基因检测c语言函数 基因检测c语言函数有哪些

c语言怎么写第一行是一个整数N，代表有N组测试数据，接下来是N行，每行有两个整数A和B。

输入n

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换行;

for循环{

利用随机函数获取两个整数\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;

}

扩展资料：

在1-52间每生成一个随机数后，检查该随机数是否出现过，如果是第一次出现，就放到序列里，否则重新生成一个随机数作检查。在 excel worksheet里面用这种办法，会造成if多层嵌套，不胜其烦，在VBA里面做简单一些，但是效率太差，越到序列的后端，效率越差。

当然也有比较好的办法，在VBA里面，将a(1)-a(52)分别赋予1-52，然后做52次循环，例如，第s次生成一个1-52间的随机数r，将a(s)与a(r)互换，这样的话，就打乱了原有序列，得到一个不重复的随机序列。

参考资料来源：百度百科-随机函数

对图1中l一4号个体进行基因检测，将含有该遗传病基因或正常基因的相关DNA片段各自用电泳法分离．正常基因

A、由图4号为患者，其父母1和2号正常，可判断该病是常染色体隐性遗传病．结合图2abcd中abd都具有条带1和2，c只有条带2，图1中123号正常，4号患病，可知4号对应的应该是C，故A正确．

B、4号个体为常染色体隐性遗传病患者，没有该病的正常基因，并且只有条带2，因此条带2DNA片段有致病基因，故B正确．

C、根据图一可知，设正常基因为A，致病基因为a，那么1号和 2号的基因型均为Aa，4号为aa．从7号（aa）可以推知5号和6号的基因型均为Aa，那么8号可能有的基因型为AA（1/3）或Aa（2/3），3号基因型为Aa（2/3）由图2条带判断，因此8号个体的基因型与3号个体的基因型相同的概率为2/3，故C正确．

D、9号可能有的基因型为AA（1/3）或Aa（2/3），他与一个携带者（Aa）结婚，孩子患病的概率为1/4*2/3=1/6，故D错误．

故选D．

基因检测中aa，ac.ag是什么意思

佳学基因普及科技知识，每一个问题都是有理的。基因信息是通过碱基对来表现的。一个基因通常用两个字母来表示，一个是来自父亲的，一个来自母亲。这里应当是三个不同位置的基因信息。第一个位置是AA,称之为纯合基因，来自父亲的和来自母亲的是一样的；AC和AG表明来自父亲和来自母亲的是不同的。人体是由30亿个信息单位组成的，这30亿个信息单位，基本上只有四种，即A, G, C, T,分别代表四种核苷酸，即DNA的组成成分。它们是腺苷酸、鸟苷酸、胞苷酸和胸腺核苷酸。

基因芯片信号检测与数据处理（详细版）

来回顾一下基因芯片分析的步骤，首先在布满探针的玻璃平板上加入不同荧光标记（Cy3和Cy5）的对照组和实验组mRNA样品，与芯片上探针杂交后，再用计算机扫描荧光信号，最后进行数据处理，分析。

•生物芯片在荧光标记的样本和探针结合后, 必须用扫读装置将芯片测定结果转变成可供分析处理的图像数据。

1.图像分析

2.数据预处理

具体过程：

1.激光激发使含荧光标记的DNA片段发射荧光

2.激光扫描仪或激光共聚焦显微镜采集各杂交点的信号

3.软件进行图象分析和数据处理

•生物芯片检测的目的是将不可见的生物分子的微弱变化通过生物、化学、光学、电子和软件等多学科交叉技术的综合处理，转换成可见的数字图像信号，实现信号的放大、增强和可视化，以便进行科学研究。

扫描仪组成：包括硬件系统和软件系统

信号 (signal) : 通过检测一 起获得的数字量 输出 ，对应于真实的实验分析数据。

噪声 (noise) : 通过检测仪器的数字量输出， 对应于背景荧光、暗电流、冲击噪声以及其他非实验分析数据。

信噪比（signal-to-noise ratio) : 微阵列检测过程中信号和噪声的比值 。

1.数据的提取

2.对数化

3.探针过滤

4.补缺失值

5.标准化

6.探针注释

7.基因过滤

芯片的荧光扫描图像信号

一般来说，实验组一般为疾病样本，对照组为正常样本

CH1I  实验组信号值

CH1B  实验组背景值

CH2I  对照组信号值

CH2B  对照组背景值

表达谱矩阵表达量计算：

Ratio=(CH1I-CH1B)/(CH2I-CH2B）

芯片数据格式

下列为表达谱矩阵的一般格式：每一列为一个样本（sample）的所有基因表达值，每一行为某个基因在所有样本的表达值

原始数据呈偏态分布对数转化后呈近似正态分布

去除表达水平是负值或很小的数据或明显的噪音数据过闪耀现象物理因素导致的信号污染（划伤，指纹等）

原因：杂交效能低，点样问题 ……

实际问题：彗星尾 背景高 粘点问题等

非随机缺失（丰度过高或过低）

随机缺失（与表达水平高低无关）

1.删除相应的行，列

2.简单补缺法 0/1

3.均值 样本均值 基因均值

4.k近邻法

由于会存在系统误差，需要对芯片进行标准化

感兴趣的变异

真正的生物学变异

差异表达基因

混杂变异

实验过程中引入的变异

在样本的染色、芯片的制作、芯片的扫描过程中引入的系统误差

系统误差来源

染料的物理属性

染料的结合效率

探针的制备

探针和样本的杂交过程

数据收集时的扫描过程

不同芯片间的差异

不同芯片杂交条件

标准化过程的参照物稳定表达的基因

持家基因(housekeeping genes)

