c語言怎么寫第一行是一個(gè)整數(shù)N，代表有N組測(cè)試數(shù)據(jù)，接下來是N行，每行有兩個(gè)整數(shù)A和B。

輸入n

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換行;

for循環(huán){

利用隨機(jī)函數(shù)獲取兩個(gè)整數(shù)\n；

}

#include stdio.h

int main()

{

int i,N;

scanf("%d",N);

int *t=new int[N];

for(i=0;iN;i++)

scanf("%d",t[i]);

for(i=0;iN;i++)

if(t[i]%2==1)

printf("YES!\n");

else

printf("NO!\n");

return 0;

}

擴(kuò)展資料：

在1-52間每生成一個(gè)隨機(jī)數(shù)后，檢查該隨機(jī)數(shù)是否出現(xiàn)過，如果是第一次出現(xiàn)，就放到序列里，否則重新生成一個(gè)隨機(jī)數(shù)作檢查。在 excel worksheet里面用這種辦法，會(huì)造成if多層嵌套，不勝其煩，在VBA里面做簡單一些，但是效率太差，越到序列的后端，效率越差。

當(dāng)然也有比較好的辦法，在VBA里面，將a(1)-a(52)分別賦予1-52，然后做52次循環(huán)，例如，第s次生成一個(gè)1-52間的隨機(jī)數(shù)r，將a(s)與a(r)互換，這樣的話，就打亂了原有序列，得到一個(gè)不重復(fù)的隨機(jī)序列。

參考資料來源：百度百科-隨機(jī)函數(shù)

對(duì)圖1中l(wèi)一4號(hào)個(gè)體進(jìn)行基因檢測(cè)，將含有該遺傳病基因或正?；虻南嚓P(guān)DNA片段各自用電泳法分離．正常基因

A、由圖4號(hào)為患者，其父母1和2號(hào)正常，可判斷該病是常染色體隱性遺傳?。Y(jié)合圖2abcd中abd都具有條帶1和2，c只有條帶2，圖1中123號(hào)正常，4號(hào)患病，可知4號(hào)對(duì)應(yīng)的應(yīng)該是C，故A正確．

B、4號(hào)個(gè)體為常染色體隱性遺傳病患者，沒有該病的正?；颍⑶抑挥袟l帶2，因此條帶2DNA片段有致病基因，故B正確．

C、根據(jù)圖一可知，設(shè)正?；?yàn)锳，致病基因?yàn)閍，那么1號(hào)和 2號(hào)的基因型均為Aa，4號(hào)為aa．從7號(hào)（aa）可以推知5號(hào)和6號(hào)的基因型均為Aa，那么8號(hào)可能有的基因型為AA（1/3）或Aa（2/3），3號(hào)基因型為Aa（2/3）由圖2條帶判斷，因此8號(hào)個(gè)體的基因型與3號(hào)個(gè)體的基因型相同的概率為2/3，故C正確．

D、9號(hào)可能有的基因型為AA（1/3）或Aa（2/3），他與一個(gè)攜帶者（Aa）結(jié)婚，孩子患病的概率為1/4*2/3=1/6，故D錯(cuò)誤．

故選D．

基因檢測(cè)中aa，ac.ag是什么意思

佳學(xué)基因普及科技知識(shí)，每一個(gè)問題都是有理的?；蛐畔⑹峭ㄟ^堿基對(duì)來表現(xiàn)的。一個(gè)基因通常用兩個(gè)字母來表示，一個(gè)是來自父親的，一個(gè)來自母親。這里應(yīng)當(dāng)是三個(gè)不同位置的基因信息。第一個(gè)位置是AA,稱之為純合基因，來自父親的和來自母親的是一樣的；AC和AG表明來自父親和來自母親的是不同的。人體是由30億個(gè)信息單位組成的，這30億個(gè)信息單位，基本上只有四種，即A, G, C, T,分別代表四種核苷酸，即DNA的組成成分。它們是腺苷酸、鳥苷酸、胞苷酸和胸腺核苷酸。

基因芯片信號(hào)檢測(cè)與數(shù)據(jù)處理（詳細(xì)版）

來回顧一下基因芯片分析的步驟，首先在布滿探針的玻璃平板上加入不同熒光標(biāo)記（Cy3和Cy5）的對(duì)照組和實(shí)驗(yàn)組mRNA樣品，與芯片上探針雜交后，再用計(jì)算機(jī)掃描熒光信號(hào)，最后進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，分析。

?生物芯片在熒光標(biāo)記的樣本和探針結(jié)合后, 必須用掃讀裝置將芯片測(cè)定結(jié)果轉(zhuǎn)變成可供分析處理的圖像數(shù)據(jù)。

1.圖像分析

2.數(shù)據(jù)預(yù)處理

具體過程：

1.激光激發(fā)使含熒光標(biāo)記的DNA片段發(fā)射熒光

2.激光掃描儀或激光共聚焦顯微鏡采集各雜交點(diǎn)的信號(hào)

