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  • 含量怎么计算
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    2020-12-28 22:52:25

    锂电池计算公式wh 锂电池锂含量如何计算

    发布时间:2017-03-20

    来源:服务器之家

    锂电池大家估计每天都会有接触了,那么锂电池是如何计算锂含量的呢,这个问题我相信没有几个朋友知道 吧,下面我们来看看锂电池锂含量计算方法吧。

    根据民航局发布的《锂电池航空运输规范》的有关规定:

    1、备用电池或设备中的电池作为行李运输时,锂金属或锂合金电池锂含量不超过2g;

    2、锂离子电池额定能量应不超过100Wh;

    3、对于额定能量大于100Wh小于160Wh的大型锂离子电池,经航空运营人批准后后方可随身携带,但携带数量不得超过两块。

    4、另内含锂电池的设备可置于托运行李或手提行李,备用锂电池仅能置于手提行李。

    计算方法:

    1、额定能量计算方法:

    A、如果已知电池的标称电压(V )和标称容量(Ah),可以通过计算得到额定能量的数值:

    Wh= V x Ah

    标称电压和标称容量通常标记在电池上。

    B、如果电池上只标记有毫安时(mAh),可将该数值除以1000得到安培小时(Ah) 。

    例如:电池标称电压为3.7V,标称容量为760 mAh ,其额定能量为:

    760 mAh ÷ 1000 = 0.76Ah

    3.7V×0.76Ah=2.9Wh

    2、锂电池中锂的含量计算方法:

    如果电池上标记有电流(mAh),可以将该数据除以1000再乘以0.3,即可得到该电池锂含量的克数。

    比如:电池电流为4600mAh,则锂的含量就是4600mAh ÷1000 X 0.3 =1.38 克,是小于2克的,符合安全标准。

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    DNA 序列的 GC 含量是指序列中'G'和'C'所占的百分比。

    一条 DNA 序列很容易表示,但是如果有多条 DNA 序列放在一起,则每条序列必须被标记,通常的做法是保存为 FASTA 格式文件。在这种格式中,序列的名称占一行,名称的最前面是一个大于符号‘>’开头,序列名称后面可以跟一系列说明;序列信息从名称的下一行开始,直到遇到下一个以‘>’开头的序列名称为止。Fasta 格式文件可参考下面的示例数据。

    给定:一个 Fasta 序列文件。

    需得:GC 含量最高的序列名称及其 GC 含量(各占一行行输出)。

    示例数据

    >Rosalind_6404
    CCTGCGGAAGATCGGCACTAGAATAGCCAGAACCGTTTCTCTGAGGCTTCCGGCCTTCCC
    TCCCACTAATAATTCTGAGG
    >Rosalind_5959
    CCATCGGTAGCGCATCCTTAGTCCAATTAAGTCCCTATCCAGGCGCTCCGCCGAAGGTCT
    ATATCCATTTGTCAGCAGACACGC
    >Rosalind_0808
    CCACCCTCGTGGTATGGCTAGGCATTCAGGAACCGGAGAACGCTTCAGACCAGCCCGGAC
    TGGGAACCTGCGGGCAGTAGGTGGAAT
    

    示例结果

    Rosalind_0808
    60.919540
    

    Python 实现

    Computing_GC_Content.py

    import sys
    import pysam
    
    def gc_content(item):
        n, s = item
        return (s.count('G') + s.count('C')) * 100 / len(s)
    
    def max_gc_content(infasta):
        dna = {}
        with pysam.FastxFile(infasta) as fh:
            for r in fh:
                dna[r.name] = r.sequence.upper()
        return max(dna.items(), key=gc_content)
    
    def test():
        item = max_gc_content('rosalind_gc_test.txt')
        return item[0] == 'Rosalind_0808' and round(gc_content(item), 6)== 60.919540
    
    if __name__ == '__main__':
        if not test():
            print("cout_gc_content:Failed")
            sys.exit(1)
    
        item = max_gc_content('rosalind_gc.txt')
        print(item[0])
        print(gc_content(item))
    

    本题要点:

    1. 用 pysam 读取 Fasta 文件,并将其放入字典中;详细用法见:基因组文件读写(pysam)

    2. max 函数的使用,特别是为其构造一个 key 函数并传入,这是解本题的关键,GC 含量本身是很容易理解的。

    Problem

    The GC-content of a DNA string is given by the percentage of symbols in the string that are 'C' or 'G'. For example, the GC-content of "AGCTATAG" is 37.5%. Note that the reverse complement of any DNA string has the same GC-content.

    DNA strings must be labeled when they are consolidated into a database. A commonly used method of string labeling is called FASTA format. In this format, the string is introduced by a line that begins with '>', followed by some labeling information. Subsequent lines contain the string itself; the first line to begin with '>' indicates the label of the next string.

