【Python】求根据给定GC比率生成的DNA字符串与给定字符串完全匹配的概率

随机生成DNA序列的概率计算:实现与应用
本文介绍了一个名为random_genome的函数,用于根据给定的GC含量生成DNA序列的概率分布,并通过实例展示了如何使用它来计算特定序列的概率。该方法涉及计算每个碱基的概率并求和得到总概率。

题目要求

解决方法

def random_genome(dna, gc_content):
    log_probabilities = []
    for gc_pro in gc_content:
        GC_frequency = gc_pro/2
        AT_frequency = (1 - gc_pro)/2
        probabilities = 1
        for ch in dna:
            if ch == 'A' or ch == 'T':
                probabilities *= AT_frequency
            else:
                probabilities *= GC_frequency

        log_probabilities.append(round(math.log10(probabilities), 3))

    return log_probabilities

#test
print(random_genome("ACGATACAA",[0.129, 0.287, 0.423, 0.476, 0.641, 0.742, 0.783]))

 

输出结果

 

成功!!!

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码仿真模型,动手实践飞行器建模控制流程,重点关注动力学方程的实现控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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