一、序列比对 序列比对是整个生物信息的核心，因为几乎每个生物信息分析过程都需要用到序列比对。判断两个基因或两段基因组片段是否相似是序列分析的基本工作。...全局比对与局部比对有什么不同呢。全局序列比对尝试找到两个完整的序列之间的最佳比对。而局部序列比对不必对两个完整的序列进行比对；可以在每个序列中使用某些部分来获得最大得分。...两种比对采取不同的比对算法和策略，因此，同样的一段序列，采用全局比对和局部比对不同的比对方法结果也会有很大的不同。...全局比对与局部比对 例如我们现在有两条序列 S1 和 S2，如果采用全局比对，会得到这种比对效果，而采用局部比对，序列中间的 GCG 满足了最优比对。...因为是局部比对，所以只要序列之间出现同源区域就可以，而不用考虑整体，因此，blast 比对结果就会出现很多多对多的比对。也容易出现很多较差的比对，一个基因与另一个基因分成多份比对结果。
需要注意的是多序列比对问题是双序列比对问题的推广，并非多条序列之间两两比对。...多序列比对算法 相比于双序列比对，多序列比对涉及的记分方法、替换记分矩阵、比对算法等都要更为复杂。...渐进多序列比对首先使用动态规划算法构建全部k个序列的个双序列配对比对，然后以记分最高的配对比对作为多序列比对的种子，按记分高低依次选择序列，逐渐向已构造的多序列比对中加入序列，形成一个树状结构的多序列比对结果...，用来确定向多序列比对中添加新序列的次序； ③以计分最高的配对比对作为多序列比对的种子，并根据指导树向这对序列的比对中插入序列，一步步构建完整的多序列比对。...如果一开始选择的两条序列比对与实际上的最优多序列比对不一致，那么初始的配对比对中的错误在整个多序列比对构造中始终存在并持续传播；在比对的任何阶段出现的失配时，这些失配不会被纠正而是被传播到最终结果；最糟糕的情况是配对比对可能无法组成一个相容的多序列比对
今天首先为大家介绍双序列比对，也即两条序列（或者多条序列两两之间）进行的比对，常用于同源分析、蛋白质结构推断、相似片段搜寻与数据库比对检索、基因注释等。...双序列比对算法 ⑴基本算法（LCS算法） 序列比对实质上是一个路径寻找问题，若有序列v=ATGTTAT和w=ATCGTAC两个短序列，其比对过程可以用下图表示： 从(0，0)到(7，7)，每穿过一个顶点相当于成功匹配一个碱基...双序列比对所需要的计算时间和内存空间与这两个序列的长度有关，或者说正比于这两个序列长度的乘积，用O(mn)表示。 双序列比对工具 常用的双序列比对工具有BLAST、FASTA、diamond等。...最终对比对结果也即score足够高的HSPs进行显著性分析，将输入序列与一系列长度相等的随机序列进行比对，其分值符合Gumbel极值分布，在这种随机情况下，获得比当前比对得分高的随机序列条数的期望称为expectation...，不适合outfmt大于4的情况，默认为500 -num_alignments：对于每个输入序列，在结果中显示的高分比对结果的详细比对情况数目，默认为250 -line_length：结果中详细比对情况的行的长度
而局部比对则不同，两条亲缘关系较远的DNA 或氨基酸可能只在一些片段上相似，这就需要找到这些相似性的片段，和其相应的匹配方式。通常这样的分析就需要进行局部比对，而不是全局比对。...全局比对与局部比对有什么不同呢。全局序列比对尝试找到两个完整的序列之间的最佳比对。而局部序列比对不必对两个完整的序列进行比对；可以在每个序列中使用某些部分来获得最大得分。...两种比对采取不同的比对算法和策略，因此，同样的一段序列，采用全局比对和局部比对不同的比对方法结果也会有很大的不同。...例如我们现在有两条序列 S1 和 S2，如果采用全局比对，会得到这种比对效果，而采用局部比对，序列中间的 GCG 满足了最优比对。...因为，局部比对的话，遇到大的空位往往就断开了，例如上面的例子，采用局部比对的算法中，只追求局部的最优比对，而不会考虑整体的空位等。所以，基因组的大片段的插入或者缺失检测，可以使用全局比对软件。
