MATLAB sort函数在生物信息学中的应用:序列排序与基因组分析

发布时间: 2024-06-11 03:54:09 阅读量: 66 订阅数: 28
![sort函数matlab](https://img-blog.csdnimg.cn/20210411234856807.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzc0MzcxMQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. MATLAB sort函数简介** MATLAB 中的 `sort` 函数用于对数组或矩阵中的元素进行排序。它是一个内置函数,具有以下语法: ``` [sortedArray, sortedIndices] = sort(array, dimension, direction) ``` 其中: * `array`:要排序的数组或矩阵。 * `dimension`(可选):指定沿哪个维度进行排序。默认为 1(按行)。 * `direction`(可选):指定排序方向。默认为 'ascend'(升序)。 # 2. 序列排序应用 序列排序是生物信息学中的一项基本技术,用于确定DNA或RNA分子的碱基序列。MATLAB提供了各种函数和工具箱,用于序列排序和分析。本章将介绍序列排序在DNA和RNA序列中的应用。 ### 2.1 DNA序列排序 **2.1.1 序列读取和预处理** DNA序列排序的第一步是读取原始序列数据。MATLAB可以使用`fastaread`函数从FASTA文件中读取序列。读取的序列可能包含错误和杂质,因此需要进行预处理以提高排序精度。预处理步骤包括: ```matlab % 读取FASTA文件 sequence = fastaread('sequence.fasta'); % 转换序列为字符数组 sequence = char(sequence.Sequence); % 修剪末端空白字符 sequence = strtrim(sequence); % 移除非碱基字符 sequence = regexprep(sequence, '[^ACGT]', ''); ``` **2.1.2 序列比对和排序** 序列预处理后,可以进行序列比对和排序。MATLAB提供了`bioinfo`工具箱,其中包含用于序列比对和排序的函数。序列比对可以识别序列之间的相似性和差异性,而排序可以将序列按相似性或其他标准排列。 ```matlab % 序列比对 alignment = nwalign(sequence1, sequence2); % 序列排序 [sortedSequences, order] = sort(sequences); ``` ### 2.2 RNA序列排序 **2.2.1 序列拼接和注释** RNA序列排序涉及将来自不同片段的RNA序列拼接成一个连续序列。MATLAB可以使用`bioinfo`工具箱中的`assemble`函数进行序列拼接。拼接后的序列需要进行注释,以识别基因、外显子和内含子等特征。 ```matlab % 序列拼接 assembledSequence = assemble(sequences); % 序列注释 annotation = annotate(assembledSequence, 'gene', 'exon', 'intron'); ``` **2.2.2 序列比对和表达分析** 注释后的RNA序列可以进行比对和表达分析。比对可以识别不同样本或条件下的RNA序列差异。表达分析可以量化不同基因或转录本的表达水平。 ```matlab % 序列比对 alignment = nwalign(sequence1, sequence2); % 表达分析 expressionLevels = rnaseq(sequences, 'gene', 'counts'); ```
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遗传算法matlab程序(2009-04-14 18:25:19)转载标签: 遗传算法二进制编码if杂谈 遗传算法程序: 说明: fga.m 为遗传算法的主程序; 采用二进制Gray编码,采用基于轮盘赌法的非线性排名选择, 均匀交叉,变异操作,而且还引入了倒位操作! function [BestPop,Trace]=fga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pCross,pMutation,pInversion,options) % [BestPop,Trace]=fmaxga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pcross,pmutation) % Finds a maximum of a function of several variables. % fmaxga solves problems of the form: % max F(X) subject to: LB <= X <= UB % BestPop - 最优的群体即为最优的染色体群 % Trace - 最佳染色体所对应的目标函数值 % FUN - 目标函数 % LB - 自变量下限 % UB - 自变量上限 % eranum - 种群的代数,取100--1000(默认200) % popsize - 每一代种群的规模;此可取50--200(默认100) % pcross - 交叉概率,一般取0.5--0.85之间较好(默认0.8) % pmutation - 初始变异概率,一般取0.05-0.2之间较好(默认0.1) % pInversion - 倒位概率,一般取0.05-0.3之间较好(默认0.2) % options - 1*2矩阵,options(1)=0二进制编码(默认0),option(1)~=0十进制编 %码,option(2)设定求解精度(默认1e-4) % % ------------------------------------------------------------------------ T1=clock; if nargin<3, error('FMAXGA requires at least three input arguments'); end if nargin==3, eranum=200;popsize=100;pCross=0.8;pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end if nargin==4, popsize=100;pCross=0.8;pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end if nargin==5, pCross=0.8;pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end