细胞色素--训练13

本文为2017年德国大学生程序设计竞赛GCPC的解题报告,详细解析了包括签到题、水dp题、图论、染色方案计算、匈牙利算法等在内的9道题目的解题思路与技巧。

题目链接

题面:https://codeforces.com/gym/101873/attachments/download/7413/20172018-acmicpc-german-collegiate-programming-contest-gcpc-2017-en.pdf

2017 GCPC 

这是一个非常简单的四星场,这场一共11到题目,绯色月下做出来9道,我们仨做出来4道......

You Are Fired

签到题

Uberwatch

水dp   不过这题在特判的地方程磊忘了加return0,WA了一发。

Pants On Fire

先给你 n 条语句,每条语句的格式都是某地比某地差,这 n 条语句都是事实,再给你 m 条语句,每条语句还是某地比某地差,问你对于这 m 条语句,每一句的正确性,有三种情况,正确、错误、无法确定。

因为数据范围很小,所以可以建一个有向图跑 floyd ,如果两个点的距离小于 inf ,说明这两个点是可以判断的,然后看是 a 点到 b 点的距离小于 inf ,还是 b 点到 a 点的距离小于 inf 。 

Buildings

问有多少种染色方案,韩巍推出的公式,然后码了一发就过了。

Water Testing

参考博客:https://www.cnblogs.com/dilthey/p/9873966.html

这题训练的时候没过,程磊码的,补题时候他说他求面积忘加绝对值了。

Joyride

题意有点难懂,可以看这篇博客:https://www.cnblogs.com/dilthey/p/9928485.html

别的博客说是 dijkstra 最短路变形多的,可我是dfs过的,复杂度不知道咋分析,不过我是1840ms过的,上面那个博客的代码是46ms过的。(自己补题犯了两个傻逼错误,一个是走每条路的时间不是1,而是题目输入的 t ,还有一个就是输出 It is a trap. 的时候落了那个句号)

Plug It In

匈牙利算法最大二分图匹配完之后,再枚举这n个插台找增广路。

### 细胞色素P450抑制剂活性预测的方法与工具 细胞色素P450酶系在药物代谢过程中扮演着重要角色,因此对其抑制剂的活性预测具有重要意义。目前存在多种方法和技术用于此类预测。 #### 数据驱动模型 机器学习和人工智能技术被广泛应用于构建数据驱动的预测模型。这类模型通常基于大量实验数据训练而成,能够识别分子结构特征与其生物活性之间的关系。例如,在一项研究中开发了一个在线平台,该平台利用MACCS或Morgan指纹编码化学结构信息,并通过比较待测物与其他已知化合物间的相似度来进行分类预测[^3]。 #### 计算机辅助设计软件 一些专业的计算机辅助药物设计(CADD)程序也提供了专门针对CYP450家族成员的功能模块。这些工具不仅限于简单的定性判断,还可以定量评估特定底物的竞争性结合能力或者计算IC50值等参数。常见的商业产品包括但不限于Schrodinger Suite、MOE (Molecular Operating Environment),以及开源项目如RDKit配合Python脚本实现自动化流程处理。 #### 实验室高通量筛选 尽管体外实验证据最为可靠,但由于成本高昂且耗时较长,往往作为最终确认手段而非初步筛查环节。不过随着微流控芯片技术和荧光共振能量转移(FRET)传感器的发展,使得快速高效的HTS成为可能,从而大大提高了新药研发效率并降低了失败风险。 ```python import pandas as pd from rdkit import Chem from rdkit.Chem import AllChem from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 加载数据集 data = pd.read_csv('cytochrome_p450_inhibitors.csv') # 提取SMILES字符串并转换成分子对象 molecules = [Chem.MolFromSmiles(smile) for smile in data['smiles']] # 生成ECFP描述符 fingerprints = [AllChem.GetMorganFingerprintAsBitVect(mol, 2, nBits=1024).ToBitString() for mol in molecules] X = [[int(bit) for bit in fp] for fp in fingerprints] y = list(data['active']) # 划分训练集测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) # 构建随机森林分类器 clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y_train) def predict_activity(smiles_string): """Predict whether given compound is likely to be an active CYP450 inhibitor.""" molecule = Chem.MolFromSmiles(smiles_string) fingerprint = AllChem.GetMorganFingerprintAsBitVect(molecule, 2, nBits=1024).ToList() prediction = clf.predict([fingerprint])[0] return 'Active' if prediction == 1 else 'Inactive' ```
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