"DNA元基催化与肽计算-德塔自然语言图灵系统 第5修订版本V00055291"

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《DNA元基催化与肽计算_第5修订版本V00055291》是一本关于DNA元基催化与肽计算的双语PPT,由罗瑶光和罗荣武编写。本书总结了相关知识,并介绍了德塔自然语言图灵系统以及与之相关的催化切词优化方式、分词、排序、神经网络索引等内容。以下是对该书内容的总结概述。 本书从第一章开始介绍了德塔自然语言图灵系统,该系统是一个基于自然语言处理的人工智能系统,可以应用于各种领域的知识处理和搜索。作者列举了10个知识来源,这些来源涵盖了多个领域的知识资源,并可用于系统的学习和知识更新。接着,作者详细介绍了德塔分词的催化切词优化方式,这种方式能够提高分词的准确性和效率。 在分词的基础上,本书进一步介绍了排序和神经网络索引的相关内容。排序是对分词结果进行有序排列,以便更好地展示检索结果。神经网络索引是一种基于神经网络的索引方法,可以提高搜索效率和准确性。本书对这些技术进行了详细的讲解,并给出了实际应用案例。 此外,本书还探讨了分词在线性文本搜索中的应用。线性文本搜索是一种基于文本内容的搜索方法,通过在文本中进行关键词匹配来检索相关信息。作者详细介绍了分词在线性文本搜索中的应用技巧,并给出了相关的实例。 最后,在本书的附录中,作者还介绍了DNA元基催化与肽计算的相关知识和实践案例。DNA元基催化是一种基于DNA分子的催化反应,具有很高的选择性和效率。肽计算是一种基于肽分子的计算方法,可以应用于生物信息学和药物研发等领域。本书对这些内容进行了详细的介绍,并给出了相关的应用案例和实验结果。 综上所述,《DNA元基催化与肽计算_第5修订版本V00055291》是一本介绍DNA元基催化和肽计算的双语PPT。本书涵盖了德塔自然语言图灵系统、德塔分词的催化切词优化方式、排序、神经网络索引等多个主题。通过阅读本书,读者可以了解到这些领域的研究进展和实际应用,对于从事相关研究或者对该领域感兴趣的读者具有一定的参考价值。

def repair_dna(self, dna_sequence, accessor, start_index, vt_check=None, max_consec = 4, max_error = 6): """ Repair the DNA sequence containing one (or more) errors. 默认有indel :return: repaired DNA sequence set and additional information. :rtype: list, at least have one item """ def recursive_repair(dna_sequence, location, start_index, consec, error): # recursion stop if consec > max_consec or error > max_error: return [] elif location == len(dna_sequence): return [(dna_sequence, consec, error)] # get variables results = [] nucleotides = "ACGT" used_indices, current_nucleotide = np.where(accessor[start_index] >= 0)[0], dna_sequence[location] used_nucleotides = [nucleotides[used_index] for used_index in used_indices] # match if current_nucleotide in used_nucleotides: results.extend(recursive_repair(dna_sequence, location + 1, accessor[start_index][nucleotides.index(current_nucleotide)]), 0, error) # substitution for nucleotide in used_nucleotides: if nucleotide != current_nucleotide: results.extend(recursive_repair(dna_sequence, location + 1, accessor[start_index][nucleotides.index(nucleotide)]), consec + 1, error + 1) # insertion results.extend(recursive_repair(dna_sequence[:location] + dna_sequence[location + 1:], location, accessor[start_index][nucleotides.index(nucleotide)]), consec + 1, error + 1) # deletion for nucleotide in used_nucleotides: results.extend(recursive_repair(dna_sequence[:location] + nucleotide + dna_sequence[location + 1:], location + 1, accessor[start_index][nucleotides.index(nucleotide)]), consec + 1, error + 1) return results

2023-07-17 上传