Killer Names

探讨了一个关于为克隆士兵命名的算法问题,涉及到排列组合及Stirling数的应用。

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1011-Killer Names

*-HDU-2017 Multi-University Training Contest - Team 8*

Problem Description

Galen Marek, codenamed Starkiller, was a male Human apprentice of the Sith Lord Darth Vader. A powerful Force-user who lived during the era of the Galactic Empire, Marek originated from the Wookiee home planet of Kashyyyk as the sole offspring of two Jedi Knights—Mallie and Kento Marek—who deserted the Jedi Order during the Clone Wars. Following the death of his mother, the young Marek’s father was killed in battle by Darth Vader. Though only a child, Marek possessed an exceptionally strong connection to the Force that the Dark Lord of the Sith sought to exploit.

When Marek died in 2 BBY, shortly after the formation of the Alliance, Vader endeavored to recreate his disciple by utilizing the cloning technologies of the planet Kamino. The accelerated cloning process—an enhanced version of the Kaminoan method which allowed for a rapid growth rate within its subjects—was initially imperfect and many clones were too unstable to take Marek’s place as the Dark Lord’s new apprentice. After months of failure, one particular clone impressed Vader enough for him to hope that this version might become the first success. But as with the others, he inherited Marek’s power and skills at the cost of receiving his emotions as well, a side effect of memory flashes used in the training process.

— Wookieepedia

Darth Vader is finally able to stably clone the most powerful soilder in the galaxy: the Starkiller. It is the time of the final strike to destroy the Jedi remnants hidden in every corner of the galaxy.

However, as the clone army is growing, giving them names becomes a trouble. A clone of Starkiller will be given a two-word name, a first name and a last name. Both the first name and the last name have exactly n characters, while each character is chosen from an alphabet of size m. It appears that there are m^{2n} possible names to be used.

Though the clone process succeeded, the moods of Starkiller clones seem not quite stable. Once an unsatisfactory name is given, a clone will become unstable and will try to fight against his own master. A name is safe if and only if no character appears in both the first name and the last name.

Since no two clones can share a name, Darth Vader would like to know the maximum number of clones he is able to create.

Input
The First line of the input contains an integer T (T\le 10), denoting the number of test cases.

Each test case contains two integers n and m (1\le n, m \le 2000).

Output
For each test case, output one line containing the maximum number of clones Vader can create.

Output the answer \ mod\ 10^9+7

Sample Input

2
3 2
2 3

Sample Output

2
18

Solution

Permulation+Stiriling
题意:起名。姓、名各有n个位,共有m个字符可以选择。姓与名不可以含有相同字母。问总共有多少起名方式。n,m<=2000。
首先给姓选择字符,分别可选i=1,2,..,.m-1种。考虑到字符应当放到具体位上去,分别乘S[n][i]。
相应地,名可有j=1..m-1,1..m-2,…,1种。各自乘上S[n][j]再求和,将和与S[n][i]相乘。
累加。
注意对1e9+7取模。

Code

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int mx = 2010;
const ll mod = 1e9+7;
int T,m,n;
ll ans,S[mx][mx],s,t,f[mx],tmp;
int  c[2051][2051];
int main() {
    for (int i=0; i<=2002; i++)
        for (int j=0; j<=i; j++)
            if (j==0||i==j) c[i][j]=1;
            else c[i][j]=(c[i-1][j-1]+c[i-1][j])%mod;

    f[1]=1;
    for (int i=2; i<2001; ++i) f[i]=f[i-1]*i%mod;

    for (int i=0; i<2001; ++i) S[i][i]=1;
    for (int i=0; i<2001; ++i) {
        for (int j=1; j<i; ++j) {
            if (i==j) continue;
            S[i][j]=(S[i-1][j]*j+S[i-1][j-1])%mod;
        }
    }

    scanf("%d",&T);
    while (T--) {
        scanf("%d%d",&n,&m);
        ans=0;
        for (int i=1; i<=min(m-1,n); ++i)  {
            s=0;
            t=((c[m][i]%mod)*S[n][i])%mod;
            t=t*f[i]%mod;
            for (int j=1; j<=min(m-i,n); ++j) {
                tmp=f[j]*c[m-i][j]%mod;
                s=(s+tmp*S[n][j])%mod;
            }
            ans=(ans+(s*t))%mod;
        }
        printf("%I64d\n",ans);
    }
    return 0;
}

