常用物种拉丁文名称

Homo sapiens (human,人)
Mus musculus (mouse,小鼠)
Rattus norvegicus (rat,大鼠)
Xenopus laevis (frog,爪蟾)
Drosophila melanogaster (fruit fly,果蝇)
Caenorhabditis elegans (nematode,线虫)
Arabidopsis thaliana (thale cress,拟南芥)
Escherichia coli (colibacillus,大肠杆菌)
Saccharomyces cerevisiae (yeast,酵母)
Sus scrofa (pig,猪)
Bos taurus (cow,牛)
Gallus gallus (chicken,鸡)
Danio rerio (zebrafish,斑马鱼)
Hordeum vulgare (barley,大麦)
Oryza sativa (rice,水稻)
Triticum aestivum (wheat,小麦)
Zea mays (maize,玉米)
Oryctolagus cuniculus (rabbit,家兔)
Ciona intestinalis (sea squirt,海胆)
Anopheles gambiae (malaria mosquito,按蚊)
Glycine max (soybean,大豆)
Lycopersicon esculentum (tomato,番茄)
Medicago truncatula (barrel medic,蒺藜状苜蓿)
Chlamydomonas reinhardtii (Chlorophyta,莱因哈德衣藻)
Takifugu rubripes (pufferfish,河豚)
Macaca mulatta (monkey,恒河猴)
Mesocricetus auratus (hamster,仓鼠)
Ciona intestinalis (sea squirt,海鞘)
Sorghum bicolor (sorghum,高粱)
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
可以通过在BLAST查询时指定物种名称来实现在输出结果中添加物种名称。具体方法为,在BLAST查询时使用`-db`参数指定物种名称,例如: ``` blastn -query query.fasta -db nt -outfmt '6 qseqid sseqid pident length mismatch gapopen qstart qend sstart send evalue bitscore staxids' -remote > blast_results.txt ``` 其中`staxids`参数表示输出结果中包含查询序列和匹配序列所对应的物种编号。然后,可以使用NCBI的`E-utilities`工具将物种编号转换为物种名称。示例代码如下: ```python from Bio import Entrez # 设置Entrez邮箱 Entrez.email = "your_email@example.com" # 将物种编号转换为物种名称 def get_species_name(tax_id): handle = Entrez.efetch(db="taxonomy", id=tax_id, retmode="xml") records = Entrez.read(handle) return records[0]['ScientificName'] # 读取BLAST输出结果文件 with open('blast_results.txt', 'r') as f: for line in f: # 分割行内容 fields = line.strip().split('\t') query_id = fields[0] subject_id = fields[1] species_id = fields[-1] # 将物种编号转换为物种名称 species_name = get_species_name(species_id) # 输出包含物种名称的结果 print(f"{query_id}\t{subject_id}\t{species_name}") ``` 在上面的示例代码中,我们使用了Biopython库中的`Entrez`模块来获取物种名称。在使用该模块前,需要先设置一个有效的Entrez邮箱。然后,我们定义了一个`get_species_name`函数,该函数接受一个物种编号作为参数,并返回该物种对应的物种名称。最后,我们读取BLAST输出结果文件,将每行内容分割成不同的字段,并将物种编号转换为物种名称,最终输出包含物种名称的结果。
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