Keyword Insertion Plugin For Wordpress

最新推荐文章于 2022-08-10 06:59:33 发布
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Jason Keith宣布推出一款强大的WordPress插件，允许用户从谷歌、雅虎和必应直接获取搜索关键词，并轻松地将这些关键词动态插入到WordPress页面和帖子中，以优化转化率，适用于联盟链接、销售信和PPC着陆页。

Now YOU Can Easily Turn Your WordPress Posts and Pages Into Converting Machines…

“Exciting New WordPress Plugin Lets You to Dynamically Insert Keywords from Google, Yahoo and Bing Directly Into Your WordPress Pages and Posts with Ease…”

BOOST Conversions on Affiliate Links, Sales Letters and PPC Landing Pages!

 

From the Desk of Jason Keith, WordPress Internet Marketing Expert

Last Updated Jan 21, 2014

Dear Fellow WordPress User,

The for past few years, I have been using a very POWERFUL plugin for WordPress that allows me to capture the keywords that a searcher uses on search engines and then dynamically insert that keyword into my pages and posts wherever I want them to go.

This plugin has helped me convert more of my offers into leads and sales by ensuring that my posts and pages are optimized for EXACTLY what the person is searching for. I am proud today to announce that I am making this plugin available to YOU!

Introducing the WordPress Keyword Insertion Plugin…

The Keyword Insertion Plugin for WordPress works by capturing the Exact keyword or keyphrase a search engine user used to find your site and then it lets youDynamically insert that keyword anywhere you want using a shortcode or template tag!

You can also use it an UNLIMITED number of times within your site. This means each page or post can be highly optimized.

You can use it within normal paragraph text, headlines, link text, bulleted lists, number lists, quotes and more. It is completely customizable.

It can capture keywords from the following search engines:

  • Google Search
  • Yahoo Search
  • Bing Search
  • Plus Many More!

It captures keywords from pay-per-click and organic searches!



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Code for insertion of residues 残基插入码
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Here are some possible scenarios and corresponding code examples for residue insertion, taking the Python language and the Biopython library as an example for protein residue insertion in a PDB (Protein Data Bank) structure: ### 1. Insert a single residue into a PDB structure using Biopython ```python from Bio.PDB import PDBParser, PDBIO, Residue, Atom # Parse the PDB file parser = PDBParser() structure = parser.get_structure('example', 'example.pdb') # Select a chain and a position to insert the residue chain = structure[0]['A'] insertion_position = 50 # Create a new residue new_residue = Residue.Residue((' ', insertion_position, ' '), 'ALA', 'XXX') # Create atoms for the new residue (here we just create a simple CA atom as an example) new_atom = Atom.Atom('CA', (0.0, 0.0, 0.0), 1.0, 1.0, ' ', 'CA', 1, 'C') new_residue.add(new_atom) # Insert the new residue into the chain chain.insert(insertion_position, new_residue) # Save the modified structure to a new PDB file io = PDBIO() io.set_structure(structure) io.save('modified_example.pdb') ``` ### 2. Insert multiple residues into a PDB structure ```python from Bio.PDB import PDBParser, PDBIO, Residue, Atom # Parse the PDB file parser = PDBParser() structure = parser.get_structure('example', 'example.pdb') # Select a chain and a starting position to insert the residues chain = structure[0]['A'] start_position = 50 # List of residue names to insert residue_names = ['ALA', 'GLY', 'SER'] for i, res_name in enumerate(residue_names): position = start_position + i new_residue = Residue.Residue((' ', position, ' '), res_name, 'XXX') new_atom = Atom.Atom('CA', (0.0, 0.0, 0.0), 1.0, 1.0, ' ', 'CA', 1, 'C') new_residue.add(new_atom) chain.insert(position, new_residue) # Save the modified structure to a new PDB file io = PDBIO() io.set_structure(structure) io.save('modified_example_multiple.pdb') ``` ### Notes - In the above code, `example.pdb` should be replaced with the actual PDB file name you want to process. - The code only creates a simple `CA` atom for the inserted residues. In a real - world scenario, you may need to add more atoms according to the residue type and its chemical structure. - Biopython is a powerful library for bioinformatics, especially for working with biological macromolecule structures.
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