来封装常规数组操作的函数,比如:插入新数据,显示数组数据,还有交换数组元素等操作来调用不同的排…

一:javascript数据结构与算法--散列  一:什么是哈希表? 哈希表也叫散列表,是根据关键码值(key,value)而直接进行访问的数据结构,它是通过键码值映射到表中一个位置来访问记录的,散列表后的数据可以快速的插入和使用,散列使用的数据结构叫做散列表.  散列表的优点及缺点: 优点:在散列表上插入,删除和取用数据都非常快. 缺点:对于查找来说效率低下,比如查找一组数据中的最大值与最小值时候,这个时候我们可以使用二叉树查找了.  散列表实现的具体原理? 散列函数的选择依赖于键值的数据类型…

本课题隶属于学校的创新性课题研究项目.2012年就已经做完了,今天一并拿来发表.   目录: --基于谱减法的语音信号增强算法..................................................................... 1 一:语音增强技术概述........................................................................................ 3 二:语音增强的目的.....…

Description 题目描述 While skimming his phone directory in 1982, Albert Wilansky, a mathematician of Lehigh University, noticed that the telephone number of his brother-in-law H. Smith had the following peculiar property: The sum of the digits of that nu…

基于自适应算法的PLC滴灌控制系统 陕西中际现代包装科技有限公司滴灌部 1.介绍 水资源正在成为一种珍贵的资源.城镇的市民使用成千上万立方的水来浇灌花园和绿地.他们依赖于使用固定灌溉计划的控制器.而这些控制器通常被编程为满足最大用水量,最终在凉爽的或阴天的日子里浪费了大量的水.农民的滴灌和喷灌系统也使用固定的灌溉控制器,因此在凉爽的日子里也浪费了大量的水,而且在生长季节开始,庄稼对水的需求是最小的. 本工作目的是开发开发自动的灌溉系统,使用单一的气候标准调整作物所需要的灌水深度.标准如:气温,总…

http://www.cnblogs.com/sxiszero/p/3618737.html 下面给出的题目共计560道,去掉重复的也有近500题,作为ACMer Training Step1,用1年到1年半年时间完成.打牢基础,厚积薄发. 一.UVaOJ http://uva.onlinejudge.org 西班牙Valladolid大学的程序在线评测系统,是历史最悠久.最著名的OJ. 二.<算法竞赛入门经典> 刘汝佳  (UVaOJ  351道题) 以下部分内容摘自:http://sdkd…

1.什么是MLBaseMLBase是Spark生态圈的一部分,专注于机器学习,包含三个组件:MLlib.MLI.ML Optimizer. ML Optimizer: This layer aims to automating the task of ML pipeline construction. The optimizer solves a search problem over feature extractors and ML algorithms included inMLI and…

伯乐在线导读:2009年1月28日Arec Barrwin在StackOverflow上提问,“有没有关于大O符号(Big O notation)的简单解释?尽量别用那么正式的定义,用尽可能简单的数学来解释”.在经过众多热心网友的修改更新后,最佳回复的得分已高达 3234 分,详细内容,请见下文. 最佳回复所给出的大O符号的最简单定义如下: 大O符号是一种算法复杂度的相对表示方式. 这个句子里有一些重要而严谨的用词: 相对(relative):你只能比较相同的事物.你不能把一个做算数乘法的算法和…

0 Simon简介 详细文档请直接阅读参考文献[1]. Simon是由NSA设计的轻量级分组密码算法(LIGHTWEIGHT BLOCK CIPHER).主要应用于硬件或软件条件受限(例如:芯片面积要求小.微处理器.低功耗等),同时对安全有一定需求的低端设备.相比DES.AES等,Simon在结构上相对简单,轮函数操作也不复杂.因此在计算速度和资源消耗上更有优势,更能适应软硬件条件受限的情况. 为了适应不同的场合,Simon提供了不同的方案,如图0. 图0 Simon密码族 图1 Simon轮函…