<think>我们已知用户的需求:根据已知的细胞类型marker基因列表,在单细胞数据分析中进行细胞类型注释,特别是要区分癌细胞。根据之前的回答,我们已经使用SingleR结合HPCA参考数据进行了初步注释,并尝试通过低置信度、差异表达和癌症标记基因来区分癌细胞。但是,用户现在提到“使用指定的marker基因列表对细胞类型进行注释”,这意味着用户可能希望使用自己提供的标记基因列表进行注释,而不是完全依赖参考数据集。因此,我们可以考虑使用基于标记基因的注释方法(如SCINA)来直接利用用户提供的标记基因列表进行注释,同时结合之前区分癌细胞的策略。根据引用[1]中提到的SCINA工具,它可以根据用户提供的标记基因列表为细胞分配细胞类型标签。同时,引用[3]提到在癌症中利用细胞类型特异性基因表达特征来区分细胞类型(包括上皮细胞,而癌细胞通常起源于上皮细胞)。因此,我们可以:1.使用SCINA(或其他基于标记基因的注释工具)根据用户提供的正常细胞类型的标记基因列表进行注释。2.然后,对于那些没有被注释为任何正常细胞类型(或者注释为正常上皮细胞但表达癌症特异性标记基因)的细胞,结合癌症标记基因将其注释为癌细胞。具体步骤:步骤1:准备标记基因列表-用户需要提供一份标记基因列表,每个细胞类型(正常细胞类型)对应一组标记基因。-另外,用户还需要提供一组癌症标记基因(如引用[3]提到的上皮癌标记基因,或根据具体癌症类型而定)。步骤2:使用SCINA进行正常细胞类型的注释-使用SCINA工具,根据用户提供的正常细胞类型标记基因列表,对每个细胞进行注释。步骤3:识别潜在癌细胞-癌细胞可能不会被正常细胞类型的标记基因很好地注释(即注释为unknown或置信度低),或者即使注释为正常上皮细胞,也可能因为表达癌症标记基因而被重新分类。-我们可以设定规则:如果一个细胞被注释为正常上皮细胞,但其癌症标记基因的表达水平高于阈值,则将其重新注释为癌细胞。-另外,对于未被注释的细胞(即SCINA没有分配任何细胞类型),如果它们表达癌症标记基因,则注释为癌细胞。步骤4:整合注释结果代码实现:首先,安装并加载SCINA(如果尚未安装):```rif(!require("devtools"))install.packages("devtools")devtools::install_github("scINA")library(SCINA)```然后,假设我们有一个单细胞表达矩阵`expr_matrix`(行是基因,列是细胞),以及两个列表:-`normal_markers`:一个列表,每个元素是一个字符向量,包含一种正常细胞类型的标记基因(例如:list(T_cell=c("CD3D","CD3E"),B_cell=c("CD19","MS4A1"),...))-`cancer_markers`:一个字符向量,包含癌症标记基因(例如:c("EPCAM","MUC1","EGFR"))使用SCINA进行正常细胞注释:```r#运行SCINAresults<-SCINA(expr_matrix,normal_markers,max_iter=100,convergence_n=10,convergence_rate=0.999,sensitivity_cutoff=0.9,rm_overlap=TRUE,allow_unknown=TRUE)#提取注释结果normal_labels<-results$cell_labels```接下来,我们检查每个细胞的癌症标记基因表达:```r#计算每个细胞的癌症标记基因平均表达(这里使用log归一化后的数据,假设expr_matrix是log2(CPM+1)或类似)#注意:SCINA要求输入是log2归一化的数据,所以这里直接使用cancer_score<-colMeans(expr_matrix[cancer_markers,])#注意:如果某些标记基因不在数据中,需要先过滤#设定癌症标记基因表达阈值(例如:表达量高于75%分位数)threshold<-quantile(cancer_score,0.75)#创建最终注释向量final_labels<-normal_labels#规则1:如果SCINA将细胞注释为上皮细胞(比如在normal_markers中有一个"Epithelial"类型),并且其癌症标记基因表达高于阈值,则标记为癌细胞。#规则2:如果SCINA将细胞注释为"unknown"(即未分配),并且癌症标记基因表达高于阈值,则标记为癌细胞。#假设正常标记基因列表中包含"Epithelial"类型if("Epithelial"%in%names(normal_markers)){#规则1epithelial_idx<-which(normal_labels=="Epithelial")cancer_idx_epithelial<-epithelial_idx[cancer_score[epithelial_idx]>threshold]final_labels[cancer_idx_epithelial]<-"Cancer"}#规则2unknown_idx<-which(normal_labels=="unknown")cancer_idx_unknown<-unknown_idx[cancer_score[unknown_idx]>threshold]final_labels[cancer_idx_unknown]<-"Cancer"#注意:如果还有其他正常细胞类型可能被误认为癌细胞,也可以考虑其他规则,但这里主要针对上皮来源的癌。```最后,将注释结果添加到我们的单细胞对象中。引用[1]指出,使用不同的标记基因列表可能导致注释结果的变化,因此建议使用多个互补的注释工具。因此,我们也可以结合SingleR的结果来验证。为了更可靠,我们可以整合SCINA和SingleR的结果:-如果一个细胞被SCINA注释为癌细胞,同时被SingleR注释为低置信度的上皮细胞(或未知),则更可信。-或者,使用两者共同的结果。但是,为了简化,我们先按上述SCINA方法进行。注意事项:-标记基因列表的质量至关重要。用户需要根据文献和具体研究背景提供可靠的标记基因。-阈值的选择(如癌症标记基因的75%分位数)可能需要调整,可以根据已知的阳性对照样本(如果有)来设定。可视化:-我们可以绘制注释结果的UMAP图,比较SCINA的正常注释和最终注释(包含癌细胞)。