前言 序列比对是生信领域的一个古老课题，在这一波NGS的浪潮中重新引起大家的广泛关注。由于生物序列的特殊性，在比对的时候允许插入缺失，所以往往是一种不精确匹配。...全局比对算法 所谓全局比对算法，就是根据一个打分矩阵（替换矩阵）计算出两个序列比对最高得分的算法。关于它的介绍网上已经非常多了，我们只需看看其中的关键点及实现代码。...关键点 打分矩阵： 选用不同的打分矩阵或者罚分分值会导致比对结果不同，常用BLAST打分矩阵。 计算比对最高得分的算法： 常用动态规划算法（Needleman-Wunsch算法）。 ?...图片引自https://www.jianshu.com/p/2b99d0d224a2 打印出最高得分相应的序列比对结果： 根据得分矩阵回溯，如果最优比对结果有多个，全部打印出来。...理解打分系统背后的概率论模型： 比对分值可以理解为匹配模型和随机模型的对数几率比（log-odds ratio）。
，直到下一个 > ，表示该序列结束 gff/gtf 文件介绍 第三列 属性的类型，gff和gtf的区别 第九列 属性的特征 Ensembl基因组数据库 ENSMUSG ENSG 人默认没有物种前缀 比对...Hisat2, Subjunc 比对内容 建索引 比对参考基因组 sam转bam Hisat2 主要参数 -x 索引文件的前缀 -1 双端测序结果的第一个文件 -2 双端测序结果的第二个文件 -U 单端数据文件
一般而言，运用动态规划算法进行序列比对对内存空间的要求是 O(mn) 阶的，本文介绍了一种线性空间要求的序列比对方法。...前文如《序列比对（一）全局比对Needleman-Wunsch算法》所介绍的运用动态规划算法进行序列比对时，对内存空间的要求是 O(mn) 阶的。...图片引自https://www.jianshu.com/p/2b99d0d224a2 但是如果要求回溯呢，是否有一种线性空间算法来进行序列比对呢？前人已经给出了多种算法。...图片内容引自《生物序列分析》 如图中所说，关键点就是找到v值，然后通过不断的分划，最终得到全部的比对序列。本文给出了这种算法的一种代码实现。 代码的关键在于终止条件的设置以及必要时巧妙地颠倒行列。...与 O(mn) 阶的算法相比，这种算法只能得到其中一种最佳比对方式，而无法得到所有的可能。 代码运行的效果： ?
：基于CNN的实现 blog: http://blog.xlvector.net/2016-05/mxnet-ocr-cnn/ I Am Robot: (Deep) Learning to Break...github: https://github.com/tmbdev/clstm caffe-ocr: OCR with caffe deep learning framework github: https...://github.com/pannous/caffe-ocr Digit Recognition via CNN: digital meter numbers detection ?...github(caffe): https://github.com/SHUCV/digit Attention-OCR: Visual Attention based OCR ?...github: https://github.com/da03/Attention-OCR umaru: An OCR-system based on torch using the technique
conda info --envs查看conda中的环境用star进行比对要把.fq.gz文件解压为.fq文件#!