    In Rosalind's implementation, a string in FASTA format will be labeled by the ID "Rosalind_xxxx", where "xxxx" denotes a four-digit code between 0000 and 9999.

    Given: At most 10 DNA strings in FASTA format (of length at most 1 kbp each).

    Return: The ID of the string having the highest GC-content, followed by the GC-content of that string. Rosalind allows for a default error of 0.001 in all decimal answers unless otherwise stated; please see the note on absolute error below.

    Sample Dataset

    >Rosalind_6404
    CCTGCGGAAGATCGGCACTAGAATAGCCAGAACCGTTTCTCTGAGGCTTCCGGCCTTCCC
    TCCCACTAATAATTCTGAGG
    >Rosalind_5959
    CCATCGGTAGCGCATCCTTAGTCCAATTAAGTCCCTATCCAGGCGCTCCGCCGAAGGTCT
    ATATCCATTTGTCAGCAGACACGC
    >Rosalind_0808
    CCACCCTCGTGGTATGGCTAGGCATTCAGGAACCGGAGAACGCTTCAGACCAGCCCGGAC
    TGGGAACCTGCGGGCAGTAGGTGGAAT
    

    Sample Output

    Rosalind_0808
    60.919540
    

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    展开全文
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  • DNA核苷酸含量计算

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    在探索分子生物学的道路上,DNA中所蕴含的信息是至关重要的,由前文我们可以知道一条DNA链仅有A,T,C,G四种碱基决定的核苷酸序列构成,因此了解一条DNA链中四种核苷酸的含量是非常关键的一步! Given:  A DNA ...

     

    分子生物学简介

    构成所有生物原料的细胞被认为是生命的基石。细胞核是大多数真核细胞的组成部分,150年前被确定为细胞活动的中心。

    在光学显微镜下观察,细胞核仅作为细胞的较暗区域出现,但随着我们增加放大倍数,我们发现细胞核密集地充满了称为染色质的大分子物质。在有丝分裂期间(真核细胞分裂),大多数染色质浓缩成长而细的细胞串,称为染色体。有关有丝分裂不同阶段的细胞图见下图。

    图1. 在1900年Emmund Wilson在有丝分裂不同阶段绘制的洋葱细胞图。由于样品已被染色,导致细胞中的染色质(吸收染料)与细胞的其他部分形成鲜明对比。

    染色质中含有的一类大分子称为核酸。20世纪早期对核酸化学特性的研究最终得出结论:核酸是聚合物,或者将这种重复结构的称为单体。由于它们细而长,核酸聚合物通常被称为

    核酸单体称为核苷酸,并作为链长度的单位(缩写为nt)。每个核苷酸由三部分组成:糖分子,带有负离子的磷酸盐,和核碱基化合物(简称“碱基”)。当一个核苷酸的糖与链中下一个核苷酸的磷酸键合时开始聚合,其形成核酸链的糖-磷酸骨架。关键点在于特定类型核酸的核苷酸总是含有相同的糖和磷酸盐分子,它们的区别仅在于它们对碱基的选择。因此,核酸的一条链可以仅基于其碱基的顺序与另一条链区分开;碱基的这种排序定义了核酸的一级结构

    例如,图2显示了脱氧核糖核酸(DNA)链,其中糖被称为脱氧核糖,分别有四种碱基:腺嘌呤(A),胞嘧啶(C),鸟嘌呤(G)和胸腺嘧啶(T)。

    图2. DNA的一级结构示意图。

    DNA存在于地球上的所有生物体中,包括细菌;它甚至存在于许多通常被认为是非生命的病毒中。由于其重要性,我们使用“基因组”来指代生物体染色体中包含的DNA的总和。

    问题

    在探索分子生物学的道路上,DNA中所蕴含的信息是至关重要的,由前文我们可以知道一条DNA链仅有A,T,C,G四种碱基决定的核苷酸序列构成,因此了解一条DNA链中四种核苷酸的含量是非常关键的一步!

    Given: A DNA string s of length at most 1000 nt.

    Return: Four integers (separated by spaces) counting the respective number of times that the symbols 'A', 'C', 'G', and 'T' occur in s.

