这是我为原来的smith waterman算法编写的伪代码。
Input: U[1, n], V[1, m]
Set W[0, j] = 0 for j = 0 .. m
Set W[i, 0] = 0 for i = 0 .. n
For i = 1 to n
For j = 1 to m
W[i, j] = max {
0,
W[i, j-1] - d,
W[i-1, j-1] + s(U[i], V[j]),
我想在PyMOL中对齐配体,就像对蛋白质结构进行对齐一样,但我得到了一个错误消息:
ExecutiveAlign: mobile selection must derive from one object only
我还将配体复制到单独的PDB文件中,将HETATM条目重命名为ATOM,但仍然收到此错误。我想知道为什么PyMOL在排列这些小分子时会有问题。
PS:这些配体具有相似的结构,只是配位不同。
我知道如何找到两个序列/字符串的lcs,但lcs并不要求子序列必须是连续的。我试过了,方法如下
function lccs(a, b)
if a.length == 0 or b.length == 0
return ""
possible = []
if a[0] == b[0]
possible.push(lcs(a[1:), b[1:])
possible.push(lcs(a[1:], b))
possible.push(lcs(a, b[1:))
return longest_string(p
我收集了几千个字符串(DNA序列)。我想通过排除非常相似的序列,将其减少到几百个(确切的数字并不重要)。
我可以通过使用"Levenshtein“模块进行匹配来实现。它可以工作,但速度很慢,我很确定一定有更快的方法。这里的代码是相同的方法,但应用于单词,以使其更具可测试性;对于我来说,使用这种截止点,它需要大约10秒,并收集大约1000个单词。
import Levenshtein as lev
import random
f = open("/usr/share/dict/words", 'r')
txt = f.read().splitlines()
有没有一种已知的算法来组合字符串,以便将大多数输入字符串的共同点放在结果字符串中?我的意思是:
input-1: "This is a Tsst"
input-2: "This is Test"
input-3: "Thi5 ia a Test"
result: "This is a Test"
输入的单词和字符的长度是不同的,这给我带来了问题。
假设我有一个字符串模板,例如,
string="This is a {object}"
现在我通过格式化这个字符串来创建两个(或更多)字符串,即,
string.format(object="car")
=>"This is a car"
string.format(object="2020-06-05 16:06:30")
=>"This is a 2020-06-05 16:06:30"
现在我不知何故丢失了原来的字符串。有没有办法使用我现在拥有的两个新字符串来找到原始字符串?
注意:我有这些字符
对于一个课程项目,我需要使用加速度计来识别手势。我目前在x,y和z值上使用if语句的显式方法。
我读到过动态时间包装是一种更有效的方式,因为它检查手势和之前存储的手势之间的匹配。
当我在网上找不到任何东西的时候,我该如何在Android中编码呢?
public void onSensorChanged(SensorEvent event) {
final float alpha = (float) 0.8;
// Isolate the force of gravity with the low-pass filter.
gravity[0] = alpha * g
我想开始使用Biopython来对齐序列文件,但是库总是给我错误。我的代码如下:
from Bio import AlignIO
import Bio
alignment = AlignIO.read("A_prot.fasta","fasta")
print alignment
我确保将A_prot.fasta放在与我的程序相同的目录中,但我收到一个错误消息:
Traceback (most recent call last):
File "bio_seq_align.py", line 5, in <module>
a