最近作者项目中用到了身份证识别跟营业执照的OCR识别，就研究了一下百度云跟腾讯云的OCR产品接口。...1.腾讯云OCR ---- 收费：身份证OCR和营业执照OCR接口，每个接口每个月各有1000次的免费调用 接口说明： 身份证OCR接口 - https://cloud.tencent.com/document...2.百度OCR ---- 通过以下步骤创建OCR应用，作者当时在这一步花了很长时间 ? ?...创建完之后就可以拿到appId，API Key，Secret Key，就可以调用百度提供的api了 收费：身份证OCR和营业执照OCR接口，每个接口每天各有500次的免费调用 接口说明： 身份证OCR...营业执照OCR接口- https://cloud.baidu.com/doc/OCR/OCR-API.html#.E8.90.A5.E4.B8.9A.E6.89.A7.E7.85.A7.E8.AF.86
因此，测序数据比对是高通量测序分析中最核心的操作。 二、数据比对的意义 测序数据比对到参考序列上，得到一种“堆叠”的效果。这种效果是将测序数据比对到参考序列上。...，不能像 blast 比对，分开比对； 5、比对仅能容许一定数目的错配和空位； 6、序列太短，会出现一条序列比对到多个位置的情况； 7、数据量较大，比对比较耗时...3.2 比对算法 短序列比对有很多比对软件，例如 bwa，soap，bowtie2，hisat2，subread 等，在众多的短序列比对软件中，BWA 几乎已经成为默认的行业标准。...1、两条 reads 都比对不上； 2、一条比对上，另外一条比对不上，或者另外一条比对到另外染色体，或者两条比对不在正常 insert size 范围内； 3、一对一比对无错配，...pairend 比对） 2、只有一条reads比对上目标序列 （single比对） 3、两条reads比对到不同序列 （single比对） 4、两条reads比对超出
一、比对练习 mkdir 52.bwa #1 bwa比对 #建立索引 ln -s /share/home/xiehs/05.assembly/data/MGH78578.fasta ....#bwa比对 bwa mem MGH78578.fasta /share/home/xiehs/05.assembly/data/illumina_1.fastq.gz /share/home/xiehs.../05.assembly/data/illumina_2.fastq.gz >MGH78578.sam #bwa-mem2比对 bwa-mem2 index MGH78578.fasta time bwa-mem2...share/home/xiehs/05.assembly/data/illumina_2.fastq.gz | samtools sort -O bam - >MGH78578.sorted.bam #拟南芥比对.../il_1.fq.gz /share/home/xiehs/05.assembly/ninanjie/illumina/il_2.fq.gz >tair10.sam 2>bwa.log 二、split比对
推荐这款OCR光学字符识别工具OCR Tool PRO，以卓越的准确性和速度从图像和 PDF 中提取文本。...抓取图像 + PDF + 抓取屏幕区域 + 从 iPhone/iPad 捕获图像 + 设置 + OCR + 将文本复制到剪贴板 + 使用文本文件和 PDF 导出！...OCR Tool PRO Mac图片OCR Tool PRO版软件功能OCR 工具允许在选定区域中捕获具有任何文本的屏幕的一部分。它可以立即被识别并复制到剪贴板。...OCR 工具是一种简单、易于使用、超级高效且尊重您的隐私（不会从您的设备中获取数据）。...主要特点抓取屏幕区域以实现超高效的 OCR多次抓取屏幕区域以快速工作从 iPhone/iPad 和扫描仪捕获图像以进行即时 OCR 并将结果复制到剪贴板。
OCR的应用场景 根据识别场景，可大致将OCR分为识别特定场景的专用OCR和识别多种场景的通用OCR。比如现今方兴未艾的证件识别和车牌识别就是专用OCR的典型实例。...OCR的技术路线 典型的OCR的技术路线如下图所示 其中影响识别准确率的技术瓶颈是文字检测和文本识别，而这两部分也是OCR技术的重中之重。...在传统OCR技术中，图像预处理通常是针对图像的成像问题进行修正。...[11] 端到端的OCR 与检测-识别的多阶段OCR不同，深度学习使端到端的OCR成为可能，将文本的检测和识别统一到同一个工作流中。...[12] 总结 尽管基于深度学习的OCR表现相较于传统方法更为出色，但是深度学习技术仍需要在OCR领域进行特化，而其中的关键正式传统OCR方法的精髓。