    样本数据集

    AGCTTTTCATTCTGACTGCAACGGGCAATATGTCTCTGTGTGGATTAAAAAAAGAGTGTCTGATAGCAGC
    

    样本输出

    20 12 17 21
    

    ## 加载样本数据
    with open("F:\Python\dna.txt", "r") as r_dna:
        r_dna = r_dna.read()
    
    ## 在这里我们可以使用python的字符串自带的一个属性(.count())来实现此算法
    print(r_dna.count("A"))
    
    def count_DNA(string):
        return string.count("A"), string.count("C"), string.count("G"), string.count("T")
    print(count_DNA(r_dna))

     

    In [1]:

    ## 加载样本数据
    with open("Bioinformatics_Stronghold/data/rosalind_dna.txt", "r") as r_dna:
        r_dna = r_dna.read()
    

    In [2]:

    ## 在这里我们可以使用python的字符串自带的一个属性(.count())来实现此算法
    print(r_dna.count("A"))
    

    Out[2]:

    243
    

    In [3]:

    def count_DNA(string):
        return string.count("A"), string.count("C"), string.count("G"), string.count("T")
    

    In [4]:

    print(count_DNA(r_dna))
    

    Out[4]:

    (243, 228, 221, 231)
    

    最后如果对生物信息学算法感兴趣的小伙伴可以关注我在github上的项目Bioinfo

    https://github.com/zomath/python/tree/master/Bioinfo
    展开全文
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    题目:

    计算DNA序列GC含量(Computing GC content)

    Given: At most 10 DNA strings in FASTA format (of length at most 1 kbp each).

    所给:不超过10条DNA序列,每条最少1kbp,以FASTA格式提供。

    Return: The ID of the string having the highest GC-content, followed by the GC-content of that string. Rosalind allows for a default error of 0.001 in all decimal answers unless otherwise stated; please see the note on absolute error below.

    需得:GC含量最高序列的ID,以及其GC含量。允许误差0.001。

    测试数据

    >Rosalind_6404

    CCTGCGGAAGATCGGCACTAGAATAGCCAGAACCGTTTCTCTGAGGCTTCCGGCCTTCCC

    TCCCACTAATAATTCTGAGG

    >Rosalind_5959

    CCATCGGTAGCGCATCCTTAGTCCAATTAAGTCCCTATCCAGGCGCTCCGCCGAAGGTCT

    ATATCCATTTGTCAGCAGACACGC

    >Rosalind_0808

    CCACCCTCGTGGTATGGCTAGGCATTCAGGAACCGGAGAACGCTTCAGACCAGCCCGGAC

    TGGGAACCTGCGGGCAGTAGGTGGAAT

    测试输出

    Rosalind_0808

    60.919540

    背景

    在分析语言时,首先要做的往往是计算各个字母出现的频率。这种思想可以推广到生物学的序列分析中。在双链DNA中,由于碱基互补配对,G与C出现的频率相同,A与T出现的频率相同。同一物种内的不同个体GC含量基本相同,物种间则存在差异,尤其是真核和原核生物之间差异较大,真核生物GC含量约为50%,原核生物则显著高于50%。因此面对一段信息未知的DNA序列,可以利用GC含量初步判断其种属。

    FASTA格式是一种基于文本用于表示核酸序列或多肽序列的格式,其第一行是由大于号“>”(较常用)或分号“;”打头的任意文字说明,用于序列标记;从第二行开始为序列本身,只允许使用既定的核苷酸或氨基酸编码符号,通常核苷酸符号大小写均可,而氨基酸常用大写字母。一般每行60~80个字母。FASTA格式已成为生物信息学领域的一项标准。

    思路

    本题出现了fasta格式文件,为了后续操作方便,做好的方法是定义一个专门读入fasta文件的函数,可以直接输出两个列表,分别包含序列说明和序列本身,且索引相同。随后就可以用字符串本身带的方法实现GC含量的计算。

    Python知识点

    Python使用def关键字定义函数,将常用的操作封装成函数可以实现代码的复用,还可以将所用的工具函数写在专门的文件里,使用时用import关键字导入,为阅读方便,本系列不采用这种方法,所有的用到的函数都临时定义。

    代码

    def readfasta(lines):"""读入并处理FASTA文件的函数"""

    seq = []

    index = []

    seqplast = ""

    numlines = 0

    for i in lines:

    if '>' in i:  # 判断是序列行还是说明行

    index.append(i.replace("\n", "").replace(">", ""))

    seq.append(seqplast.replace("\n", ""))

    seqplast = ""

    numlines += 1

    else:

    seqplast = seqplast + i.replace("\n", "")  # 把分行的序列拼接成一个字符串

    numlines += 1

    if numlines == len(lines):

    seq.append(seqplast.replace("\n", ""))

    seq = seq[1:]

    return index, seq

    def countGC(list):"""计算GC含量的函数"""

    numGC = list.count('G') + list.count('C')

    perGC = float(numGC) / len(list)

    return perGC * 100

    f = open('rosalind_gc.txt', 'r')

    lines = f.readlines()

    f.close()

    (index, seq) = readfasta(lines)  # 接收序列名和序列

    result = []

    for i in seq:

    result.append(countGC(i))

    maxID = index[result.index(max(result))].replace('>', "").replace("\n", "")

    seqGC = max(result)

    print(maxID)

    print(round(seqGC,6))

    展开全文
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