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

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

''' 实现斐波那契序列,查找其中第N个数的值 ''' def FeiBSequence(list,N): length=len(list); i=0; while i<length: if N<=2 and N>0: return list[N-1]; break; else: z=list[i]+list[i+1]; list.append(z); i+=1; length+=1; if length==N: print list; return list[N-1]; break;

原因其实是很简单的: 使用First代表一定能找到,找不到就抛出异常,必须使用try……catch……进行异常的捕获. 推荐使用  FirstOrDefault 或Find 取序列中满足条件的第一个元素,如果没有元素满足条件,则返回默认值,如果返回的是可以为null的对象,则返回默认值为null,对于不能为null的对象,如int,默认值为0.

参考: 分子生物学教材 再一次,翻看真核生物基因结构! mRNA基本结构特点 Structure and function of Messenger RNA (mRNA ) 基因结构 其实这个结构不完整,完整的如下: 主要注意UTR这个结构 真核生物的基因结构包括编码区和非编码区. 编码区 编码区其实是断裂基因结构,也就是不连续基因.具有蛋白编码功能的不连续 DNA 序列称为外显子,外显子之间的非编码序列为内含子. 每个外显子和内含子接头区都有一段高度保守的一致序列,即内含子5'末端大多数是 G

如果要从vector容器中查找是否存在一个子串序列,就像从一个字符串中查找子串那样,次数find()与find_if()算法就不起作用了,需要采用search()算法:例子: #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; int_tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { v

序列分类,预测整个输入序列的类别标签.情绪分析,预测用户撰写文字话题态度.预测选举结果或产品.电影评分. 国际电影数据库(International Movie Database)影评数据集.目标值二元,正面或负面.语言大量否定.反语.模糊,不能只看单词是否出现.构建词向量循环网络,逐个单词查看每条评论,最后单词话性值训练预测整条评论情绪分类器. 斯担福大学人工智能实验室的IMDB影评数据集: http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/ .压缩ta

1.昨日内容回顾 主要内置函数: map(func,iter1):返回迭代器 filter(func,iter1):返回迭代器 sorted(iter,key=,reverse=):返回列表 reversed(iter1):返回迭代器 max: min: sum: 1:filter:返回为True则保留传进去的值.只能过滤传进去的值不能改变.如想改变返回值可以使用map 2.递归函数 自己调用自己 默认最大递归层数:997 更改系统最次数大:sys.setrecursionlimit(1000)

二分查找,往往是针对有序的数组进行查找,我们假设一个序列是数组有序,然后给定一个数字,查出它应该在这个数组中的排序位置 百度百科中讲到 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,折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构,而且表中元素按关键字有序排列 折半查找这个名字一听,你就知道是怎么回事了. 我们举个例子看看 是已经排好序的数组,如果现在要求查X,我们如何查出X放在哪个位置呢? 很显然,我们可以取最中间的那个,然后假如找不到,就看中间的那个是大于X还是

#include <stdio.h> /* 二分查找条件: 1.有序序列 2.数据在数组中 */ int baseBinarySearch(int a[],int h,int k) { ; int high=h; ; ; while (low <= high) { mid = low + (high-low) / ; if ( k < a[mid] ) { high = mid - ; } else if ( k > a[mid] ) { low = mid + ; } el

python内置序列类型概览 列表推导和生成器表达式 列表推导是构建列表的快捷方式,而生成器表达式可以用来创建其他任何类型的序列 列表推导的示例 >>>test = [i*2 for i in range(3)] >>>test [0,2,4] 使用列表推导通常的原则是,只能列表推导来创建新的列表,并且尽量保持简短. python2中列表推导可能有变量泄露问题,而python3解决了变量泄露问题 列表推导和map/filter的对比 生成器表达式 虽然也可以用列表推导来

一.查找思想 折半查找 也称为二分查找,是一种效率较高的查找方法,查找时要求表中的节点按关键字的大小排序,并且要求线性表顺序存储. 首先用要查找的关键字值(key)与中间位置结点的关键字值(arr[mid])相比较: 若比较结果相等,则查找完成:若不相等,再根据要查找的关键字值(key)与该中结点关键值(mid)的大小来确定下一步在那个子表中进行: 若待查关键值大于中间结点的关键字值(key > arr[mid])),则应查找中间结点以后的字表,否则(key < arr[mid])),查找中间

