庐州月光 如何提取一个转录本的3'UTR区域的序列 在做microRNA 和 mRNA 相互作用预测的时候,大家都知道microRNA 作用的靶点是位于mRNA 的3'UTR取,所以只需要提取mRNA 对应的3'UTR 区的序列去做分析即可: 那么如何提取一个mRNA的3'UTR区呢? 在UCSC数据库中,提供了3'UTR区序列的下载,以人类hg19为例, 利用table browser 浏览器选择对应的序列 链接:http://genome.ucsc.edu/cgi-bin/hgTables

#!/usr/bin/env python #coding:utf-8 ''' Created on 2015年12月8日 @author: DL @Description: 使用二分法查找mobile文件中区号归属地 ''' import os import sys class SearchAreacode(object): def __init__(self,file_name='mobile_sort'): self.fp = open(file_name) self.fp.seek(0,

ORF和CDS的区别 ORF的英文展开是open reading frame(开放阅读框). CDS的英文展开是coding sequences (编码区). CDS:DNA转录成mRNA,mRNA经剪接等加工后翻译出蛋白质,所谓CDS就是与蛋白质序列一 一对应的DNA序列,且该序列中间不含其它非该蛋白质对应的序列,不考虑mRNA加工等过程中的序列变化,总之,就是与蛋白质的密码子完全对应. ORF:理论上的氨基酸编码区,一般是在分析DNA核酸图谱中(主要是利用电脑程序)得到的.程序会自动在DNA

打开UCSC Genome Browser官网.网址:http://genome.ucsc.edu/ 点击导航栏的Genome Data 在新的页面中,点击human,可快速定位至页面中人类基因组数据所在位置. 点击Genome sequence files and select annotations (2bit, GTF, GC-content, etc)后继续点击Standard genome sequence files and select annotations (2bit, GTF

使用NCBI进行目的基因的引物设计 全文概述 利用生信工具进行目的基因的引物设计,使用了NCBI进行筛选与设计引物,使用 idtdna对筛选出的DNA进行检查.本文分享了如何筛选出高质量的基因引物,帮助想通过生信进行引物设计的学生.从业者找出合适的基因,毕竟购买引物也比较烧钱,避免设计出的基因质量偏低. NCBI查找基因 1.查询目的基因:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/?term=zbed3 备注:这里需要注意的是,要找到合适的目的基因!如果找智人,一

mRNA是由DNA的一条链转录而来的(可以是正链,也可以是反链),DNA是由非编码区和编码区组成,编码区也有其特殊的结构,主要有外显子和内含子组成. mRNA的一个重要性质就是可变剪切,也就是同一个编码区,可能会有不同的外显子组合. mRNA的结构:5'端的帽子结构和3'端的polyA尾巴. polyA和oligo(dT)是什么?它在mRNA纯化和反转录中有什么作用? 传统mRNA差异显示技术(DDRT-PCR)是根据绝大多数真核细胞mRNA3'端具有的多 聚腺苷酸尾(polyA)结构,因此可用

问题描述:一个有序序列经过反转,得到一个新的序列,查找新序列的某个元素.12345->45123. 算法思想:利用二分查找的思想,都是把要找的目标元素限制在一个小范围的有序序列中.这个题和二分查找的区别是,序列经过mid拆分后,是一个非连续的序列.特别要注意target的上下限问题.因为是非连续,所以要考虑上下限,而二分查找,序列式连续的,只用考虑单限.有递归算法和迭代算法. 递归算法: public int search(int[] nums, int target) { return bin

1.Vi下进行查找 VI命令模式下:输入“/要查找的词”回车就会进入查找,你可以按“n”查找下一个,按“N”查找上一个.类似查找命令“?”与“/”的区别是“/”为向下查找,“?”为向上查找. 2.Vi下进行替换VI在末行模式下输入“:”替换. 如这个例子: :s/text1/text2 用于将光标所在段落搜索到的第一个”text1“替换为”text2“: :s/text1/text2/g 用于将光标所在段落的所有”text1“替换为”text2“: :m,ns/text1/text2/g 用于将

转载:http://www.oebiotech.com/Article/mirnabjyyc.html http://www.ebiotrade.com/newsf/2014-9/201492594150379.htm miRNA自从被发现以来,一直备受关注,俨然已成为非编码RNA家庭中永不凋零的“玫瑰”.关于miRNA,主要有两个研究方向,其一是作为biomarker,这方面研究仅需足够庞大的临床样本支撑即可:miRNA的另一研究方向为功能机制研究,此时必须有miRNA靶基因的参与,可是如何确

第一节.寻找和为定值的两个数 题目:输入一个数组和一个数字,在数组中查找两个数,使得它们的和正好是输入的那个数字.要求时间复杂度是O(n).如果有多对数字的和等于输入的数字,输出任意一对即可. 例如输入数组1.2.4.7.11.15和数字15.由于4+11=15,因此输出4和11. 思路如下: 1:直接穷举,从数组中任意选取两个数,判定它们的和是否为输入的那个数字.此举复杂度为O(n^2) .很显然,我们要寻找效率更高的解法. 2:题目相当于,对每个a[i],查找sum-a[i]是否也在原始序列

