简析矩阵

本文介绍了CSS3中transform的matrix属性,用于图形变换。矩阵变换包括2D和3D,通过设置不同参数实现旋转、缩放、平移等效果。文章通过实例解释了参数与图形变换的关系,并提供了matrix和matrix3d的用法。

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简析矩阵

开发工具与关键技术:DW前端

作者:盘子

撰写时间:2019年1月30日

矩阵是css3动画变形transform中的一个属性函数,矩阵可以用来表示图形的变换。Css3定义了matrix和matrix3d方法,下面将来简单分析其使用方法。源代码见下面截图:
在这里插入图片描述
源代码部分一目了然,来看看样式部分的代码。代码截图,如下:
在这里插入图片描述
matrix(): 是一个含六个参数值(m11,m12,m21,m22,dx,dy) 是一个基于矩阵变换的函数,前面的4个参数将组成变形矩阵,后面的dx,dy主要是指在坐标轴上的一个偏移量。主要是

用来指定一个2D变换,相当于直接应用一个[m11
m12 m21 m22 dx dy]变换矩阵。就是基于水平方向(X轴)和垂直方向(Y轴)重新定位元素,此属性值使用涉及到数学中的矩阵。

把六个参数值对应到矩阵,每个参数都有相对应的坐标。矩阵变换后得到的新顶点是由这六个参数值的对应矩阵和所用图形的顶点相乘而得。如下面效果图所展示得图形变换过程,图形由圆形变为椭圆再到条形,且变化过程中其位移也发生改变。如果以效果图圆的圆心为原点即顶点,再把图形整体沿着x轴、y轴各平移100px,平移后新的顶点位置就应该是圆心坐标(x+100,y+100)。

用法:transform:matrix(1,74,0,3,20,40);效果如下面的效果图所示

matrix()的3D变换有16个参数值,用法如下:

matrix3d(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15);