标题可能比较绕口,简单点说就是给你一个无序数列A={a1,a2,a3……an},如果你把这个序列排序后变成序列B,求序列B中相邻两个元素之间相差数值的最大值. 注意:序列A的元素的大小在[1,2^31-1]之间 首先,因为要O(n)查找,你不能对序列A进行排序. 不过我们有显而易见的一个结论那就是最大差值,肯定大于平均差值 而序列的平均差值avg=(MAX(ai)-MIN(ai))/n-1 这个结论有啥用呢? 答:可以用来分块,我以avg为块长把n个元素用映射函数f(x)=(x-MIN(a[i]

二叉排序树 也称为 二叉查找数. 它具有以下性质: 若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值. 若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值. 它的左.右子树也分别为二叉排序树. 之前的查找折半查找.斐波那契查找.插值查找的前提条件就是序列为有序,为顺序存储结构.我们在查找一章提过,查找还有动态查找,比如插入和删除操作, 进行这些操作对顺序存储结构效率不那么高.能不能有一种既静态查找效率高,动态查找效率也高呢? 联想之前的堆排序,人们创造出一个堆这样的结构来提

bisect 模块包含两个主要函数,bisect 和 insort,两个函数都利用二分查找算法来在有序序列中查找或插入元素. 2.8.1 用bisect来搜索 bisect(haystack, needle) 在 haystack(干草垛)里搜索needle(针)的位置,该位置满足的条件是,把 needle 插入这个位置后,haystack 还能保持升序.也就是在说这个函数返回的位置前面的值,都小于或等于 needle 的值.其中 haystack 必须是一个有序的序列.你可以先用 bisect

首先我们先来复习一下二分查找的算法 对于正向序列的二分查找 递归实现: bool binary_search(vector<int> &sort_arry,int begin,int end,int target) { if(begin>end) return false; int mid = (begin + end) / ; if(sort_arry[mid] == target) return true; else if(sort_arry[mid] > target

查找算法是用来检索序列数据(群体)中是否存在给定的数据(关键字),常用查找算法有: 线性查找: 线性查找也称为顺序查找,用于在无序数列中查找. 二分查找: 二分查找也称为折半查找,其算法用于有序数列. 插值查找: 插值查找是对二分查找算法的改进. 分块查找: 又称为索引顺序查找,它是线性查找的改进版本. 树表查找: 树表查找又可分二叉查找树.平衡二叉树查找. 哈希查找: 哈希查找可以直接通过关键字查找到所需要数据. 因树表查找.哈希查找的所需篇幅较多,就不在本文讲解.本文将详细介绍除树表.哈希之

背景: miRNA通过和mRNA的3'UTR区结合,导致mRNA讲解或者抑制mRNA翻译,从而实现转录后调控的作用: 如果在miRNA和 mRNA的结合区域,发生了snp,就可能会影响miRNA和mRNA的结合:导致疾病或者其他的一些变化: 所以位于结合区域的snp 位点有极大的研究价值: 简介: PolymiRTS 数据库是一个miRNA 相关snp 位点的数据库,链接如下: http://compbio.uthsc.edu/miRSNP/ 数据库中收录的snp位点可以分成两种: 1)snp

转自:http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=635619&do=blog&id=884213 //今天看到一篇非常好的讲解RNA-seq的文章,mark一下. 1.基本步骤 RNAseq分析大致分下面几个步骤: ①首先要把测到的序列map到基因组上, ②然后根据map到的区段对细胞构建转录本, ③然后比较几种细胞的转录本并且合并, ④最后衡量差异和可变剪切和其他的分析. 2.mapping 可以使用哈希的方法比对,但是由于

Turn the corner http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2438 题目:一辆车能否在一个路口拐弯,看图就很明白啦. 算法:见下图,只要求出图中明黄色线段的最大值小于y就可以了.一图抵千言. #include <iostream> #include <cmath> using namespace std; double x,y,l,d; double f_angle(double angle) { return l*cos(