【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

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!!!

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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