外源性的或人工合成的控制基因(controls）

芯片上大部分稳定表达的基因(所有基因)

相对稳定基因子集( invariant set）

不存在染料偏倚

不存在不同grid带来的系统误差

主要为不同芯片间的差异

类似于cDNA芯片

Z-score

MAS 5

RMA

Probe ID 第一列

Gene Symbol 第二列

ENTREZ_GENE ID 第三列

删除探针对应不到基因表达谱里的行

多个探针对一个基因，表达值取均值或中值

一个探针对多个基因，删除行

r语言实现

probe_namerownames(probe_exp)#提取probeid

locmatch(probeid_geneid[,1],probe_name)#probeid进行匹配,30000多个

probe_exp-probe_exp[loc,]#能匹配上的probe的对应表达值

raw_geneid-as.numeric(as.matrix(probeid_geneid[,3]))#每个probeid对应的geneid

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

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

exp_matrix-probe_exp[index,]#找到每个geneid的表达值（这里探针对应不到基因的行就删除了）

geneidfactor-factor(geneid)

gene_exp_matrix-apply(exp_matrix,2,function(x) tapply(x,geneidfactor,mean))#多个探针对应1个基因的情况，取平均值

rownames(gene_exp_matrix)-levels(geneidfactor)#geneid作为行名

gene_exp_matrix2-cbind(geneid,gene_exp_matrix)

write.table(gene_exp_matrix2,file="geneid_exp.txt",sep="\t",row.names=F)#写出geneid表达谱矩阵

＃把gene id转化成gene symbol

locmatch(rownames(gene_exp_matrix),probeid_geneid[,3])#geneid表达谱矩阵和geneid匹配，建立索引

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

genesymbol-rownames(gene_exp_matrix)

gene_exp_matrix3-cbind(genesymbol,gene_exp_matrix#Gene_symbol这列为表达谱的行名，并与表达谱合并

write.table(gene_exp_matrix3,file="genesymbol_exp.txt",sep="\t",row.names=F,quote=F)#写出genesymbol表达谱矩阵

基因过滤

波动筛选方差

最小倍数变化筛选(Minimumfold-change filter) 差异性较小的基因可用该方法去除

此处筛选的标准基于以下条件:满足表达量距其在所有芯片上表达量中位数相差指定倍数的基因的个数，占总基因个数的比例(故在此需要用户指定两个值，比例和倍数)。

少于x%中的表达水平大于等于中值的y倍(20%，1.5）

内容大部分来源于老师PPT和生物信息学第二版，在这里做总结归纳

对一道生物题所给信息的疑问。。。

回答：

预备：对图1中l一4号个体进行基因检测——只是1~4号个体。虽然左图中一共有4代9个个体。

回答1：“正常基因显示一个条带，患病基因显示为另一个不同的条带” ———这句话什么意思？

——这句话的意思是，正常个体（的样本）基因（就是pb，Base Pair 碱基对）显示成1条（或2条）可见的条带，而患病者的则显示为2条（或1条）。——这是什么意思呢？打个比方：你做过层析实验吧，就是比如是 纸层析，那么分析的物质将在 滤纸 上呈现出 一条一条的分布带——而对于本题止中所有的项目，就是比如（题目中只说了电泳法，而没有说用什么材料——比如，是用 琼脂糖凝胶，还是用 聚丙烯酰胺凝胶 来做电泳的 支持物）琼脂糖凝胶电泳，将4个个体的样本，同时、分别，做了对 DNA片段上的基因，进行了电泳分离。那么这4个样品的染色体上（你说DNA上也行）的基因片段（前面说了就是碱基对，英文字母缩写 pb；不同作用——我们叫控制不同性状 的基因片段的pb），就会因为 PH值 和 基因对数目 不同，而发生 不同速度 的电泳，而在

琼脂糖凝胶 上奔跑、聚集，呈现 带着分布——这就是 条带 咯。

——从右图我们可以看见，4个个体的4个样本中，a, b, d这3个样本（样本与样品都是一个意思哈，都是取的样）各产生了2个条带，而样本c只产生了一个条带——已经理解。如果没有，就想像：一张纸，上面横着画了粗细不同的两横，而c只有一横，这个样子。

回答2：为什么编号c没有条带1？——从左图及全图中部指示的 正常与患病 图示可以看出，在1——4号个体中，1——3号个体为正常，4号为患者，所以，对应一下，立即明白：c呀，就是4号个体的样本呀——因为它 缺失 了某些 同样功能 的基因片段（碱基对），所以，没有 条带1，这就是 4号个体 患病的原因——哦不，差点 形而上 啦！不是 原因，是 证据！

回答3：——祝你快乐~~假日愉快 *-~