基于长种子的二代测序序列找全比对算法

主流的二代测序序列找全比对算法采用种子扩展的方法,由于长种子索引存在空间开销大或检索时间长的问题,这类算法大多使用短种子而导致候选位置过多,增加了比对的时间成本.为此,提出一种基于长种子的找全比对算法,设计了一种空间开销低和检索时间适度的长种子哈希索引,其通过模运算限制哈希空间并使用布隆过滤器识别同一存储位置上的不同种子.长种子显著减少候选位置数量,从而降低验证阶段的时间开销.实验结果表明,在人类基因序列测序数据集上,该算法维持同等精度的同时比现有主流算法时间效率更高.

基于神经网络的天气发生器

提出一种基于BP神经网络的天气发生器模型,可以根据12个月的月平均天气数据(包括日照强度、最高气温、最低气温、风速、露点温度、降水量),模拟生成365天的逐日天气数据。使用河南省南阳气象站从1990年到2004年的实测数据训练网络模型,并使用该地区2005年到2009年的数据进行模型验证。各天气变量的逐日模拟数据与实测数据在365×5天内的均方根误差,分别为6.310、5.638、5.743、0.951、7.481、9.172;平均绝对百分比误差分别为41.9%、23.6%、7.7%、41.9%、92.9%、208.2%。实验结果表明:除降水量的表现不好之外,该天气发生器模型可以很好地生成接近真实分布的模拟天气数据。

满园春色关不住,药植缤纷入园来

我的一位老同事知道我喜欢花花草草，他去过药用植物园后立即发短信告诉我，且详细地说明了它的位置。老伴是个花迷，这几年收集了很多品种的花儿，得知这样一个所在岂能没有行动？第二天老伴就兴冲冲地带着我去逛药用植物园。