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算法(三)列举所有k-mer组合

关键词:k-mer; recursive; trick;什么是k-mer?比如,“ATGC”的所有1-mer是:’A’, ‘T’, ‘G’, ‘C’。共4^1=4种组合。 而“ATGC”的所有2-mer是“AA”, “AT”, “AG”, “AC”“TA”, “TT”, “TG”,“TC”“GA”, “GT”, “GG”,“GC”“CA”, “CT”, “CG”,“CC” 那么如何打印出所有的k-mer组合呢?如果是2-mer,我们可以用两个for循环来列出所有组合,如果是3-mer,可以用三个for循环。但是如果是10-mer呢?岂不是要10个for循环? 从而会生成不同的k-mer。细细研读这段代码后,可以发现这种方法只适用于字符串长度为2的指数的情况。 最后我们再给出列举“ABCDEFGH”的所有k-mer组合的代码:?如果任何问题欢迎交流!

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关于k-mer与基因组(组装)的那些事

在这个过程中,我们经常会遇到k-mer这个名词,然而这个抽象的名词是什么意思呢?它又有什么用呢?接下来,就随着小编一起去探究这k-mer背后的含义吧!k-mer是什么? 通过将reads切割成以k为单位的k-mer,由于测序错误具有随机性,这些由于测序错误生成的k-mer绝大多数都是原测序物种中不存在的k-mer,因此都只出现了1次,要是将这些k-mer去掉,那么就会较大的可能除去测序错误 我们用k-mer做什么?在了解了k-mer是什么以及通过去掉低频率的k-mer能够使得组装结果更加准确以后,k-mer就没有别的用途了吗?当然不是! 下图是在k-mer=15、17、19时分别作的k-mer深度分布曲线。 说了那么多使用k-mer分析的优点,好像忘了一个重要的点:k-mer怎么好像只有奇数呢?是的,k-mer只能是奇数,就是为了防止通过k-mer组装时,正反链混淆。

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    miRNA 靶向预测软件targetscan

    01Targetscan靶向预测思想TargetScan 基于序列互补原则,找到比对到靶 3UTR 的保守性 8 mer、7 mer 或 6 mer 位点(seed match 序列),进一步根据热力学稳定性筛选得到 seed 序列配对主要考虑三种类型:7 mer-1a(miRNA 的第 2-7nt 与靶基因互补配对, 而且 UTR 上与 miRNA 1nt 互补配对的位置是 A);7 mer-m8 (miRNA 2 -8nt 与靶基因完全配对);8 mer (miRNA 2-8nt 与靶基因完 全配对,而且 UTR 上与miRNA 1nt 互补配对的位置是 A)。?? 主要包括如下几部分:Site Type 8 mer > 7 mer-m8 > 7 mer-1a;3 pairing contribution:除了与 miRNA seed 区域配对,与 miRNA12- 其中标题各列的含义如下:Gene ID:基于 IDSpecies ID:物种 IDMirbase ID:miRbase 中 miRNA 的 IDSite Type:配对类型(8mer、7 mer-m8、

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    从Ndom语浅谈语言中的进制

    剩下的mer、nif、tondor估计就是基数的倍数了,通过观察nif abo tondor abo mer abo thonith,发现nif>tondor>mer。 按照推论,mer abo ithin应该是第三小的数字——9,那么mer应该就是基数了。ithin肯定不是1、4,所以排除5、8进制可能。那么就只剩下6、7进制两种可能了。 分析得mer an thef abo thonith是第4小的,即16。mer*thef+4=16⇒mer*thef=12。所以只有一种可能:Ndom语言的数字是6进制。 所以mer为6,thef为2,nif是mer的平方即36,ithin是9-6=3。排除法得,meregh是5。 最后还有一个tondor,通过推断tondor abo mer abo sas≥6*2+6+1=19最近的平方数是25,可以判断tondor是18。至此,我们已经推断完成所有的词。

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    1介绍医学命名实体识别(MER)的标准化(MEN)的目标是找到实体边界,并将它们映射到受控词汇表上。最新研究表明,联合建模医学命名实体识别和标准化,比流水线模型具有更精确的效果。 使层次化任务(MER和MAN)在保持任务间相互支持的同时,转化为并行多任务模式成为可能。在本文中,作者将MER和MEN看做两个并行的任务。MER和MEN采用相同的输入但具有不同的输出。 和MEN任务的反馈进行的改进,证明了反馈策略都能提高这两个任务的性能,其中对MER效果尤为明显;最后一部分展示了将Bi-LSTM、多任务学习(MTL)和MER,MEN的反馈策略联合起来的模型效果,最终证明了文章提出的模型效果是最优的 为了更先进、更智能地利用两者之间的关系,文章提出了一种新的具有两种显式反馈策略的深层神经多任务学习框架来联合建模MER和MEN。 该方法可以将分层任务,即MER和MEN,转换成并行的多任务模式,并在任务之间保持相互支持。实验结果表明,这样的模型优于以往的任何模型。

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    python-相互转换(和部分功能)知识

    原来内容不变# 而list、tuple、dict 执行一个功能,自身进行变化############################################################### mer = # for i in mer:# print(i)# print(------------------------------)## ############################## 7, 104: 9, 105: a, 106: b, 107: c}# ############### enumerate 自动生成一列,默认0 ,自增1##################### mer = # for key,item in enumerate(mer): # 不写默认从0 开始# print(key,item)# ####### for key,item in enumerate( mer,1): # 从1开始自增1# print(key,item)# inp = input(请输入商品:)# if inp.isdigit():# inp = int(inp)# print(mer

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    FunbarRF-真菌物种注释的最新工具

    SINTAX使用非贝叶斯算法(non-Bayesian classifier),并基于k-mer (k=8)提取序列特征。 MOTHUR使用k-nearest neighbor (kNN),并基于k-mer (k=8)提取序列特征。 Mycofier使用贝叶斯算法(naïve Bayes algorithm),并基于k-mer (k=5)提取序列特征。 算法步骤1特征的生成(Feature generation)之前提到过已有的算法大多基于k-mer算法进行。近期研究表明spaced k-mer方法要比contiguous k-mer准确性高很多。 看得懂且有用的结果01g-spaced features比k-mer更有效g-spaced达到相似的准确性需要的特征更少(g-spaced, 96;k-mer, 340)。

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