FFT算法的完整DSP实现 傅里叶变换或者FFT的理论参考: [1] http://www.dspguide.com/ch12/2.htm The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing,   By Steven W. Smith, Ph.D. [2] http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6196862,可当作[1]的中文参考 [3] 任意一本数字信号处理教材,…

源:FFT算法的完整DSP实现 傅里叶变换或者FFT的理论参考: [1] http://www.dspguide.com/ch12/2.htm The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing,   By Steven W. Smith, Ph.D. [2] http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6196862,可当作[1]的中文参考 [3] 任意一本数字信号处理教…

主成分分析,即Principal Component Analysis(PCA),是多元统计中的重要内容,也广泛应用于机器学习和其它领域.它的主要作用是对高维数据进行降维.PCA把原先的n个特征用数目更少的k个特征取代,新特征是旧特征的线性组合,这些线性组合最大化样本方差,尽量使新的k个特征互不相关.关于PCA的更多介绍,请参考:https://en.wikipedia.org/wiki/Principal_component_analysis. PCA的主要算法如下: 组织数据形式,以便于模型…

Mahout推荐算法之SlopOne 一.       算法原理 有别于基于用户的协同过滤和基于item的协同过滤,SlopeOne采用简单的线性模型估计用户对item的评分.如下图,估计UserB对ItemJ的偏好 图(1) 在真实情况下,该方法有如下几个问题: 1.  为什么要选择UserA计算? 2.  对大量稀疏的情况如何处理,而这种情况是最为普遍的. 图(2) Item1和item2的相似度:((5-3)+(3-4))/2=0.5 Item1和Item3的相似度:(5-2)/1=3 L…

Q: 什么是外部存储? A: 外部存储特指某类磁盘系统,例如在大多数台式电脑或服务器中的硬盘. Q: 如何访问外部存储? A: 我们所学的数据结构都是假设数据存储在内存中,但是,在很多情况下要处理的数据量太大,不能都存储在内存中.这种情况下需要另一种存储方式,访问外部磁盘文件上的数据.外部磁盘存储的缺点就是读写比内存要慢得多,因此需要用一个合理的数据结构技术来管理它们. A: 作为外部存储的一个例子,假设编写一个数据库程序来管理一个电话簿,可能有500000条记录.每条记录包括姓名.地址.电话号…

一:引入问题 首先看一个表格,下表是某些学生的语文,数学,物理,化学成绩统计: 首先,假设这些科目成绩不相关,也就是说某一科目考多少分与其他科目没有关系,那么如何判断三个学生的优秀程度呢?首先我们一眼就能看出来,数学,物理,化学这三门课的成绩构成了这组数据的主成分(很显然,数学作为第一主成分,因为数据成绩拉的最开). 那么为什么我们能一眼看出来呢? 当然是我们的坐标轴选对了!! 下面,我们继续看一个表格,下标是一组学生的数学,物理,化学,语文,历史,英语成绩统计: 那么这个表我们能一眼看出来吗?…

主要的排序算法有八种:直接插入排序,希尔排序(这两种统称为插入排序),冒泡排序,快速排序(这两种统称为交换排序),直接选择排序,堆排序(这两种统称为选择排序),归并排序,基数排序.今天我们就讨论一下它们各自的稳定性.如果对算法不熟悉,可以查看我的另外几篇博客,然后再来阅读. 一.什么是算法稳定性 考察排序算法的时候有一个很重要的特性,就是算法的稳定性:假定在待排序的记录序列中,存在多个具有相同的关键字的记录,若经过排序,这些记录的相对次序保持不变,即在原序列中,ri=rj,且ri在rj之前,而在…

下面给出的题目共计560道,去掉重复的也有近500题,作为ACMer Training Step1,用1年到1年半年时间完成.打牢基础,厚积薄发. 一.UVaOJ http://uva.onlinejudge.org 西班牙Valladolid大学的程序在线评测系统,是历史最悠久.最著名的OJ. 二.<算法竞赛入门经典> 刘汝佳  (UVaOJ  351道题) 以下部分内容摘自:http://sdkdacm.5d6d.com/thread-6-1-1.html “AOAPC I”是刘汝佳(大名…