最近入坑研究OCR，看了比较多关于OCR的资料，对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解。所以想写一篇关于OCR技术的综述，对OCR相关的知识点都好好总结一遍，以加深个人理解。 什么是OCR？...比如汉王OCR，百度OCR，阿里OCR等等，很多企业都有能力都是拿OCR技术开始挣钱了。...太多太多的应用了，OCR的应用在当今时代确实是百花齐放啊。 OCR的分类 如果要给OCR进行分类，我觉得可以分为两类：手写体识别和印刷体识别。...OCR流程 现在就来整理一下常见的OCR流程，为了方便描述，那就举文档中的字符识别为例子来展开说明吧。...针对传统OCR解决方案的不足，学界业界纷纷拥抱基于深度学习的OCR。 这些年深度学习的出现，让OCR技术焕发第二春。
算法首先通过寻找MEMs来种子化（seeding）比对。MEMs是指在参考基因组中能找到的与查询序列完全匹配的最长片段。这些MEMs作为潜在比对位置的初始点。...Affine-gap惩罚是一种在序列比对中用于处理插入和缺失（indels）的技术。Smith-Waterman算法是一种经典的动态规划算法，用于局部序列比对，能够找到最优的局部比对。...默认值100 bwa mem -a ref.fa reads.fq > aln.sam -a ## 参数使得所有可能的比对结果都会输出，而不仅是最佳比对。...这意味着在进行初步的比对（种子比对）时，序列间允许有一定数量的不匹配。 maxDiff：这是在整个读取序列中允许的最大差异数。这意味着在整个读取和参考序列的比对中，允许的不匹配总数不应超过这个数值。...当mate.fq文件存在时，执行双端（paired-end）比对。双端比对模式仅适用于Illumina短插入片段文库的读取。
OCR的应用场景 根据识别场景，可大致将OCR分为识别特定场景的专用OCR和识别多种场景的通用OCR。比如现今方兴未艾的证件识别和车牌识别就是专用OCR的典型实例。...OCR的技术路线 典型的OCR的技术路线如下图所示 ? 其中影响识别准确率的技术瓶颈是文字检测和文本识别，而这两部分也是OCR技术的重中之重。...Attention OCR的网络结构[11] 端到端的OCR 与检测-识别的多阶段OCR不同，深度学习使端到端的OCR成为可能，将文本的检测和识别统一到同一个工作流中。...FOTS的总体结构[12] 总结 尽管基于深度学习的OCR表现相较于传统方法更为出色，但是深度学习技术仍需要在OCR领域进行特化，而其中的关键正式传统OCR方法的精髓。...因此我们仍需要从传统方法中汲取经验，使其与深度学习有机结合进一步提升OCR的性能表现。
编辑距离的求解过程和全局比对是十分相似的（关于全局比对，可以参见前文《序列比对（一）全局比对Needleman-Wunsch算法》），都需要全部符号参与比对，都允许插入、缺失和错配。...编辑距离与最长公共子序列 在只允许插入和缺失而不允许错配的情况下，两个字符串的编辑距离可以通过最长公共子序列的长度（关于最长公共子序列，可以参看前文《序列比对（24）最长公共子序列》）间接算出来。...,j)比对的最低得分 }; typedef struct Unit *pUnit; void strUpper(char *s); void printAlign(pUnit** a, const int...i][j]->M); printf("\n"); } */ printf("min score: %d\n", aUnit[m][n]->M); // 打印最优比对结果
oneVsOneHD接口 let data = await this.facadeOneVsNPrx.oneVsOneHD(header_, body_); //处理回包转换为云api参数 dotnetSDK的人脸比对请求
以深度学习兴起的时间为分割点，直至近五年之前，业界最为广泛使用的仍然是传统的OCR识别技术框架，而随着深度学习的崛起，基于这一技术的OCR识别框架以另外一种新的思路迅速突破了原有的技术瓶颈（如文字定位、...笔者针对业务中的身份证照片文字识别需求分别尝试了传统OCR识别框架及基于深度学习的OCR识别框架。下面就以身份证文字识别为例分别简要介绍两种识别框架。...传统OCR技术框架 如上图所示，传统OCR技术框架主要分为五个步骤： 首先文本定位，接着进行倾斜文本矫正，之后分割出单字后，并对单字识别，最后基于统计模型（如隐马尔科夫链，HMM）进行语义纠错。...在给定O序列情况下，通过维特比算法，找出最优序列S： 传统OCR冗长的处理流程以及大量人工规则的存在，使得每步的错误不断累积，而使得最终识别结果难以满足实际需求。接下来讨论基于深度学习的OCR。...可见，基于深度学习的OCR识别框架相比于传统OCR识别框架，减少了三个步骤，降低了因误差累积对最终识别结果的影响。 文本行检测，其又可分为水平行文字检测算法与倾斜文字行检测算法。
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