DNA比对--蓝桥杯国赛j历年真题

本文介绍了一种用于计算两个DNA序列之间编辑距离的算法。该算法通过递归方式实现,考虑了漏掉、错码及重码三种变异情况。适用于生物信息学中评估序列相似度。
【编程题】(满分27分)


    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):


  1. 漏掉某个脱氧核苷酸。例如把 AGGT 复制成为:AGT


    2. 错码,例如把 AGGT 复制成了:AGCT


    3. 重码,例如把 AGGT 复制成了:AAGGT




    如果某DNA串a,最少要经过 n 次出错,才能变为DNA串b,则称这两个DNA串的距离为 n。


    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、输出格式要求】


    用户先输入整数n(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<10000)


    程序则输出n行,表示这n组DNA的距离。


    例如:用户输入:
3
AGCTAAGGCCTT
AGCTAAGGCCT
AGCTAAGGCCTT
AGGCTAAGGCCTT
AGCTAAGGCCTT
AGCTTAAGGCTT


    则程序应输出:
1
1
2




【注意】


    请仔细调试!您的程序只有能运行出正确结果的时候才有机会得分!
    
    在评卷时使用的输入数据与试卷中给出的实例数据可能是不同的。


    请把所有函数写在同一个文件中,调试好后,拷贝到【考生文件夹】下对应题号的“解答.txt”中即可。
    
    相关的工程文件不要拷入。
    
    源代码中不能使用诸如绘图、Win32API、中断调用、硬件操作或与操作系统相关的API。
    
    允许使用STL类库,但不能使用MFC或ATL等非ANSI c++标准的类库。


    例如,不能使用CString类型(属于MFC类库),不能使用randomize, random函数(不属于ANSI C++标准)

代码(递归解决):

package 历届国赛;
import java.io.*;
public class DNA比对 {
static int dfs(String s1,String s2){
	if(s1.length()==1 ){
		if(!s1.equals(s2.substring(0, 1))){
			return s2.length();
		}else return s2.length()-1;
	}
	else if(s2.length() == 1){
		if(!s2.equals(s1.substring(0, 1))){
			return s1.length();
		}else return s1.length()-1;
	}else{
		if(s1.substring(0, 1).equals(s2.substring(0, 1))){
			return dfs(s1.substring(1),s2.substring(1));
		}else return Math.min(dfs(s1.substring(1),s2)+1, dfs(s1,s2.substring(1))+1);
	}
}
	public static void main(String[] args) {
		// TODO Auto-generated method stub
		String s1 = "AGCTAAGGCCTT";
		String s2 = "AGCTTAAGGCTT";
		System.out.print(dfs(s1,s2));
	}

}






### 蓝桥杯 DNA比对算法解析 在蓝桥杯中,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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