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  • DNA功能氮化硅纳米Kong,用于DNA生物传感器序列特异性识别
  • 由于完整的DNA链包含大量数据(通常为数十亿个核苷酸),因此弄清每个序列段的功能具有挑战性。 已经提出了几种强大的DNA序列功能预测模型,包括CNN(卷积神经网络),RNN(递归神经网络)和LSTM [1](长期短期记忆...
  • 使用DNA功能金纳米颗粒进行基于芯片microRNA视觉检测
  • 用新建立的非线性动力学模型研究了DNA的非线性特性及它的复制与遗传,转录和转译等生物功能.这个新的模型强调了碱基氢键中的氢原子的独特作用,使用了三个动力学变量来描述氢原子在双Morse势中的振动及碱基的振动与...
  • DNA功能纳米金荧光法检测汞(Ⅱ),卢雁,唐文,本文报道了水溶液中,DNA功能纳米金荧光法检测Hg2+。该检测主要是基于Hg2+诱导的DNA构型变化和供受体之间能量共振转移。有Hg2+
  • 功能T-DNA插入载体构建,张林甦,王梅珍,突变体是研究基因功能的良好材料,而插入突变是获得突变体库常用方法。目的:构建可用于创建丹参等植物突变体库功能载体。
  • Matlab在DNA功能片段分析中应用,刘萌戈,,用Matlab软件内置函数编写程序,应用到DNA链上功能片段位置特征分析中。程序运行快速,扩展性强,有望成为生物信息学研究和教育
  • DNA功能域是一段保守有特定功能的一小段序列,在生物进化过程中保持保守,长度一般不超过520bp,通常和转录因子结合,以方便快速定位功能蛋白。DNA功能域能出现在基因不同位置,出现次数也不确定。 本软件使用...

    在这里插入图片描述
    DNA功能域是一段保守的有特定功能的一小段序列,在生物进化过程中保持保守,长度一般不超过520bp,通常和转录因子结合,以方便快速定位功能蛋白。DNA功能域能出现在基因的不同位置,出现的次数也不确定。

    本软件使用的是分支界定算法,即将DNA序列变为树状结构,每个节点下面有4个分支,分别为A,T,C,G。需要使用者输入想发现的DNA功能域长度,然后计算hammingDistance,使用通常的贪婪算法需要遍历树的每个节点,本软件使用suffix即后缀算法,如"mississip",其实就是在字典树中插入mississip,ississip,sissip,issip,ssip,sip,ip,p。DNA序列ATCGGTCG由suffix G,CG,TCG,GTCG,GGTCG,TCGGTCG,ATCGGTCG组成。计算hammingDistance评分的时候如果序列的后缀部分已经不好,那么就没有必要计算完整的部分,在树的结构里就会跳过即bypass。假如需要比对的有5条DNA序列,那么会将其用kmer构建树结构,代码如下。

    import re,sys
    def nextvertix(array,i,L,k): # 去树结构中的下一个节点
        if i<L:
            array.append(1)
            return array,i+1
        else:
            for j in range(L,0,-1):
                if array[j-1]<k:
                    array[j-1]+=1
                    return array,len(array)
                else:
                    array[j-1]=1
                    array[-1:]=[]
        return array,0
    
    q = [2,4,4,4]
    z = nextvertix(q,len(q),5,4)
    #print(z)
    
    
    def byPass(a,i,L,k): #直接跳到下个同等级的下一个节点
        for j in range(i,0,-1):
            if a[j-1]<k:
                a[j-1]+=1
                return a,len(a)
            a[j-1]=1
            a[-1:]=[]
        return a,0
    
    a = [2,4,4,3,3]
    d = byPass(a,5,5,4)
    #print(d)
    
    def kmer(length,string):# 将DNA序列分割成kmer
        lis = []
        for i in range(0,len(string)-length+1):
            lis.append(string[i:length+i])
        return lis
    
    def lettreDiffrent(l,n):#计算2条序列之间的不同字母数量
        dis = 0
        for i,j in zip(l,n):
            if i!=j:
                dis+=1
        return dis
    
    def hammingDistance(s,DNA):#计算hamming distance
        liss = []
        for i in DNA:
            lis = kmer(len(s),i)
            if s in lis:
                liss.append(0)
            else:
                 liss.append(min([lettreDiffrent(s, i) for i in lis]))
    
        return sum(liss)
    b = 'GCTTAGCCGGCCTGGCCAAT'
    d = 'ACTTGCAGAGCGGCGGTTAA'
    f = 'GGTTGCGTCCCAACTGGACC'
    
    '''b = 'GCTTAGCCGGCCTGGCCAATGG'
    d = 'AC'
    f = 'GGTTGCGTCCCAACTGGACCAA'
    i = 'AGTTGCGTCACTTCCTGGGCC'
    '''
    DNA = [b,d,f]
    #DNA=['CGGGCCTG','ACCTGGCA','CACCTGGC','GCCAACGT']
    