3.軟件進(jìn)行圖象分析和數(shù)據(jù)處理

?生物芯片檢測(cè)的目的是將不可見的生物分子的微弱變化通過生物、化學(xué)、光學(xué)、電子和軟件等多學(xué)科交叉技術(shù)的綜合處理，轉(zhuǎn)換成可見的數(shù)字圖像信號(hào)，實(shí)現(xiàn)信號(hào)的放大、增強(qiáng)和可視化，以便進(jìn)行科學(xué)研究。

掃描儀組成：包括硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)

信號(hào) (signal) : 通過檢測(cè)一 起獲得的數(shù)字量 輸出 ，對(duì)應(yīng)于真實(shí)的實(shí)驗(yàn)分析數(shù)據(jù)。

噪聲 (noise) : 通過檢測(cè)儀器的數(shù)字量輸出， 對(duì)應(yīng)于背景熒光、暗電流、沖擊噪聲以及其他非實(shí)驗(yàn)分析數(shù)據(jù)。

信噪比（signal-to-noise ratio) : 微陣列檢測(cè)過程中信號(hào)和噪聲的比值 。

1.數(shù)據(jù)的提取

2.對(duì)數(shù)化

3.探針過濾

4.補(bǔ)缺失值

5.標(biāo)準(zhǔn)化

6.探針注釋

7.基因過濾

芯片的熒光掃描圖像信號(hào)

一般來說，實(shí)驗(yàn)組一般為疾病樣本，對(duì)照組為正常樣本

CH1I? 實(shí)驗(yàn)組信號(hào)值

CH1B? 實(shí)驗(yàn)組背景值

CH2I? 對(duì)照組信號(hào)值

CH2B? 對(duì)照組背景值

表達(dá)譜矩陣表達(dá)量計(jì)算：

Ratio=(CH1I-CH1B)/(CH2I-CH2B）

芯片數(shù)據(jù)格式

下列為表達(dá)譜矩陣的一般格式：每一列為一個(gè)樣本（sample）的所有基因表達(dá)值，每一行為某個(gè)基因在所有樣本的表達(dá)值

原始數(shù)據(jù)呈偏態(tài)分布對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)化后呈近似正態(tài)分布

去除表達(dá)水平是負(fù)值或很小的數(shù)據(jù)或明顯的噪音數(shù)據(jù)過閃耀現(xiàn)象物理因素導(dǎo)致的信號(hào)污染（劃傷，指紋等）

原因：雜交效能低，點(diǎn)樣問題 ……

實(shí)際問題：彗星尾 背景高 粘點(diǎn)問題等

非隨機(jī)缺失（豐度過高或過低）

隨機(jī)缺失（與表達(dá)水平高低無關(guān)）

1.刪除相應(yīng)的行，列

2.簡單補(bǔ)缺法 0/1

3.均值 樣本均值 基因均值

4.k近鄰法

由于會(huì)存在系統(tǒng)誤差，需要對(duì)芯片進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化

感興趣的變異

真正的生物學(xué)變異

差異表達(dá)基因

混雜變異

實(shí)驗(yàn)過程中引入的變異

在樣本的染色、芯片的制作、芯片的掃描過程中引入的系統(tǒng)誤差

系統(tǒng)誤差來源

染料的物理屬性

染料的結(jié)合效率

探針的制備

探針和樣本的雜交過程

數(shù)據(jù)收集時(shí)的掃描過程

不同芯片間的差異

不同芯片雜交條件

標(biāo)準(zhǔn)化過程的參照物穩(wěn)定表達(dá)的基因

持家基因(housekeeping genes)

外源性的或人工合成的控制基因(controls）

芯片上大部分穩(wěn)定表達(dá)的基因(所有基因)

相對(duì)穩(wěn)定基因子集( invariant set）

不存在染料偏倚

不存在不同grid帶來的系統(tǒng)誤差

主要為不同芯片間的差異

類似于cDNA芯片

Z-score

MAS 5

RMA

Probe ID 第一列

Gene Symbol 第二列

ENTREZ_GENE ID 第三列

刪除探針對(duì)應(yīng)不到基因表達(dá)譜里的行

多個(gè)探針對(duì)一個(gè)基因，表達(dá)值取均值或中值

一個(gè)探針對(duì)多個(gè)基因，刪除行

r語言實(shí)現(xiàn)

probe_namerownames(probe_exp)#提取probeid

locmatch(probeid_geneid[,1],probe_name)#probeid進(jìn)行匹配,30000多個(gè)

probe_exp-probe_exp[loc,]#能匹配上的probe的對(duì)應(yīng)表達(dá)值

raw_geneid-as.numeric(as.matrix(probeid_geneid[,3]))#每個(gè)probeid對(duì)應(yīng)的geneid

index-which(!is.na(raw_geneid))#找出有g(shù)eneid的probeid并建立索引

geneid-raw_geneid[index]#提取與geneid匹配的probeid

exp_matrix-probe_exp[index,]#找到每個(gè)geneid的表達(dá)值（這里探針對(duì)應(yīng)不到基因的行就刪除了）

geneidfactor-factor(geneid)

gene_exp_matrix-apply(exp_matrix,2,function(x) tapply(x,geneidfactor,mean))#多個(gè)探針對(duì)應(yīng)1個(gè)基因的情況，取平均值

rownames(gene_exp_matrix)-levels(geneidfactor)#geneid作為行名

gene_exp_matrix2-cbind(geneid,gene_exp_matrix)

write.table(gene_exp_matrix2,file="geneid_exp.txt",sep="\t",row.names=F)#寫出geneid表達(dá)譜矩陣

