定义 主要指基因组水平上由单个核苷酸的变异所引起的 DNA 序列多态性. 在基因组水平上由单个核苷酸的变异所引起的DNA序列多态性.即:在不同个体的同一条染色体或同一位点的核苷酸序列中,绝大多数核苷酸序列一致而只有一个碱基不同的现象. 首先来看看多态性(polymorphism)的英文解释 Polymorphism the quality or state of existing in or assuming different forms: such as: a variation in a

SNP(单核苷酸多态性)准确性的验证,你造吗? [2016-12-12]       SNP(全称Single Nucleotide Polymorphisms)即单核苷酸多态性,主要是指在基因组水平上由单个核苷酸的变异引起的DNA序列多态性,包括单个碱基的转换.颠换等.SNP定位分类:可分为基因编码区.基因周边以及基因间SNP等三类:SNP位置区域包括UTR区.编码区的外显子或内含子区 .可变剪切位点等等. SNP是人类可遗传变异中最常见的一种,占所有已知多态性的90%以上,所以SNP的应用范

SNP/单核苷酸多态性分析 SNP(Single Nucleotide Polymorphism),即单核苷酸多态性,是由于单个核苷酸改变而导致的核酸序列多态.一般来说,一个SNP位点只有两种等位基因,因此又叫双等位基因.SNP在人类基因组中的发生频率比较高,大约平均每1000个碱基中就有一个多态位点.有些SNP位点还会影响基因的功能,导致生物性状改变甚至致病.单核苷酸多态性是研究人类家族和动植物品系遗传变异的重要依据,因此被广泛用于群体遗传学研究(如生物的起源.进化及迁移等方面)和疾病相关基因

DNA序列编码中Hairpin的定义和计算 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 [1] 张凯. DNA计算核酸编码优化及算法设计[D]. 2008. [2] Shin, Soo Yong , et al. "Multiobjective evolutionary optimization of DNA sequences for reliable DNA computing." IEEE Transactions on Evolutionary Compu

All DNA is composed of a series of nucleotides abbreviated as A, C, G, and T, for example: "ACGAATTCCG". When studying DNA, it is sometimes useful to identify repeated sequences within the DNA. Write a function to find all the 10-letter-long seq

http://blog.csdn.net/jj12345jj198999/article/details/8951120 coursera上 web intelligence and big data 终于布置了HW7,这一次的要求是对一系列DNA序列进行预测,具体说明如下: Data Analytics Assignment (for HW7) Predict the Ethnicity of Individuals from their Genes   ===================

侧翼区(flanking region) 根据维基定义:The 5' flanking region is a region of DNA that is adjacent to the 5' end of the gene. The 5' flanking region contains the promoter, and may contain enhancers or other protein binding sites. It is the region of DNA that is

问题描述: 该问题在算法导论中引申自求解两个DNA序列相似度的问题. 可以从很多角度定义两个DNA序列的相似度,其中有一种定义方法就是通过序列对齐的方式来定义其相似度. 给定两个DNA序列A和B,对齐的方式是将空格分别插入到A和B序列中,得到具有相同长度的对齐后的序列C和D:空格可以插入到任意的位置(包括两端),但是相同位置不能同时为空格,也即是不存在C[i]和D[i]同时为空格的情况.然后为对齐后的序列的每个位置打分,总分为每个位置得分之和,具体的打分规则如下: a.如果C[i] == D[i

生物信息学原理作业第四弹:DNA序列组装(非循环子图) 原理:生物信息学(孙啸) 大致思想: 1. 这个算法理解细节理解比较困难,建议看孙啸的生物信息学相关章节. 2. 算法要求所有序列覆盖整个目标DNA,并保证相邻片段有足够的覆盖连接(引自孙啸 生物信息学). 3. 最后推导出符合条件的序列构成的有向图没有回路,并有哈密顿路径. 4. 利用拓扑排序,得到顶点的有序排列. 5. 组装. 贴上Python代码,发现问题我会及时更正. 转载请保留出处! 简单DNA序列组装(非循环子图) # -*-

生物信息学原理作业第二弹:利用Needleman–Wunsch算法进行DNA序列全局比对. 具体原理:https://en.wikipedia.org/wiki/Needleman%E2%80%93Wunsch_algorithm. 利用Needleman–Wunsch算法进行DNA序列全局比对 转载请保留出处! 贴上python代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Nov 25 18:20:01 2017 @autho

