生物信息矩阵计算-信息论生成矩阵

今天给大家分享生物信息矩阵计算，其中也会对信息论生成矩阵的内容是什么进行解释。

文章信息一览：

• 1、两个矩阵相加怎么计算
• 2、从零开始生物信息学(2):序列比对-Needleman-Wunsch算法
• 3、从零开始生物信息学(3):序列比对-Smith–Waterman算法
• 4、如何得到PAM打分矩阵——PAM打分矩阵原理与Dayhoff模型【生物信息...

两个矩阵相加怎么计算

加法运算：两个矩阵的加是矩阵中对应的元素相加，相加的前提是：两个矩阵要是通行矩阵，即具有相同的行和列数。如：矩阵A=[1 2]，B=[2 3] ，A+B=[1+2 2+3]=[3 5]。减法运算：两个矩阵相减，跟加法类似。

两个矩阵相加怎么计算如下：矩阵加法一般是指两个矩阵把其相对应元素加在一起的运算，减法反之。行数与列数都等于n的矩阵称为n阶矩阵或n阶方阵。矩阵相加（相减）就是对应位置的数字相加（相减）。只有同型矩阵才能做加减运算。矩阵加减满***换律和结合律。

当两个矩阵进行加法运算时，它们必须拥有相同数量的行和列，即为通行矩阵。例如，如果矩阵A=[1， 2]，矩阵B=[2， 3]，那么A与B相加的结果就是[A1+ B1， A2+B2]，即[3， 5]。矩阵的减法操作与加法类似，只要两个矩阵的行数和列数相等，就可以直接对应位置的元素相减。

从零开始生物信息学(2):序列比对-Needleman-Wunsch算法

序列比对分为双序列比对与多序列比对。多序列比对是双序列比对的扩展，难度更大，因此本文将主要讲解双序列比对算法。双序列比对算法中，一种基于全局匹配的算法是Needleman-Wunsch算法。该算法***用动态规划算法原理，旨在解决序列比对问题。

经过分析，我们发现动态规划方法在序列比对中具有显著优势。它能够通过拆解为重叠子问题并利用局部最优选择来决定全局最优策略。这一发现催生了两种经典算法：全局比对的Needleman-Wunsch算法（N-W算法）和局部比对的Smith-Waterman算法（S-W算法）。N-W算法通过动态规划方法计算序列间最佳比对分数。

Smith-Waterman算法由Temple F. Smith and Michael S. Waterman在1981年提出，专为序列比对设计。相较于Needleman-Wunsch算法，它在细节上有所改变。以两个序列作为例子进行讲解。假设两个序列，定义得分规则：匹配得分为3分，不匹配或发生缺口则惩罚3分。

从零开始生物信息学(3):序列比对-Smith–Waterman算法

1、这方面的具体算法有很多，例如基于编辑距离的概念，人们设计出了 Smith-Waterman 算法和Needleman-Wunsch 算法，其中后者还是历史上最早的应用动态规划思想设计的算法之一。

如何得到PAM打分矩阵——PAM打分矩阵原理与Dayhoff模型【生物信息...

**矩阵构建**：利用概率矩阵构建PAM1矩阵，即每1%的氨基酸发生突变的概率情况。得到PAM1矩阵后，进一步通过取对数优势值和调整计算得到对数优势值打分矩阵，从而可用于蛋白质序列比对和相似性评估。

PAM矩阵是在1***8年由Dayhoff提出的，它基于一个假设，即在一个进化过程中，一个位置上氨基酸的替换是可以接受的，只要这个替换在进化过程中出现的频率足够高。PAM矩阵被广泛用于构建进化模型，以及进行进化和亲缘关系分析。

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