＃把gene id轉(zhuǎn)化成gene symbol

locmatch(rownames(gene_exp_matrix),probeid_geneid[,3])#geneid表達(dá)譜矩陣和geneid匹配，建立索引

row.names(gene_exp_matrix)-probeid_geneid[loc,2] ＃行名換成gene symbol

genesymbol-rownames(gene_exp_matrix)

gene_exp_matrix3-cbind(genesymbol,gene_exp_matrix#Gene_symbol這列為表達(dá)譜的行名，并與表達(dá)譜合并

write.table(gene_exp_matrix3,file="genesymbol_exp.txt",sep="\t",row.names=F,quote=F)#寫出genesymbol表達(dá)譜矩陣

基因過濾

波動(dòng)篩選方差

最小倍數(shù)變化篩選(Minimumfold-change filter) 差異性較小的基因可用該方法去除

此處篩選的標(biāo)準(zhǔn)基于以下條件:滿足表達(dá)量距其在所有芯片上表達(dá)量中位數(shù)相差指定倍數(shù)的基因的個(gè)數(shù)，占總基因個(gè)數(shù)的比例(故在此需要用戶指定兩個(gè)值，比例和倍數(shù))。

少于x%中的表達(dá)水平大于等于中值的y倍(20%，1.5）

內(nèi)容大部分來源于老師PPT和生物信息學(xué)第二版，在這里做總結(jié)歸納

對(duì)一道生物題所給信息的疑問。。。

回答：

預(yù)備：對(duì)圖1中l(wèi)一4號(hào)個(gè)體進(jìn)行基因檢測(cè)——只是1~4號(hào)個(gè)體。雖然左圖中一共有4代9個(gè)個(gè)體。

回答1：“正?；蝻@示一個(gè)條帶，患病基因顯示為另一個(gè)不同的條帶” ———這句話什么意思？

——這句話的意思是，正常個(gè)體（的樣本）基因（就是pb，Base Pair 堿基對(duì)）顯示成1條（或2條）可見的條帶，而患病者的則顯示為2條（或1條）?！@是什么意思呢？打個(gè)比方：你做過層析實(shí)驗(yàn)吧，就是比如是 紙層析，那么分析的物質(zhì)將在 濾紙 上呈現(xiàn)出 一條一條的分布帶——而對(duì)于本題止中所有的項(xiàng)目，就是比如（題目中只說了電泳法，而沒有說用什么材料——比如，是用 瓊脂糖凝膠，還是用 聚丙烯酰胺凝膠 來做電泳的 支持物）瓊脂糖凝膠電泳，將4個(gè)個(gè)體的樣本，同時(shí)、分別，做了對(duì) DNA片段上的基因，進(jìn)行了電泳分離。那么這4個(gè)樣品的染色體上（你說DNA上也行）的基因片段（前面說了就是堿基對(duì)，英文字母縮寫 pb；不同作用——我們叫控制不同性狀 的基因片段的pb），就會(huì)因?yàn)?PH值 和 基因?qū)?shù)目 不同，而發(fā)生 不同速度 的電泳，而在

瓊脂糖凝膠 上奔跑、聚集，呈現(xiàn) 帶著分布——這就是 條帶 咯。

——從右圖我們可以看見，4個(gè)個(gè)體的4個(gè)樣本中，a, b, d這3個(gè)樣本（樣本與樣品都是一個(gè)意思哈，都是取的樣）各產(chǎn)生了2個(gè)條帶，而樣本c只產(chǎn)生了一個(gè)條帶——已經(jīng)理解。如果沒有，就想像：一張紙，上面橫著畫了粗細(xì)不同的兩橫，而c只有一橫，這個(gè)樣子。

回答2：為什么編號(hào)c沒有條帶1？——從左圖及全圖中部指示的 正常與患病 圖示可以看出，在1——4號(hào)個(gè)體中，1——3號(hào)個(gè)體為正常，4號(hào)為患者，所以，對(duì)應(yīng)一下，立即明白：c呀，就是4號(hào)個(gè)體的樣本呀——因?yàn)樗? 缺失 了某些 同樣功能 的基因片段（堿基對(duì)），所以，沒有 條帶1，這就是 4號(hào)個(gè)體 患病的原因——哦不，差點(diǎn) 形而上 啦！不是 原因，是 證據(jù)！

回答3：——祝你快樂~~假日愉快 *-~

本文名稱：基因檢測(cè)c語言函數(shù) 基因檢測(cè)c語言函數(shù)有哪些
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