    
    
    def arrayToStr(array):#将数字变成字母
        dic = {1:'A',2:'C',3:'G',4:'T'}
        a = ''.join([dic[i] for i in array])
        return a
    
    
    def branchAndBound(DNA,l):# 主函数
        liste = []
        s = [1]
        bestDis = 10000000
        i = 1
        bestWord= ''
        while i>0:
            if i<l:
                prefix = s[:i]
                #print(s,i)
                suffix = bestWord[i:]
                #print(arrayToStr(prefix),suffix,bestWord)
                #print(prefix)
                #print(arrayToStr(prefix))
                optimalDis = hammingDistance(arrayToStr(prefix),DNA)
                optimalSuffixDis = hammingDistance(suffix,DNA)
                #print(optimalDis,bestDis)
                if optimalDis+optimalSuffixDis>bestDis:
                    s,i= byPass(s,len(s),l,4)
                    #print('bypass')
                    #print(prefix)
                    #print(s)
                    #print('o')
    
                else:
                    #print(prefix)
    
                    s,i= nextvertix(s,i,l,4)
                    #print(s)
    
    
            else:
                word = arrayToStr(s)
                #print(s)
                #print(word)
                liste.append(word)
                if hammingDistance(word,DNA)<bestDis:
                    bestDis=hammingDistance(word,DNA)
                    #print(bestDis)
                    bestWord = word
                    #print(bestWord)
                #print(word)
                s,i= nextvertix(s,i,l,4)
                #print(i)
        return bestWord, liste
    import time
    
    print('你好,欢迎使用由高端设计的DNA功能域搜索器,该程序使用的是分支界定的suffix算法')
    print('请输入你想发现功能域的DNA序列,请每次输入一条DNA序列,按回车键继续下一条DNA序列输入')
    print('='*37,'菜单','='*37)
    print('1.输入DNA序列,输入q结束输入,接下来输入功能域长度')
    print('2.关闭程序')
    
    lis=[]
    userinput=input('>>>>>')
    if userinput=='2':
        sys.exit(0)
        
    while userinput!='2':
        try:
            userinput=input('请输入DNA序列或者输入q(Q)退出序列输入:').upper()
            if userinput=='':
                raise Exception
            if userinput=='Q' and len(lis)>=2:
                break
            elif userinput=='Q' and len(lis)<2:
                print('你好,请至少输入2条DNA序列,程序才能进行比对')
            result=re.findall(r'[^ATCG]',userinput)
            if result!=[] and result!='[Q]':
                raise Exception
            if userinput!='Q':
                lis.append(userinput)
    
        except Exception:
            print('请输入有效的DNA序列')
        
    print(lis)
    min_len=min([len(i) for i in lis])
    print(min_len)
    loop=True
    while loop:
        try:
            lengths=int(input('>>>>>长度:'))
            if lengths>min_len:
                raise Exception
            loop=False
        except Exception:
            print('对不起,你希望的功能域长度大于你序列最短的长度,请重新输入')
        
    
    
    print('开始运算<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<')
    
    
    
    start_time = time.time()
    
    a,liste = branchAndBound(lis,lengths)
    print('发现功能域',a)
    #print(len(liste))
    print('寻找功能域消耗的运算时间为:',round(time.time()-start_time,3),'秒')
    

    软件也可以使用python3 pip install suffixdg下载使用。

    pypi.org个人项目链接:项目链接

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    Excel-DNA自定义函数的参数智能提示功能:ExcelDna.IntelliSense1.1.0.rar

     解压缩后,可以看到如下3个文件。

    ExcelDna.IntelliSense.xll 以及 ExcelDna.IntelliSense64.xll 是两个函数参数智能提示加载项,分别用于32和64位Excel。在Excel的加载项对话框中添加这些文件就可以出现参数智能提示。

    ExcelDna.IntelliSense.dll 是提供给开发人员用的,在Excel-DNA Addin项目中添加这个外部引用,就可以把智能提示的功能打包封装到xll加载项文件中。

    什么是智能提示?

     

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     解压缩后,可以看到如下3个文件。

    ExcelDna.IntelliSense.xll 以及 ExcelDna.IntelliSense64.xll 是两个函数参数智能提示加载项,分别用于32和64位Excel。在Excel的加载项对话框中添加这些文件就可以出现参数智能提示。

    ExcelDna.IntelliSense.dll 是提供给开发人员用的,在Excel-DNA Addin项目中添加这个外部引用,就可以把智能提示的功能打包封装到xll加载项文件中。

    什么是智能提示?

     

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  • DNA突变:个别dNMP(脱氧单磷酸核苷)残基以至片段DNA在结构、复制或表型功能的异常变化,也称为DNA损伤,多指点突变; 基因突变:基因组DNA分子发生突然、可遗传变异现象(gene mutation)。从分子水平上看...

    1,首先要明确DNA和基因的区别:

    DNA(Deoxyribonucleic
    acid)是由脱氧核糖核酸构成分子水平上的双链结构;

    基因(gene)具有遗传效应的DNA片段

    2,DNA突变与基因突变

    DNA突变:个别dNMP(脱氧单磷酸核苷)残基以至片段DNA在结构、复制或表型功能的异常变化,也称为DNA损伤,多指点突变;

    基因突变:基因组DNA分子发生的突然的、可遗传的变异现象(gene mutation)。从分子水平上看,基因突变是指基因在结构上发生碱基对组成或排列顺序的改变。

    3,DNA非编码区突变,DNA外显子突变,DNA内含子突变

    首先,外显子与内含子属于基因的范畴,均可被转录,但内含子转录的mRNA会被切割掉,不表达蛋白质,非编码区不可被转录。

    DNA非编码区突变、DNA外显子突变以及DNA内含子突变均属于基因突变的范畴,区别就是突变后对蛋白及形状的影响:

    非编码区突变会造成基因上游启动子的突变,会影响核糖体与DNA的结合效率,使基因不表达或者表达量少;

    外显子突变会造成编码区碱基组成或排列顺序的变化,会使基因结构发生变化;

    内含子突变会造成内含子转录mRNA组成与结构变化,进而影响mRNA的成熟加工,进而对最终蛋白产生影响。

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  • %% 目的:此功能的目的是“翻译”DNA 核苷酸%% 到他们将创造氨基酸中。 %% %% 工作原理:该函数搜索起始密码子、蛋氨酸和%% 从那里开始翻译。 功能到达停止后%%codon,它将开始寻找另一个起始密码子。 一旦到达%%...

空空如也

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