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双序列全局和局部比对算法

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简介：
双序列全局和局部比对算法是一种用于比较两组序列（如DNA或蛋白质）相似性的计算方法，旨在找出它们之间的最佳匹配与差异区域。 使用Perl编程语言实现了双序列全局比对Needleman-Wunsch算法以及双序列局部比对Smith-Waterman算法。该资源可以在GitHub上下载。

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  • 双序列全局和局部比对算法
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    双序列全局和局部比对算法是一种用于比较两组序列（如DNA或蛋白质）相似性的计算方法，旨在找出它们之间的最佳匹配与差异区域。 使用Perl编程语言实现了双序列全局比对Needleman-Wunsch算法以及双序列局部比对Smith-Waterman算法。该资源可以在GitHub上下载。
     
  • 局部比对的DNA序列算法
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    简介：局部比对的DNA序列算法是一种用于识别两个或多个DNA序列间相似区域的技术方法，它在生物信息学中被广泛应用于基因功能预测、进化关系研究及遗传变异分析等领域。 Smith-Waterman算法的实现涉及配对、错位和缺失后得到的分值计算。
     
  • 基于Python的DNA全局与局部序列比对详解
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    本文章详细解析了利用Python进行DNA全局及局部序列对比的方法和技术，为生物信息学研究提供有力支持。 程序能实现以下功能： a. 允许用户自定义输入gap值以及两条需要比对的序列。 b. 计算并输出得分矩阵。 c. 输出序列比对结果。 d. 使用matplotlib绘制得分矩阵路径。 ### 实现步骤 1. **用户输入** - 输入自定义的gap值 - 输入需进行比较的第一条碱基序列（A, T, C, G），换行表示输入完成 - 输入需进行比较的第二条碱基序列（A, T, C, G），换行表示输入完成 2. **代码实现** 1. 获取用户输入的gap值、s和t。 2. 调用构建得分矩阵函数，得到得分矩阵及方向矩阵。 3. 将所得的得分矩阵与方向矩阵作为参数传递给回溯函数开始进行路径回溯。路径存储使用的是全局变量，储存的方向信息用于后续处理。
     
  • LCM（局部对比度）.zip
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    LCM（局部对比度）.zip是一款图像处理工具包，通过调整图片中不同区域的对比度，增强图像细节与层次感。 局部对比度算法进行背景抑制的MATLAB源码以LCM.zip的形式提供。
     
  • MATLAB中五种算法路径规划的对比分析：A*和Dijkstra全局路径比拼，动态窗口法及人工势场法在局部规划中的较量，全局与局部规划...
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    本文深入探讨并比较了MATLAB环境下五种经典路径规划算法的应用效果，包括A*、Dijkstra全局路径规划方法以及动态窗口和人工势场两种局部规划策略。通过全面分析它们的优劣，为不同场景下的路径选择提供了理论依据和技术支持。 本段落对MATLAB中的五种算法路径规划进行了对比分析：包括A*（A星）与Dijkstra全局路径的比较、动态窗口法与人工势场法在局部规划上的对决，以及将A星算法与动态窗口法结合形成的全局和局部联合寻路策略。具体而言： 1. 使用了A*算法和Dijkstra算法进行全局路径对比分析。 2. 通过动态窗口法和人工势场法进行了局部路径优化的比较研究。 3. 将A* 算法用于生成全局路线，然后将结果作为输入提供给动态窗口方法以实现寻路。 文中详细展示了仿真图、对比图表，并附有表格进行数据分析。所有资料均制作成Word文档格式以便于复制和使用。此外，在迷宫型地图上进行了A星与Dijkstra算法的搜索路径对比实验。 该研究的所有内容均为作者亲自完成，且为最新研究成果，非常适合用于各种比较分析。 核心关键词包括：MATLAB；算法；路径规划；A* 算法；Dijkstra 算法；动态窗口方法；人工势场方法。
     
  • 全局比对：基于Smith-Waterman算法的全球 alignment
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    本研究探讨了Smith-Waterman算法在生物信息学中的应用，专注于实现序列的局部和全局最优比对，以揭示不同物种间的遗传关系。 该Java程序用于执行Smith-Waterman全局对齐算法以找到任意两个给定字符串的最佳全局对齐方式。要运行此程序，请在编译后调用Alignment.main方法。 默认情况下，结果将被写入实例本地目录中的logs_(iterations)x(lengths).txt文件中。可以更改输出路径和文件名，但目前该设置已硬编码。 请注意，在单个实例的多个线程中运行程序可能会导致问题，因为静态变量用于保持其功能，并且并行执行它们可能破坏结果。
     
  • C++程序的对象生命周期：全局对象、局部对象、静态对象和动态分配的局部对象详解，及其在C...
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    本文深入探讨了C++中不同类型的对象生命周期，包括全局对象、局部对象、静态对象以及通过new操作符创建的动态对象，解析它们各自的生存期与作用域。 C++程序的构造函数和析构函数决定了对象的生命期。在C++中有四种类型的对象：全局对象、局部对象、静态（static）对象以及通过new关键字创建出来的局部对象。产生一个C++对象的方法有四类，分别是栈上分配内存（in stack）、堆上分配内存（in heap）、作为全局变量和局部静态变量(local static)。
     
  • 改进A*算法与DWA融合的路径规划：全局和局部规划仿真的对比及避障研究
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    本研究结合A*算法与动态窗口法(DWA)，探讨了机器人在复杂环境下的路径规划策略，通过全局与局部规划仿真对比分析，重点优化了实时避障性能。 本段落探讨了改进A*算法与动态窗口算法(DWA)融合策略在机器人路径规划中的应用，并进行了全局与局部规划的仿真对比及障碍物规避研究。通过MATLAB进行仿真，分析了基于改进A*算法与DWA算法规避未知障碍物的效果，展示了传统A*算法和改进A*算法之间的性能差异。 具体而言，在仿真中设置任意起点和终点以及动态或静态未知障碍物，并可更改地图尺寸以对比不同规模下的路径规划效果。通过融合改进的A*全局路径规划与DWA局部避障策略，机器人不仅能避开移动中的障碍物，还能保持安全距离。此外，本段落还提供了包含单个算法仿真结果及角速度、线速度等变化曲线在内的多种仿真图片。 关键词：改进A*算法; DWA算法; 路径规划; 机器人; MATLAB仿真; 未知障碍物; 全局路径规划; 局部路径规划; 对比分析。
     
  • 利用Python编程计算全局与局部双变量Moran指数
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    本研究探讨了运用Python编程技术来评估空间自相关的全局与局部双变量Moran指数的计算方法及其应用。 基于Python实现全局和局部双变量Moran指数计算，输入参数可以直接是shapefile文件。
     
  • 全局变量、局部变量、静态全局变量和静态局部变量的差异
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    本文深入解析了编程中四种主要类型的变量：全局变量、局部变量、静态全局变量及静态局部变量。通过对比它们的作用域、生命周期以及存储位置，帮助读者全面理解其特性和应用场景。 全局变量在整个程序范围内可见；局部变量仅在声明它的函数或代码块内有效。静态全局变量虽然也是全局的，但其作用范围被限制在其定义文件内部，不对外公开；而静态局部变量则是在它所在的函数或者代码块中具有持久性，在每次进入该函数时不会重新初始化。