a生成一个列表,模拟一条DNA链,含有120个随机的碱基符号(A、G、C、T)。并输出另一条与之配对的链条。(15分
时间: 2023-05-19 16:01:33 浏览: 44
以下是生成DNA链的代码:
```python
import random
# 生成DNA链
dna = [random.choice(['A', 'G', 'C', 'T']) for _ in range(120)]
# 输出DNA链
print(''.join(dna))
# 生成与之配对的链条
complement = {'A': 'T', 'T': 'A', 'C': 'G', 'G': 'C'}
pair = [complement[base] for base in dna]
# 输出配对的链条
print(''.join(pair))
```
这段代码使用了 Python 的列表推导式和字典,生成了一个包含 120 个随机碱基符号的 DNA 链,然后根据碱基配对原则生成了与之配对的链条。
相关问题
编写一个lex描述文件,计算指定碱基序列里G、C碱基的比例。
以下是一个简单的lex描述文件的实现:
```
%{
// 头文件和全局变量的声明
#include <stdio.h>
int gc_count = 0;
%}
%option noyywrap
%%
// 匹配输入中的G和C
[GgCc] { gc_count++; }
// 匹配空格符,什么也不做
[ \t] ;
// 匹配换行符,输出计算结果
\n { printf("GC ratio: %f\n", (double)gc_count / yyleng); gc_count = 0; }
// 匹配其他字符,什么也不做
. ;
%%
int main() {
yylex();
return 0;
}
```
以上lex描述文件定义了三个部分:
1. `%{ ... %}` 中包含了头文件和全局变量的声明,这些内容会被复制到生成的词法分析器代码中。
2. `%option noyywrap` 表示不需要使用`yywrap()`函数。
3. `%% ... %%` 中包含了实际的规则,每个规则由一个模式和一个动作组成。
规则中的模式使用正则表达式来匹配输入字符串,其中`[GgCc]`表示匹配字母G或C,`[ \t]`表示匹配空格或制表符,`.`表示匹配任意字符。每当匹配到一个G或C时,就会将`gc_count`变量加一;每当匹配到一个换行符时,就会输出计算结果,然后将`gc_count`重置为0。
规则中的动作则是当模式匹配成功时要执行的操作,可以是任意的C语言代码。在本例中,当匹配到换行符时,就会输出计算结果,使用`yyleng`表示当前匹配的输入字符串长度。
最后,在主函数中调用`yylex()`方法开始词法分析。当输入的字符串被解析完毕后,程序会自动退出。
注意:这只是一个简单的例子,实际上还需要考虑更多的情况,比如输入字符串中可能包含其他字符等等。
双链DNA分子中,G、C碱基对所占比例越高,其稳定性越强。编写一个程序,计算指定碱基序列里G、C碱基的比例。
好的,这是一个简单的 Python 代码,可以计算指定碱基序列中 G、C 碱基的比例:
```
sequence = input("请输入碱基序列:")
gc_count = sequence.count('G') + sequence.count('C')
total_count = len(sequence)
gc_ratio = gc_count / total_count
print("G、C 碱基的比例为:{:.2%}".format(gc_ratio))
```
你可以输入任意长度的碱基序列,程序会自动计算其中 G、C 碱基的数量和比例,并输出结果。注意,这个程序只能计算双链 DNA 分子中 G、C 碱基的比例,不能用于其它类型的 DNA 或 RNA 分子。