8、从头基因组组装实用指南

从头基因组组装实用指南

1. 基础概念

在基因组学领域,有一些关键术语需要理解。“De novo”是一个拉丁语表达,意为“从头开始”,即不依赖参考序列进行基因组组装。“碱基对(Base pair)”是DNA序列中互补核苷酸的一对,常用于衡量基因组大小。“读段(Read)”是测序产生的代表DNA序列的字母串。“重叠群(Contig)”是连续序列的缩写,“支架(Scaffold)”则是由重叠群连接而成的“超级重叠群”,可能包含间隙。“测序深度(Sequencing depth)”是测序产生的所有读段总长度与估计基因组长度的比值,也称为覆盖深度。“N50”是衡量基因组组装连续性的指标,指的是累计长度达到基因组大小50%时所需的最短重叠群/支架长度,该指标还可扩展到其他百分比,如N75或N90。“GC含量”是DNA分子中鸟嘌呤或胞嘧啶的氮碱基百分比。“直系同源基因(Ortholog)”是不同物种中具有共同进化祖先的基因。

基因组组装有两种常见的算法。“De Bruijn组装器”通过建模读段中精确k - 元组之间的关系来进行组装,图中的节点代表k - 元组,边代表相邻k - 元组重叠k - 1个字母,通过追踪图中最一致的路径完成组装。“重叠布局共识(OLC)组装器”则先识别所有充分重叠的读段对,然后将这些信息组织成图,每个读段对应一个节点,重叠的读段对之间有边相连,通过推断可能路径上所有边的信息生成重叠群。

2. 测序技术与文库类型

当前的测序技术通常需要先对DNA片段进行大小选择,因此一个生物体的完整DNA序列无法在一次运行中全部读取。例如,PacBio Sequel作为成熟的第三代长读长测序仪,平均读长为10,000 - 14,000 bp,而目前已知最小的细菌

【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,并将其与遗传算法(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与改进中。
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