HDU 1560 DNA sequence(DNA序列) Time Limit: 15000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)   Problem Description - 题目描述 The twenty-first century is a biology-technology developing century. We know that a gene is made of DNA. Th

All DNA is composed of a series of nucleotides abbreviated as A, C, G, and T, for example: "ACGAATTCCG". When studying DNA, it is sometimes useful to identify repeated sequences within the DNA. Write a function to find all the 10-letter-long seq

题目描述 \(NOIP\)复赛之前\(HSD\)桑进行了一项研究,发现人某条染色体上的一段\(DNA\)序列中连续的\(k\)个碱基组成的碱基序列与做题的 \(AC\) 率有关!于是他想研究一下这种关系. 现在给出一段 \(DNA\) 序列,请帮他求出这段 \(DNA\) 序列中所有连续\(k\)个碱基形成的碱基序列中,出现最多的一种的出现次数. 输入格式 两行,第一行为一段 \(DNA\) 序列,保证 \(DNA\) 序列合法,即只含有 \(A, G, C, T\) 四种碱基: 第二行为一个正

description NOIP 复赛之前,HSD 桑进行了一项研究,发现人某条染色体上的一段 DNA 序列中连续的\(k\)个碱基组成的碱基序列与做题的 AC 率有关!于是他想研究一下这种关系. 现在给出一段 DNA 序列,请帮他求出这段 DNA 序列中所有连续 \(k\)个碱基形成的碱基序列中,出现最多的一种的出现次数. \(n\le5*10^6,k\le 10\) solution 直接找出所有连续\(k\)个碱基形成的碱基序列的哈希值即可 code #include<bits/stdc+

题目描述: 一个DNA序列由A/C/G/T四个字母的排列组合组成.G和C的比例(定义为GC-Ratio)是序列中G和C两个字母的总的出现次数除以总的字母数目(也就是序列长度).在基因工程中,这个比例非常重要.因为高的GC-Ratio可能是基因的起始点. 给定一个很长的DNA序列,以及要求的最小子序列长度,研究人员经常会需要在其中找出GC-Ratio最高的子序列. 输入 输入一个string型基因序列,和int型子串的长度 输出 找出GC比例最高的字串 样例输入 AACTGTGCACGACCTGA

大意: 一个DNA序列是环状的,这意味着有N个碱基的序列有N种表示方法(假设无重复).而这N个序列有一种最小的表示,这个最小表示的意思是这个序列的字典序最小(字典序的意思是在字典中的大小 比如ABC<ACB,B<BCD,EF<G) 方法:在一个序列中从任意两个位置开始,产生的序列的大小是可以比较的.然后利用这种比较方法找出最小值 #include <iostream> using namespace std; #define MAX 105 int lessthan(char

生物信息学原理作业第四弹:DNA序列组装(贪婪算法) 原理:生物信息学(孙啸) 大致思想: 1. 找到权值最大的边: 2. 除去以最大权值边的起始顶点为起始顶点的边: 3. 除去以最大权值边为终点为终点的边: 4. 重复上述步骤,得到所有符合条件的边: 5. 拼接得到的边: 6. 加入孤立点(如果有). 附上Python代码,如果有问题我会及时更正(确实不太熟算法) DNA序列组装(贪婪算法) 转载请保留出处! # -*- coding: utf-8 -*- """ Crea

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 = ''

在序列上执行聚集函数(比如sum() , min() , max() ) eg1: >>>nums = [1, 2, 3, 4, 5]>>>s = sum(x * x for x in nums) eg2: >>>import os >>>files=os.listdir('C:\share') >>>if any(name.endswith('.py') for name in files): ... print(

在生物信息学分析中,经常对DNA序列进行一系列操作,包括子序列截取,互补序列获取,反向序列获取,反向互补序列获取.在python语言中,可编写如下函数完成这些简单功能. 子序列截取 python中对序列截取使用字符串切片功能就可以完成,例如: >>> seq="ATGATATAGtatatatgCAAGAGg" >>> subseq = seq[1:6] >>> subseq "TGATA" 注意,切片操作是“0