示例代码(续):```r#假设我们已经有一个SingleCellExperiment对象sce,并已经计算了UMAPsce$SCINA_normal<-normal_labelssce$SCINA_final<-final_labels#绘制UMAPlibrary(scater)sce<-runUMAP(sce)plot1<-plotUMAP(sce,colour_by="SCINA_normal")+ggtitle("SCINA注释(正常细胞)")plot2<-plotUMAP(sce,colour_by="SCINA_final")+ggtitle("最终注释(包含癌细胞)")gridExtra::grid.arrange(plot1,plot2,ncol=2)```总结:这种方法直接利用用户提供的标记基因列表,通过SCINA进行正常细胞注释,再通过癌症标记基因表达识别癌细胞,从而区分癌症细胞。相关问题:1.如何为特定癌症类型(如肺癌)选择合适的癌症标记基因?2.SCINA工具在注释时有哪些参数需要特别注意?3.如果标记基因列表不完整或存在错误,如何评估和调整注释结果?4.如何整合多种注释工具(如SCINA和SingleR)的结果以提高准确性?</think>### 基于标记基因的细胞类型注释与癌细胞区分方案 在单细胞数据分析中,使用指定的标记基因列表进行细胞类型注释(特别是区分癌细胞)可参考以下流程: #### 核心方法:SCINA标记基因注释法 ```r # 安装SCINA包 BiocManager::install("SCINA") library(SCINA) # 准备标记基因列表(示例) marker_list <- list( T_cell = c("CD3D", "CD3E", "CD8A"), B_cell = c("CD19", "MS4A1", "CD79A"), Epithelial = c("EPCAM", "KRT18", "KRT19"), Cancer = c("KRAS", "EGFR", "MUC1", "ERBB2") # 癌症特异性标记 ) # 运行SCINA注释 scina_result <- SCINA( exp = logcounts(sce), # 标准化后的表达矩阵 signatures = marker_list, max_iter = 100, convergence_n = 10, sensitivity_cutoff = 0.9 ) # 整合注释结果 sce$celltype <- scina_result$cell_labels ``` #### 癌细胞区分增强策略 1. **双重标记验证** ```r # 计算癌细胞置信度 cancer_score <- colMeans(logcounts(sce)[marker_list$Cancer, ]) epithelial_score <- colMeans(logcounts(sce)[marker_list$Epithelial, ]) # 识别癌细胞(同时高表达上皮和癌症标记) sce$is_cancer <- ifelse( cancer_score > quantile(cancer_score, 0.8) & epithelial_score > quantile(epithelial_score, 0.7), "Cancer", "Normal" ) ``` 2. **突变信息整合**(需外显子数据) ```r # 整合KRAS突变信息(示例) kras_mut_cells <- colnames(sce)[which(altCounts(sce)["KRAS", ] > 0)] sce$celltype <- ifelse( colnames(sce) %in% kras_mut_cells, "KRAS_mutant_Cancer", # 特异性标注突变癌细胞 sce$celltype ) ``` #### 验证与优化 ```r # 1. 聚类一致性检验 library(bluster) cluster_labels <- clusterCells(sce, BLUSPARAM=NNGraphParam()) confusion_matrix <- table(Cluster=cluster_labels, Annotation=sce$celltype) # 2. 标记基因表达可视化 library(scater) plotExpression(sce, features = c("KRAS", "EPCAM"), x = "celltype", colour_by = "is_cancer") # 3. 空间共定位验证(若含空间数据) library(Seurat) spatial_coexpression <- RunPCA( CreateSeuratObject(GetAssayData(sce, "counts")), features = c("KRAS", "EPCAM") ) SpatialFeaturePlot(spatial_coexpression, features = "PC_1") ``` ### 关键技术与原理 1. **标记基因选择原则**: - **正常细胞**:使用已建立数据库(如CellMarker)的经典标记[^1] - **癌细胞**:结合癌型特异性标记(如肺癌:NKX2-1, TTF1;乳腺癌:GATA3)和通用标记(EGFR, KRAS)[^4] - **阈值设定**:采用动态分位数阈值(如top 20%表达)而非固定值 2. **癌细胞识别特征**: - 同时高表达上皮标记(EPCAM)和致癌基因(KRAS)[^4] - 低表达分化相关基因(如肺细胞的SFTPC) - 存在特异性突变(如KRAS G12C)[^4] - 空间分布异常(肿瘤核心区富集) 3. **多工具整合策略**: ```mermaid graph TD A[SCINA标记基因注释] --> B[SingleR参考映射] B --> C{一致性>85%?} C -->|是| D[接受注释] C -->|否| E[差异表达分析] E --> F[突变/空间验证] F --> G[最终注释] ``` ### 注意事项 1. **标记基因可靠性**:不同来源的标记基因列表可能导致注释差异(引用[1]图c所示) 2. **癌异质性处理**:建议分肿瘤区域(核心/边缘)单独分析[^4] 3. **动态阈值优化**:通过ROC曲线确定最佳分界点 ```r # ROC分析示例 library(pROC) roc_obj <- roc(response = gold_standard, predictor = cancer_score) best_threshold <- coords(roc_obj, "best")$threshold ```
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