23、生物序列组装、比对与建模技术全解析

生物序列组装与比对技术解析

生物序列组装、比对与建模技术全解析

在生物信息学领域,序列组装、比对以及建模是至关重要的技术,它们对于理解生物过程、解析基因信息等方面具有不可替代的作用。下面将详细介绍这些技术的原理、方法以及应用。

1. 序列组装与比对技术
1.1 序列组装中的哈希表应用

在序列组装过程中,哈希表是一种极为重要的数据结构。它能够快速定位要访问的 l - 元组。这里采用了 djb2 函数(一种优秀的字符串哈希函数)。哈希表均匀分布在各个计算节点上。假设哈希表的大小为 n,可用的计算节点数量为 p(计算节点编号为 0, 1, 2, …, p - 1),那么每个节点上的部分哈希表大小为 $\lceil n/p \rceil$。对于从某个读取中生成的 l - 元组,以其字符串作为输入,通过哈希函数计算其哈希值 h,该 l - 元组将被分配到编号为 h % $\lceil n/p \rceil$ 的计算节点。同时,使用线性列表处理哈希冲突。哈希表还包含每个 l - 元组的多重性,它决定了该 l - 元组在组装结果中出现的次数。重复和非重复的 l - 元组将同时进行组装,当所有 l - 元组的多重性都降为 0 时,并行组装完成。

1.2 大规模成对序列比对
  • 成对序列比对原理 :成对序列比对是将一个序列写在另一个序列上方的方案,其中一个位置上的残基被认为具有共同的进化起源。如果两个序列中出现相同的字母,则该位置在进化中得到了保留;如果字母不同,则假设它们源自一个祖先字母(可能是两者之一,也可能都不是)。同源序列可能长度不同,通常通过序列中的插入或删除来解释。在这种基于进化的简单方案中,比对可以定义两个序列之间的
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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