if nargin==6, pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end if nargin==7, pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end if find((LB-UB)>0) error('数据输入错误,请重新输入(LB<UB):'); end s=sprintf('程序运行需要约%.4f 秒钟时间,请稍等......',(eranum*popsize/1000)); disp(s); global m n NewPop children1 children2 VarNum bounds=[LB;UB]';bits=[];VarNum=size(bounds,1); precision=options(2);%由求解精度确定二进制编码长度 bits=ceil(log2((bounds(:,2)-bounds(:,1))' ./ precision));%由设定精度划分区间 [Pop]=InitPopGray(popsize,bits);%初始化种群 [m,n]=size(Pop); NewPop=zeros(m,n); children1=zeros(1,n); children2=zeros(1,n); pm0=pMutation; BestPop=zeros(eranum,n);%分配初始解空间BestPop,Trace Trace=zeros(eranum,length(bits)+1); i=1; while i<=eranum for j=1:m value(j)=feval_r(FUN(1,:),(b2f(Pop(j,:),bounds,bits)));%计算适应度 end [MaxValue,Index]=max(value); BestPop(i,:)=Pop(Index,:); Trace(i,1)=MaxValue; Trace(i,(2:length(bits)+1))=b2f(BestPop(i,:),bounds,bits); [selectpop]=NonlinearRankSelect(FUN,Pop,bounds,bits);%非线性排名选择 [CrossOverPop]=CrossOver(selectpop,pCross,round(unidrnd(eranum-i)/eranum)); %采用多点交叉和均匀交叉,且逐步增大均匀交叉的概率 %round(unidrnd(eranum-i)/eranum) [MutationPop]=Mutation(CrossOverPop,pMutation,VarNum);%变异 [InversionPop]=Inversion(MutationPop,pInversion);%倒位 Pop=InversionPop;%更新 pMutation=pm0+(i^4)*(pCross/3-pm0)/(eranum^4); %随着种群向前进化,逐步增大变异率至1/2交叉率 p(i)=pMutation; i=i+1; end t=1:eranum; plot(t,Trace(:,1)'); title('函数优化的遗传算法');xlabel('进化世代数(eranum)');ylabel('每一代最优适应度(maxfitness)'); [MaxFval,I]=max(Trace(:,1)); X=Trace(I,(2:length(bits)+1)); hold on; plot(I,MaxFval,'*'); text(I+5,MaxFval,['FMAX=' num2str(MaxFval)]); str1=sprintf('进化到 %d 代 ,自变量为 %s 时,得本次求解的最优值 %f\n对应染色体是:%s',I,num2str(X),MaxFval,num2str(BestPop(I,:))); disp(str1); %figure(2);plot(t,p);%绘制变异值增大过程 T2=clock; elapsed_time=T2-T1; if elapsed_time(6)<0 elapsed_time(6)=elapsed_time(6)+60; elapsed_time(5)=elapsed_time(5)-1; end if elapsed_time(5)<0 elapsed_time(5)=elapsed_time(5)+60;elapsed_time(4)=elapsed_time(4)-1; end %像这种程序当然不考虑运行上小时啦 str2=sprintf('程序运行耗时 %d 小时 %d 分钟 %.4f 秒',elapsed_time(4),elapsed_time(5),elapsed_time(6)); disp(str2); %初始化种群 %采用二进制Gray编码,其目的是为了克服二进制编码的Hamming悬崖缺点 function [initpop]=InitPopGray(popsize,bits) len=sum(bits); initpop=zeros(popsize,len);%The whole zero encoding individual for i=2:popsize-1 pop=round(rand(1,len)); pop=mod(([0 pop]+[pop 0]),2); %i=1时,b(1)=a(1);i>1时,b(i)=mod(a(i-1)+a(i),2) %其中原二进制串:a(1)a(2)...a(n),Gray串:b(1)b(2)...b(n) initpop(i,:)=pop(1:end-1); end initpop(popsize,:)=ones(1,len);%The whole one encoding individual %解码 function [fval] = b2f(bval,bounds,bits) % fval - 表征各变量的十进制数 % bval - 表征各变量的二进制编码串 % bounds - 各变量的取值范围 % bits - 各变量的二进制编码长度 scale=(bounds(:,2)-bounds(:,1))'./(2.^bits-1); %The range of the variables numV=size(bounds,1); cs=[0 cumsum(bits)]; for i=1:numV a=bval((cs(i)+1):cs(i+1)); fval(i)=sum(2.^(size(a,2)-1:-1:0).*a)*scale(i)+bounds(i,1); end %选择操作 %采用基于轮盘赌法的非线性排名选择 %各个体成员按适应值从大到小分配选择概率: %P(i)=(q/1-(1-q)^n)*(1-q)^i, 其中 P(0)>P(1)>...