大家好,这里是专注表观组学十余年,多组学科研服务领跑者的易基因. 染色质免疫沉淀后测序(ChIP seq)是一种针对DNA结合蛋白.组蛋白修饰或核小体的全基因组分析技术.由于二代测序技术的巨大进步,ChIP-seq比其最初版本ChIP-chip具有更高的分辨率.更低的噪声和更大的覆盖范围.随着测序成本的降低,ChIP- seq已成为研究基因调控和表观遗传机制不可或缺的工具. 原理:甲醛处理细胞使目标蛋白与DNA交联,通过超声波将交联后的染色质打断成小片段,一般在200-600bp范围内.再利用抗

T01 查找特定元素的值 描述 在一个序列(下标从1开始)中查找一个给定的值,输出第一次出现的位置. 输入 第一行包含一个正整数n,表示序列中元素个数.1 <= n <= 10000.第二行包含n个整数,依次给出序列的每个元素,相邻两个整数之间用单个空格隔开.元素的绝对值不超过10000.第三行包含一个整数x,为需要查找的特定值.x的绝对值不超过10000. 输出 若序列中存在x,输出x第一次出现的下标:否则输出-1. 样例输入 样例输出 样例 #include<iostream>

1.算法:(设查找的数组期间为array[low, high]) (1)确定该期间的中间位置K(2)将查找的值T与array[k]比较.若相等,查找成功返回此位置:否则确定新的查找区域,继续二分查找.区域确定如下:a.array[k]>T 由数组的有序性可知array[k,k+1,……,high]>T;故新的区间为array[low,……,K-1]b.array[k]<T 类似上面查找区间为array[k+1,……,high].每一次查找与中间值比较,可以确定是否查找成功,不成功当前查找

顺序查找 适用范围: 没有进行排序的数据序列 缺点: 速度非常慢, 效率为O(N) //实现 template <typename Type> Type *sequenceSearch(Type *begin, Type *end, const Type &searchValue) throw(std::range_error) { if ((begin == end) || (begin == NULL) || (end == NULL)) throw std::range_erro

在 Mapping Designer 中选择"转换-创建".选择查找转换.输入转换名称.查找转换的命名惯例是 LKP_TransformationName.单击"确定". 在"选择查找表"对话框中,您可以选择以下选项: 选择现有表或文件定义. 选择从关系表或文件导入定义. 跳过以创建手动定义. 为每个需要定义的查找条件定义输入端口. 对于未连接查找转换,请为需要从查找返回的值创建一个返回端口. 为需要传递到其它转换的值定义输出端口. 对于使用动态

一.排序思想 二分(折半)查找思想请参见:https://www.cnblogs.com/luomeng/p/10585291.html 二.python实现 def binarySearchDemo(arr, key): """ python二分查找非递归方式 :param arr:待排序列,有序集合 :param key:带查找元素 """ low = 0 high = len(arr) - 1 while low <= high: m

http://blog.csdn.net/magicharvey/article/details/10282801 简单描述 二分查找,又名折半查找,是一种在有序序列中查找特定元素的搜索算法.搜素过程从数组的中间元素开始,如果中间元素正好是要查找的元素,则搜素 过程结束:如果某一特定元素大于或者小于中间元素,则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找,而且跟开始一样从中间元素开始比较.如果在某一步骤数组为 空,则代表找不到.这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半. 代码实现 代码已经在xcod

琐碎知识: 水仙花数, ASCII码, 冒泡排序, 简单选择排序, 折半查找 1.水仙花数 每位数的平方的和等于本身. 如100到999之间的水仙花数满足: 个位的平方+十位的平方+百位的平方 = 本身. public class Test02{ public static void main(String[] args){ int g = 0;//存储个位 int s = 0;//存储十位 int b = 0;//存储百位 for(int i=100; i<999; i++) { g = i%

通过在网上找教程解释和看书,总结出一套比较简单易懂的代码实现. 斐波那契查找和二分查找一样,针对的是有序序列,在此前提下: # 先创建一个Fibonacci函数 fib = lambda n: n if n < 2 else fib(n-1) + fib(n-2) 斐波那契查找,是通过利用斐波那契数列的值作为分割点,然后二分查找,相对于普通的二分查找,性能更优秀 def fib_search(arr, x): left = 0 right = len(arr) - 1 # 计算fib的值,这个值

二分查找也称折半查找(Binary Search),它是一种效率较高的查找方法.但是,二分查找算法的前提是传入的序列是有序的(降序或升序),并且有一个目标值. 二分查找的核心思想是将 n 个元素分成大致相等的两部分,取中间值 a[n/2] 与 x 做比较,如果 x=a[n/2],则找到 x,算法中止,如果 x<a[n/2],则只要在数组 a 的左半部分继续搜索 x,如果 x>a[n/2],则只要在数组 a 的右半部搜索 x. 二分查找虽然性能比较优秀,但应用场景也比较有限,底层必须依赖数组,并