要求： 1、任选一个串，按样例格式把串切分为正确的9块 2、改造上一个程序，要求串切分能正确适配下面所有的串 3、上传文件名格式：班级+学号后2位+题号.docx

时间: 2024-10-19 08:15:36 浏览: 18

生物信息学：任选一种编程语言，设计一个双序列全局比对的程序

任选一种编程语言，设计一个双序列全局比对的程序。要求： 1）输入两条蛋白质序列，输出比对结果例如： Alignment Score: 12345 E E E E E K K K K K A A A A A F F F E E E E E – – – – – B B B B B F F F 2）使用BLOSUM62矩阵来对序列中氨基酸符号的match和mismatch打分。 3）使用动态规划的方法（Needleman-Wunsch算法）。 4）计算空位（gap）的罚分时，使用仿射空位罚分策略，gap opening的分数为-11，gap extension的分数为-1。 5）测试程序时在生物信息学中，双序列全局比对是分析两个生物序列相似性的一种基本方法，它旨在找到两个序列的最长公共子序列，同时考虑了插入、删除和匹配操作。本任务要求设计一个使用任意编程语言实现的全局比对程序，遵循以下具体要求： 1. **输入与输出**：程序需要接收两条蛋白质序列作为输入，并输出比对结果。比对结果应包含得分和比对后的序列，例如： ``` Alignment Score: 12345EEEEEKKKKKAAAAAFFFEEEEE–––––BBBBBFFF ``` 2. **打分系统**：使用BLOSUM62矩阵来评估氨基酸之间的匹配度。BLOSUM62是一种标准的氨基酸替换矩阵，它根据蛋白质数据库中大量序列对的统计信息，为每对氨基酸的匹配和不匹配提供分数。 3. **动态规划算法**：采用Needleman-Wunsch算法，这是一种经典的全局比对算法，通过构建二维矩阵来存储所有可能的比对得分，然后按照得分从大到小回溯找到最优比对路径。 4. **仿射空位罚分策略**：在计算空位（gap）时，使用仿射空位罚分策略。这意味着首次引入空位的罚分（gap opening penalty）和后续延长空位的罚分（gap extension penalty）不同。在这个任务中，gap opening分数为-11，gap extension分数为-1。 5. **测试用例**：测试程序时，可以使用马的theta-1亚基血红蛋白序列和牛蛙的alpha型亚基血红蛋白序列。这要求程序能够处理真实世界的生物序列数据。 6. **验证结果**：将程序输出与BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）软件的结果进行比较。BLAST是一款广泛使用的生物序列比对工具，可以在线访问其服务器进行比对。为了实现这个程序，你需要对编程语言有扎实的基础，熟悉动态规划和矩阵操作。以下是一个简化的Python实现框架： ```python def NeedlemanWunsch(seq1, seq2, gap_opening=-11, gap_extension=-1, blosum=blosum): # 初始化二维矩阵 m, n = len(seq1) + 1, len(seq2) + 1 score_matrix = [[MIN] * n for _ in range(m)] alignment_matrix = [[' ']*n for _ in range(m)] # 填充边界 for i in range(m): score_matrix[i][0] = i * gap_opening alignment_matrix[i][0] = '-' * (i + 1) for j in range(n): score_matrix[0][j] = j * gap_opening alignment_matrix[0][j] = seq1[0:j] # 动态规划填充矩阵 for i in range(1, m): for j in range(1, n): match_score = blosum[seq1[i-1]][seq2[j-1]] if seq1[i-1] == seq2[j-1] else -1 scores = [ score_matrix[i-1][j] + gap_extension, score_matrix[i][j-1] + gap_extension, score_matrix[i-1][j-1] + match_score ] best_score = max(scores) score_matrix[i][j] = best_score alignment = scores.index(best_score) if alignment == 0: alignment_matrix[i][j] = alignment_matrix[i-1][j] + '-' elif alignment == 1: alignment_matrix[i][j] = alignment_matrix[i][j-1] + '-' else: alignment_matrix[i][j] = seq1[i-1] + alignment_matrix[i-1][j-1] # 回溯并构建最终比对 align1, align2 = '', '' i, j = m-1, n-1 while i > 0 and j > 0: if alignment_matrix[i][j] == seq1[i-1]: align1 += seq1[i-1] align2 += seq2[j-1] i -= 1 j -= 1 elif alignment_matrix[i][j] == '-': align1 += '-' align2 += seq2[j-1] j -= 1 else: align1 += seq1[i-1] align2 += '-' i -= 1 return align1[::-1], align2[::-1], score_matrix[m-1][n-1] # 使用测试序列 seq1 = "马的theta-1亚基血红蛋白序列" seq2 = "牛蛙的alpha型亚基血红蛋白序列" print(NeedlemanWunsch(seq1, seq2)) ``` 请注意，此代码只是一个简化示例，实际实现时需要处理序列编码、读取文件以及与BLAST结果对比等功能。此外，BLOSUM62矩阵通常作为外部文件提供，需要在程序中读取并正确映射到氨基酸上。

要求描述的是一个字符串处理的任务，主要是将给定的字符串按照特定规则切割成九个小段。例如，如果字符串是一个学生的姓名加上编号和文档格式，比如“班级00学生姓名.docx”，那么需要将其分割成三部分：“班级”、“学号后两位”和“文件名”。 1. 切割字符串：首先，我们需要知道具体的切割点在哪里。通常来说，“.”是分隔符，所以我们可以假设切割点是在每个"."之后。对于“班级00学生姓名.docx”，切割后的结果可能是： - 班级: “班级” - 学号后两位: “00” - 文件名: “学生姓名.docx” 2. 改造程序：为了适应所有可能的字符串形式，可以编写一个通用的函数，接受输入字符串作为参数，然后通过查找第一个"."的位置获取班级部分，第二个"."的位置获取学号后两位，最后一个"."前面的部分就是文件名。例如，在Python中，可以这样做： ```python def split_string(input_str): class_part = input_str[:input_str.index('.')] id_part = input_str[input_str.index('.') + 1:input_str.index('.', input_str.index('.') + 1) + 2] filename_part = input_str[input_str.index('.', input_str.index('.') + 1) + 3:] return class_part, id_part, filename_part # 测试示例 input_str = "班级00学生姓名.docx" class_id, id_num, file_name = split_string(input_str) ``` 3. 上传文件命名：根据提供的模板，上传的文件名字应该是由“班级+学号后两位+题号”组成。如果你已经有了实际的学号和题号，可以直接替换到上述代码中的"id_part"变量。注意：

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要求： 1、任选一个串，按样例格式把串切分为正确的9块 2、改造上一个程序，要求串切分能正确适配下面所有的串 3、上传文件名格式：班级+学号后2位+题号.docx

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