>P(n), sum(P(i))=1 function [selectpop]=NonlinearRankSelect(FUN,pop,bounds,bits) global m n selectpop=zeros(m,n); fit=zeros(m,1); for i=1:m fit(i)=feval_r(FUN(1,:),(b2f(pop(i,:),bounds,bits)));%以函数值为适应值做排名依据 end selectprob=fit/sum(fit);%计算各个体相对适应度(0,1) q=max(selectprob);%选择最优的概率 x=zeros(m,2); x(:,1)=[m:-1:1]'; [y x(:,2)]=sort(selectprob); r=q/(1-(1-q)^m);%标准分布基值 newfit(x(:,2))=r*(1-q).^(x(:,1)-1);%生成选择概率 newfit=cumsum(newfit);%计算各选择概率之和 rNums=sort(rand(m,1)); fitIn=1;newIn=1; while newIn<=m if rNums(newIn)<newfit(fitIn) selectpop(newIn,:)=pop(fitIn,:); newIn=newIn+1; else fitIn=fitIn+1; end end %交叉操作 function [NewPop]=CrossOver(OldPop,pCross,opts) %OldPop为父代种群,pcross为交叉概率 global m n NewPop r=rand(1,m); y1=find(r=pCross); len=length(y1); if len>2&mod(len,2)==1%如果用来进行交叉的染色体的条数为奇数,将其调整为偶数 y2(length(y2)+1)=y1(len); y1(len)=[]; end if length(y1)>=2 for i=0:2:length(y1)-2 if opts==0 [NewPop(y1(i+1),:),NewPop(y1(i+2),:)]=EqualCrossOver(OldPop(y1(i+1),:),OldPop(y1(i+2),:)); else [NewPop(y1(i+1),:),NewPop(y1(i+2),:)]=MultiPointCross(OldPop(y1(i+1),:),OldPop(y1(i+2),:)); end end end NewPop(y2,:)=OldPop(y2,:); %采用均匀交叉 function [children1,children2]=EqualCrossOver(parent1,parent2) global n children1 children2 hidecode=round(rand(1,n));%随机生成掩码 crossposition=find(hidecode==1); holdposition=find(hidecode==0); children1(crossposition)=parent1(crossposition);%掩码为1,父1为子1提供基因 children1(holdposition)=parent2(holdposition);%掩码为0,父2为子1提供基因 children2(crossposition)=parent2(crossposition);%掩码为1,父2为子2提供基因 children2(holdposition)=parent1(holdposition);%掩码为0,父1为子2提供基因 %采用多点交叉,交叉点数由变量数决定 function [Children1,Children2]=MultiPointCross(Parent1,Parent2) global n Children1 Children2 VarNum Children1=Parent1; Children2=Parent2; Points=sort(unidrnd(n,1,2*VarNum)); for i=1:VarNum Children1(Points(2*i-1):Points(2*i))=Parent2(Points(2*i-1):Points(2*i)); Children2(Points(2*i-1):Points(2*i))=Parent1(Points(2*i-1):Points(2*i)); end %变异操作 function [NewPop]=Mutation(OldPop,pMutation,VarNum) global m n NewPop r=rand(1,m); position=find(r<=pMutation); len=length(position); if len>=1 for i=1:len k=unidrnd(n,1,VarNum); %设置变异点数,一般设置1点 for j=1:length(k) if OldPop(position(i),k(j))==1 OldPop(position(i),k(j))=0; else OldPop(position(i),k(j))=1; end end end end NewPop=OldPop; %倒位操作 function [NewPop]=Inversion(OldPop,pInversion) global m n NewPop NewPop=OldPop; r=rand(1,m); PopIn=find(r<=pInversion); len=length(PopIn); if len>=1 for i=1:len d=sort(unidrnd(n,1,2)); if d(1)~=1&d(2)~=n NewPop(PopIn(i),1:d(1)-1)=OldPop(PopIn(i),1:d(1)-1); NewPop(PopIn(i),d(1):d(2))=OldPop(PopIn(i),d(2):-1:d(1)); NewPop(PopIn(i),d(2)+1:n)=OldPop(PopIn(i),d(2)+1:n); end end end

SW_孙维

开发技术专家
知名科技公司工程师,开发技术领域拥有丰富的工作经验和专业知识。曾负责设计和开发多个复杂的软件系统,涉及到大规模数据处理、分布式系统和高性能计算等方面。
专栏简介
MATLAB sort函数是一个强大的工具,用于对数据进行排序,是数据分析、机器学习、图像处理和信号处理等领域的必备工具。本专栏深入探讨了sort函数的各个方面,从基本用法到高级技巧,再到性能优化和与其他排序算法的比较。它涵盖了广泛的应用,包括矩阵操作、数据分析、机器学习、图像处理、信号处理、文本处理、金融建模、生物信息学、优化算法、并行计算、云计算、移动计算、物联网和人工智能。通过揭示sort函数的秘密武器,本专栏将帮助读者掌握数据排序的艺术,并将其应用于各种领域。
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