38、具有有限重复基因的基因组 DCJ 距离的线性时间近似算法

具有有限重复基因的基因组 DCJ 距离的线性时间近似算法

在基因组研究中,大规模突变或重排会导致基因组的复杂变化和结构变异,如染色体片段的倒位、染色体末端的易位、染色体的融合和分裂等,而这些重排大多可以用双切割连接(DCJ)操作来表示。计算两个基因组之间的重排距离,即找到将一个基因组转化为另一个基因组所需的最少 DCJ 操作数,是比较基因组学中的一项基本任务。对于没有重复基因的基因组,有线性时间算法来计算 DCJ 距离;但对于有重复基因的基因组,计算该距离则是一个 NP 难题。

1. 基础知识
  • 基因和基因组表示 :基因是有方向的 DNA 片段,可表示为正向的 $g$ 或反向的 $-g$。基因组可分为染色体,染色体有线性和环状两种,线性染色体的两端是端粒,用符号 $◦$ 表示。例如基因组 $A = {(◦c_1 -a_1 d_1 ◦), (◦b_1 -a_2 c_2 ◦)}$ 由两个线性染色体组成,其中基因 $b$ 和 $d$ 各出现一次,基因 $a$ 和 $c$ 各出现两次,说明 $A$ 有重复基因。
  • 平衡基因组 :如果两个基因组 $A$ 和 $B$ 包含每个基因的相同出现次数,即 $GN(A) = GN(B)$,则称它们是平衡的。同时定义 $occ(A) = \max_{g\in A}{m_A(g)}$ 为基因组 $A$ 中任何基因 $g$ 的最大重复数。若 $A$ 和 $B$ 是平衡基因组,则 $occ(A) = occ(B)$,为简便起见,统一用 $occ$ 表示。例如基因组 $A = {(◦c_1 -a_1 d_1 ◦), (◦b_1 c_2 ◦), (c_3)}$ 和 $B =
考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略”,基于IEEE33节点系统,利用Matlab代码实现对电力系统中电动汽车有序充电与电网调度的协同优化。文中提出双层优化模型,上层优化电网运行经济性与稳定性,下层优化用户充电成本与便利性,通过YALMIP等工具求解,兼顾系统安全约束与用户需求响应。同时,文档列举了大量相关电力系统、优化算法、新能源调度等领域的Matlab仿真资源,涵盖微电网优化、储能配置、需求响应、风光出力不确定性处理等多个方向,形成完整的科研技术支撑体系。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度、能源优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动汽车接入对配电网的影响;②构建双层优化调度模型并实现求解;③开展需求响应、有序充电、微电网优化等课题的仿真验证与论文复现;④获取电力系统优化领域的Matlab代码资源与技术参考。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资源下载完整代码,重点学习双层优化建模思路与Matlab实现方法,同时可拓展研究文中提及的其他优化调度案例,提升综合科研能力。
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