5、生物信息学中的Linux基础与序列质量检测

生物信息学中的Linux基础与序列质量检测

1. Linux基础:编写Shell脚本分割序列文件

在生物信息学中,有时需要将所有序列读取从一个文件分离到各个独立的文件中。在类UNIX系统(包括Linux)中,Shell是连接用户和计算机的重要工具,它是一个命令解释器,能将用户指令解释给内核以进一步执行。

Linux中有多种类型的Shell,如Bourne Shell(SH)、C Shell(CSH)、Korn Shell(KSH)、TC Shell(TCSH)和Bourne Again Shell(BASH)。其中,BASH最为流行,因为它融合了KSH和CSH的有用特性。

要编写Shell脚本,我们需要使用文本编辑器,如‘pine’、‘pico’和‘vi’。这里将使用‘vi’编辑器,它最初是为Unix操作系统创建的面向屏幕的文本编辑器,也是Linux用户编辑文本文件或脚本最常用的编辑器。

以下是创建一个将多FASTA文件分割成单个FASTA文件的Shell脚本的步骤:
1. 打开终端,输入以下命令创建并打开一个名为 split.sh 的新文件:

$ vi split.sh
  1. 由于文件默认以命令模式打开,按‘i’或‘a’键进入插入模式,然后输入以下内容:
#!/bin/bash
INPUT_FILE=$1
PREFIX=$2
csplit -z $INPUT_FILE '/^>/'
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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