这十六个参数也有对应的矩阵坐标

<think>好的,我需要帮助用户分析给定的氨基酸序列“SNSTRLPEASQAHVRVSPGQAAPAMARPRRSRH”在BLOSUM62矩阵中的表现。首先,我得先确认用户的需求是什么。用户可能想要了解这个序列中各氨基酸对的替换得分,或者整个序列在BLOSUM62下的总得分,或者是否有某些特定的替换值得关注。 首先,我需要解析用户的输入是否正确。用户提供的序列看起来像是一个由单字母氨基酸代码组成的字符串。我需要检查每个字符是否都是有效的氨基酸符号。比如,检查是否有非标准字符存在。例如,S、N、S、T、R等都是标准的氨基酸代码,没问题。 接下来,用户提到使用BLOSUM62矩阵,我需要回忆这个矩阵的结构。BLOSUM62矩阵是一个20x20的矩阵,对应20种常见氨基酸,每个单元格的值代表两个氨基酸之间的替换得分。正分表示替换常见,负分表示替换罕见。例如,相同氨基酸的得分通常较高,如甘氨酸(G)的自我替换得分为6,而色氨酸(W)替换半胱氨酸(C)得分为-2。 用户可能希望得到一个逐对的得分分析,或者整个序列的总分。由于用户没有明确说明,我需要进一步澄清,但根据之前的对话历史,用户之前询问的是BLOSUM62矩阵的介绍,现在给出一个具体的序列,可能是想看如何应用这个矩阵。因此,我需要解释如何计算相邻氨基酸对的BLOSUM62得分,并给出总得分。 接下来,我需要处理序列的长度。序列“SNSTRLPEASQAHVRVSPGQAAPAMARPRRSRH”共有34个氨基酸。计算相邻对的得分意味着要处理33对氨基酸。例如,第一个对是S-N,第二个是N-S,依此类推。对于每一对,我需要查找BLOSUM62矩阵中的对应得分。 手动计算所有33对可能很繁琐,但作为示例,我可以展示前几个对的得分,然后说明总分的计算方式,并建议使用工具或软件来自动完成整个过程。同时,需要提醒用户注意矩阵中的行和列对应的是特定的氨基酸,确保正确查找。 另外,需要考虑用户是否了解如何读取BLOSUM62矩阵。可能需要简要说明矩阵的结构,例如行和列代表不同的氨基酸,查找方式是行氨基酸对应行,列氨基酸对应列,找到交叉点的数值。 同时,需要确认是否存在任何可能的错误,例如用户输入的序列是否有误。例如,检查是否有字母不属于20种标准氨基酸。例如,字母“B”、“J”、“O”、“U”、“X”、“Z”通常不被包含在BLOSUM62中,但在这个序列中没有出现,所以没问题。 接下来,我需要考虑如何呈现结果。由于逐个列出33对的得分会很多,可能需要总结关键点,例如最高得分对、最低得分对,或者总得分。同时,可以解释这些得分对序列比对的意义,例如总得分高可能意味着序列在进化中较为保守,或者某些替换可能影响蛋白质结构功能。 此外,可能需要提到BLOSUM62矩阵的应用场景,比如在序列比对中,较高的正分区域可能代表保守区域,而负分区域可能代表可变区域。这对于理解序列的功能或结构可能有帮助。 最后,考虑到用户可能需要进一步的分析工具,可以建议使用在线工具或生物信息学软件如BLAST、EMBOSS的needle工具,或者Python的Biopython库来自动计算这些得分,以提高效率。 总结来说,我的回答需要包括以下步骤: 1. 确认序列的有效性。 2. 解释BLOSUM62矩阵的使用方法。 3. 展示部分示例得分的计算过程。 4. 提供总得分的计算方法和结果。 5. 分析得分分布的意义。 6. 建议自动化工具的使用。</think>以下是氨基酸序列 **SNSTRLPEASQAHVRVSPGQAAPAMARPRRSRH** 在 BLOSUM62 矩阵中的分析: --- ### **1. 序列有效性验证** 输入序列共 **34 个氨基酸**,所有字符均为标准单字母代码(无异常符号)。 --- ### **2. BLOSUM62 矩阵使用方法** - **行**表示原始氨基酸,**列**表示替换后的氨基酸。 - 每个单元格的数值表示替换得分(正分:常见替换;负分:罕见替换)。 - 例如: - **S→N**:查找行 S(丝氨酸)与列 N(天冬酰胺),得分为 **0** - **R→L**:行 R(精氨酸)与列 L(亮氨酸),得分为 **-2** --- ### **3. 部分相邻氨基酸对得分示例** | 氨基酸对 | 替换得分 | 简析 | |----------|----------|--------------------------| | S → N | 0 | 中性替换(理化性质差异) | | N → S | 0 | | | S → T | 1 | 极性相似(羟基氨基酸) | | T → R | -1 | 极性→碱性,差异较大 | | R → L | -2 | 碱性→疏水,罕见替换 | | L → P | -3 | 疏水→刚性,不利替换 | **注**:完整序列共有 **33 对相邻氨基酸**,需逐对查询矩阵。 --- ### **4. 总得分计算** - **手动计算总分的步骤**: 1. 依次查询每对氨基酸的得分(例如使用[在线BLOSUM62表格](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Class/FieldGuide/BLOSUM62.txt))。 2. 将所有得分累加。 - **示例工具代码(Python Biopython)**: ```python from Bio.Align import substitution_matrices matrix = substitution_matrices.load("BLOSUM62") sequence = "SNSTRLPEASQAHVRVSPGQAAPAMARPRRSRH" total_score = 0 for i in range(len(sequence)-1): aa1 = sequence[i] aa2 = sequence[i+1] total_score += matrix[aa1, aa2] print("BLOSUM62总得分:", total_score) ``` --- ### **5. 得分意义分析** - **总得分高低**反映序列内部氨基酸替换的保守性: - **高正分**:保守区域(如酶活性位点)。 - **负分区域**:可变区域(可能容忍突变)。 - **关键低分对**(如 L→P 得-3):可能影响蛋白质结构(例如破坏α螺旋)。 --- ### **6. 自动化工具推荐** - **在线工具**: - [EMBOSS Needle](https://www.ebi.ac.uk/Tools/psa/emboss_needle/)(输入两条相同序列可计算自身替换得分)。 - **本地软件**: - Biopython(Python库)、BioPerl(Perl模块)。 --- ### **总结** 通过 BLOSUM62 矩阵分析,可以量化评估序列中氨基酸替换的倾向性,为研究蛋白质功能或进化关系提供依据。如需具体数值,建议使用工具自动计算总得分及详细替换表。
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