1.使用队列:方块舞的舞伴分配问题 前面我们提到过,经常用队列模拟排队的人.下面我们使用队列来模拟跳方块舞的人.当 男男女女来到舞池,他们按照自己的性别排成两队.当舞池中有地方空出来时,选两个队 列中的第一个人组成舞伴.他们身后的人各自向前移动一位,变成新的队首.当一对舞伴 迈入舞池时,主持人会大声喊出他们的名字.当一对舞伴走出舞池,且两排队伍中有任意 一队没人时,主持人也会把这个情况告诉大家. 为了模拟这种情况,我们把跳方块舞的男男女女的姓名储存在一个文本文件中:   下面是程序代码的实现:…

傅里叶变换或者FFT的理论参考: [1] http://www.dspguide.com/ch12/2.htm The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing,   By Steven W. Smith, Ph.D. [2] http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6196862,可当作[1]的中文参考 [3] 任意一本数字信号处理教材,上面都有详细的推导DCT求解…

主成分分析(PCA) vs 多元判别式分析(MDA) PCA和MDA都是线性变换的方法,二者关系密切.在PCA中,我们寻找数据集中最大化方差的成分,在MDA中,我们对类间最大散布的方向更感兴趣. 一句话,通过PCA,我们将整个数据集(不带类别标签)映射到一个子空间中,在MDA中,我们致力于找到一个能够最好区分各类的最佳子集.粗略来讲,PCA是通过寻找方差最大的轴(在一类中,因为PCA把整个数据集当做一类),在MDA中,我们还需要最大化类间散布. 在通常的模式识别问题中,MDA往往在PCA后面.…

1.1第1 章─概论 1.1.1练习题 1.下列关于算法的说法中正确的有(). Ⅰ.求解某一类问题的算法是唯一的 Ⅱ.算法必须在有限步操作之后停止 Ⅲ.算法的每一步操作必须是明确的,不能有歧义或含义模糊 Ⅳ.算法执行后一定产生确定的结果 A. 1 个B.2 个C.3 个D.4 个 2. T(n)表示当输入规模为n时的算法效率,以下算法效率最优的是(). A.T(n)= T(n-1)+1,T(1)=1 C.T(n)= T(n/2)+1,T(1)=1 B.T(n)= 2n D.T(n)=3nlog2…

实验三  求Smith数 实验目的: 通过本次实验,掌握穷举算法的基本思想. 实验环境: 硬件:PC机 软件:windows操作系统,C语言 实验内容: 若一个合数的质因数分解式逐位相加之和等于其本身逐位相加之和,则称这个数为Smith数.给定一个正整数N,求大于N的最小Smith数. 实验学时:2 实验过程: 1.算法设计 设计一个寻找大于N的最小史密斯数,首先这个史密斯数必须大于N,不能为素数. 构造一个int isPrime(int x)函数,来判断这个数是不是素数. 构造一个int ev…

1.1 第1章─概论 练习题 . 下列关于算法的说法中正确的有( ). Ⅰ.求解某一类问题的算法是唯一的 Ⅱ.算法必须在有限步操作之后停止 Ⅲ.算法的每一步操作必须是明确的,不能有歧义或含义模糊 Ⅳ.算法执行后一定产生确定的结果 A. 1个 B.2个 C.3个 D.4个 . T(n)表示当输入规模为n时的算法效率,以下算法效率最优的是( ). A.T(n)= T(n-)+,T()= B.T(n)= 2n2 C.T(n)= T(n/)+,T()= D.T(n)=3nlog2n . 什么是算法?算法…

1 .1 第 1 章─概论   1.1.1 练习题   1 . 下列关于算法的说法中正确的有( ).   Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ .求解某一类问题的算法是唯一的   .算法必须在有限步操作之后停止   .算法的每一步操作必须是明确的,不能有歧义或含义模糊   .算法执行后一定产生确定的结果   A. 1 个   B.2 个   C.3 个   D.4 个   2 . T(n)表示当输入规模为 n 时的算法效率,以下算法效率最优的是( ).   A.T(n)= T(n-1)+1,T(1)=1   C.T(…