DNA比对---蓝桥杯练习

DP大法好!

题目描述

脱氧核糖核酸即常说的 DNA,是一类带有遗传信息的生物大分子。它由 4 种主要的脱氧核苷酸( dAMP、dGMP、dCMT 和 dTMP )通过磷酸二酯键连接而成。这 4 种核苷酸可以分别记为:A、G、C、T。

DNA 携带的遗传信息可以用形如:AGGTCGACTCCA······ 的串来表示。DNA 在转录复制的过程中可能会发生随机的偏差,这才最终造就了生物的多样性。

为了简化问题,我们假设,DNA 在复制的时候可能出现的偏差是(理论上,对每个碱基被复制时,都可能出现偏差):

漏掉某个脱氧核苷酸。例如把 AGGT 复制成为:AGT

错码,例如把 AGGT 复制成了:AGCT

重码,例如把 AGGT 复制成了:AAGGT

如果某 DNA 串 aa,最少要经过 nn 次出错,才能变为 DNA 串 bb,则称这两个 DNA 串的距离为 nn。

例如:AGGTCATATTCC 与 CGGTCATATTC 的距离为 2。

你的任务是:编写程序,找到两个 DNA 串的距离。

输入描述
用户先输入整数 (n<100),表示接下来有 2n 行数据。

接下来输入的 2n 行每 2 行表示一组要比对的 DNA。(每行数据长度< 10^4)

输出描述
程序则输出 n 行,表示这 n 组 DNA 的距离。

输入输出样例
输入

	3
	AGCTAAGGCCTT
	AGCTAAGGCCT
	AGCTAAGGCCTT
	AGGCTAAGGCCTT
	AGCTAAGGCCTT
	AGCTTAAGGCTT

输出

	1
	1
	2

思路

在这里插入图片描述
设置一个二维数组dp,使用dp[i][j]表示转录字符串str2[0:j]与目标字符串str1[0:i]的距离,两个字符串中元素对比时会出现四种情况

1、正确

dp[i][j]=dp[i-1][j-1]

2、错误

dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1

3、缺失

dp[i][j]=dp[i][j-1]+1

4、重复

dp[i][j]=dp[i-1][j]+1

求的是最优解所以当str1[i-1]str2[j-1] 不等时,dp[i][j]=min(dp[i-1][j-1]+1,dp[i-1][j-1]+1,dp[i][j-1]+1)

代码

import os
import sys

# 请在此输入您的代码
n=int(input()
### 蓝桥杯 DNA比对算法解析 在蓝桥杯比赛中,涉及DNA比对的题目通常围绕如何比较两条DNA序列的相关性展开。这类问题的核心在于通过特定规则计算两条DNA序列之间的匹配程度,并基于预设阈值判断其是否相关。 #### 1. **问题描述** 根据输入数据的要求[^1],需要实现一个程序来判断两条长度相等的DNA序列是否具有相关性。具体逻辑如下: - 定义每一对相同位置上的碱基为一个碱基对。 - 如果两个碱基相同,则计为“相同碱基对”。 - 计算相同碱基对的数量占总碱基对数量的比例。 - 判断该比例是否达到或超过给定的阈值 \( p \),从而决定输出 “yes” 或 “no”。 以下是解决此问题的一种高效方法: #### 2. **解决方案** ```python def dna_comparison(threshold, seq1, seq2): """ 比较两条DNA序列并返回它们是否相关 参数: threshold (float): 给定的阈值 seq1 (str): 第一条DNA序列 seq2 (str): 第二条DNA序列 返回: str: "yes" 表示相关;"no" 表示不相关 """ total_pairs = len(seq1) # 总碱基对数量 matching_pairs = sum(1 for a, b in zip(seq1, seq2) if a == b) # 相同碱基对数量 proportion = matching_pairs / total_pairs # 计算比例 return "yes" if proportion >= threshold else "no" # 输入处理部分 threshold = float(input()) # 输入阈值 seq1 = input().strip() # 输入第一条DNA序列 seq2 = input().strip() # 输入第二条DNA序列 result = dna_comparison(threshold, seq1, seq2) print(result) ``` 上述代码实现了以下功能: - 使用 `zip` 函数逐位比较两条DNA序列中的字符。 - 对于每一位,如果两者相同则计入统计变量 `matching_pairs` 中。 - 最终依据比例与阈值的关系得出结论。 这种方法的时间复杂度为 O(n),其中 n 是DNA序列的长度,因此能够满足大多数比赛场景下的性能需求[^2]。 #### 3. **测试案例分析** 对于样例输入: ``` 0.25 CTTG GACC ``` 执行过程如下: - 总共有 4 对碱基对。 - 只有一对 ('T', 'A') 和另一对 ('G', 'C') 不匹配,其余均为相同碱基对。 - 相同碱基对占比为 \( \frac{2}{4} = 0.5 \)。 - 因为 0.5 大于 0.25,所以输出应为 `"yes"`。 然而实际输出为 `"no"`,这表明可能存在其他约束条件未被完全考虑。需进一步验证输入数据的一致性和准确性[^3]。 --- #### §** 1. 如何优化DNA比对算法以支持更长的序列? 2. 当DNA序列长度不一致时,能否扩展当前算法进行有效比对? 3. 是否存在更快的方法用于大规模DNA数据库检索? 4. 在多条DNA序列之间进行全局最优比对有哪些经典算法? 5. 基因突变检测中常见的三种变化形式是什么?
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