smith waterman算法

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语音识别：时间序列的Smith–Waterman对齐算法
gongdiwudu的专栏
01-21 9649
Smith-Waterman 算法执行局部序列比对；也就是说，用于确定两串核酸序列或蛋白质序列之间的相似区域。 Smith-Waterman 算法不是查看整个序列，而是比较所有可能长度的片段并优化相似性度量。
Smith-Waterman算法、Needleman-Wunsch算法的算法原理及算法比较
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自律带来自由
04-09 2万+
史密斯-沃特曼算法（Smith-Waterman algorithm）是一种进行局部序列比对（相对于全局比对）的算法，该算法的目的不是进行全序列的比对，而是找出两个序列中具有高相似度的片段。 尼德曼-翁施算法（Needleman-Wunsch Algorithm）是基于生物信息学的知识来匹配蛋白序列或者DNA序列的算法。这是将动态算法应用于生物序列的比较的最早期的几个实例之一。该算法是由 Saul...
真正的smith waterman算法
08-24
smith waterman算法
SMITH WATERMAN算法
生物信息化
04-09 1494
1.1 序列相似性比较 生物信息学中，对各种生物大分子序列进行分析是一件非常基本的工作。从序列的片段测定，拼接，基因的表达分析，到RNA和蛋白质的结构功能预测，物种亲缘树的构建都需要进行生物分子序列相似性的比较。在遗传物质长期的演化过程中，原本相同的DNA序列由于其中一条序列缺失了几个片断，或增加了几个片断，或某段子序列发生了位置的变化等，从而导致他们发生了不同，这两条序列不一定能进行精确的...
【序列匹配算法】Smith Waterman算法 v2.0
qq_54501547的博客
11-24 4043
Smith Waterman算法的Python实现
smith-waterman:Smith-Waterman算法的OpenCL实现
05-23
Smith-Waterman算法的实现，可在带有openCL的CPU和GPU上运行，以对串行并行执行进行基准测试。 基准测试将生成两个随机字符串并进行比较。 建造 转到src目录，然后运行make来构建程序。 $ cd ./src && make all ...
smith_waterman算法的python实现
m0_54812370的博客
04-29 2196
史密斯-沃特曼算法（Smith-Waterman algorithm）是一种进行局部序列比对（相对于全局比对）的算法，用于找出两个核苷酸序列或蛋白质序列之间的相似区域。 该算法的目的不是进行全序列的比对，而是找出两个序列中具有高相似度的片段。 该算法由坦普尔·史密斯（Temple F. Smith）和迈克尔·沃特曼（Michael S. Waterman）于1981年提出。史密斯-沃特曼算法是尼德曼-翁施算法的一个变体，二者都是动态规划算法。 这一算法的优势在于可以在给定的打分方法下找出两个序列的最优的局.
用python实现Smith-Waterman算法
weixin_43306331的博客
12-04 6501
我在网上也看过一些关于该算法的python代码，有的复杂度过大，有的写的过于繁琐。于是我决定自己动手写一个。以下是实现过程。（关于算法的原理，本文不提及） 4.1 Smith-Waterman implementation Write Python program to conduct the classical Smith-Waterman algorithm and illustrate us...
ssw:SIMD Smith-Waterman 库的 Python 接口
05-31
#SSW：SIMD Smith-Waterman的Python包装器 概述 是 Smith-Waterman 算法的快速实现，它使用单指令多数据 (SIMD) 指令在 CPU 级别并行化算法。 这个存储库将 SSW 库包装成一个易于安装的高级 python 接口，没有外部库依赖项。 SSW 库由Mengyao Zhao 和Wan-Ping Lee 编写，这个python 接口由Giles Hall 维护。 安装 要安装 SSW python 包，请使用 pip： $ pip install ssw 示例用法 import ssw aligner = ssw.Aligner() alignment = aligner.align(reference="ACGTGAGAATTATGGCGCTGTGATT", query="ACGTGAGAATTATGCGCTGTGATT") print
sw_project:Smith-Waterman算法
04-08
Smith-Waterman算法 该程序是Smith-Waterman算法的实现。 代码示例： 用法：python hw1.py -i -s示例：python hw1.py -i input.txt -s blosum62.txt 示例输入input.txt MGLSDGEWQLVLNVWGKVEADIPGHGQEVLIRLFKGHPETLEKFDKFKHLKSEDEMKASEDLKKHGATVLTALGGILKKKGHHEAEIKPLAQSHATKHKIPVKYLEFISECIIQVLQSKHPGDFGADAQGAMNKALELFRKDMASNYKELGQKKKKGKKGKKGKKGKKKGKKLFKLF 示例输出output.txt |序列| 序列1 MGLSDGEWQLVLNVWGKVEADIPGHGQEVLIRLFKGHPETLEKFDKFKHLKSEDEMKASEDLK
fasta算法，Smith-waterman算法，编辑距离算法，最长公共子串算法
02-21
fasta算法，Smith-waterman算法，编辑距离算法，最长公共子串算法
异构CPU-GPU系统上的改进Smith-Waterman算法
03-06
异构CPU-GPU系统上的改进Smith-Waterman算法
带Smith预估器的预测PID控制器的设计
10-22
PID控制器因算法简单、鲁棒性好、可靠性高，一直是工业生产过程中应用最广的控制器。然而，实际生产过程往往具有非线性、时变不确定性，应用常规PID控制不能达到理想的控制效果。这时，往往不得不采用模型预测控制、自适应控制等先进控制策略来获得更好的控制性能。但是也存在多种原因阻碍这些先进控制策略在实际中的应用。其中一个主要的原因就是由于这类先进的控制算法在硬件、软件和人员培训方面缺乏有效的支持，这阻碍了它们在DCS层上的实现。
高级数据结构与算法（一）：Smith-Waterman算法及matlab实现
最新发布
m0_68926749的博客
09-28 1305
（Smith-Waterman algorithm）是一种进行局部序列比对（相对于全局比对）的算法，该算法的目的不是进行全序列的比对，而是找出两个序列中具有高相似度的片段。可简称为SW算法。
Smith Water算法 实现字符串相似度匹配
Richard_pl的博客
03-26 1691
Smith Waterman 字符串相似度度量算法 smith waterman 算法最初用于基因序列匹配中，用于检测基因序列之间的相似性 序：最近在做数据清洗，需要用到去重处理。想到Smith Waterman可以用于序列对的匹配，并且能处理漏写，简写的问题，所以将问题进行整理，以供参考。 相关定义 设要比对的两序列为 str1str_1str1​ 和 str2str_2str2​。 确定...
Smith-Waterman (SW) algorithm
Little_Dream_Garden的博客
08-01 1636
Smith-Waterman (SW) algorithm1. ???Smith-Waterman (SW) ?? SW??
【哈佛大学：计算生物学 & 生物信息学】学习记录（三）
陈有朴的博客
04-15 1373
局部比对算法 —— Smith-Waterman Algorithm Swimt-Waterman算法本质上是一种Dynamic Programming（动态规划算法），和Needleman算法有许多相同之处。其分为3个步骤：Initialization —— Matrix Filling —— Trace Back。 Swith-Waterman算法相较于Needleman-Wunsch算法最大的区别就在于，在“matrix preparation阶段”，其用0表示mismatch的数值和比对过程中产生的
Smith Waterman算法实现与应用详解
Smith-Waterman算法是一种动态规划算法，由 Temple F. Smith 和 Michael S. Waterman 在1981年提出，用于局部序列比对，即寻找序列中的一对相似区域。该算法在生物信息学领域中广泛用于寻找具有生物活性或功能的部分...
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