核酸序列分析的软件

核酸序列分析

1、核酸序列检索

可通过NCBI使用Entrez系统进行检索，也可用EBI的SRS服务器进行检索。在同时检索多条序列时，可通过罗逻辑关系式按照GenBank接受号进行批量检索。如用“AF113671 [ac] OR AF113672 [ac]”可同时检索这两条序列。其中“[ac]”是序列接受号的描述字段。

2、核酸序列的基本分析

（1）分子质量、碱基组成、碱基分布

分子质量、碱基组成、碱基分布可通过一些常用软件等直接获得。如:

BioEdit（http://www.mbio.ncsu.edu/BioEdit/bioedit.html），

DNAMAN（http://www.77cn.com.cn）。

（2）序列变换

进行序列分析时，经常需要对DNA序列进行各种变换，例如反向序列、互补序列、互补反向序列、显示DNA双链、转换为RNA序列等。这些用DNAMAN软件可很容易实现，这些功能集中在Sequence→Display，从中可选择不同的序列变换方式对当前通道的序列进行转换。

（3）限制性酶切分析

该方面最好的资源是限制酶数据库（Restriction Enzyme Database，REBASE）。REBASE数据库（http://www.77cn.

实验三、核酸序列分析、常用分子信息学软件使用

1 、用BioEdit等软件进行序列分析

用BioEdit打开FASTA格式的序列

Sequence-->Nucleic acid-->

1）Sequence-->Nucleic acid-->Nucleotid composition

DNA molecule: gi|725605238|ref|XM_010330964.1| PREDICTED: Saimiri boliviensis boliviensis interferon, lambda 3 (IFNL3), mRNA

Length = 744 base pairs

Molecular Weight = 227718.00 Daltons, single stranded

Molecular Weight = 453776.00 Daltons, double stranded

G+C content = 61.56%

A+T content = 38.44%

Nucleotide Number Mol%

A 141 18.95

C 251 33.74

G 207 27.82

T

一、

1.时序图程序：

da<-read.table(\ dim(da) y=da[,1] m=da[,2] basicStats(m) plot(y,m,type='l')

title(main='financial income of China:1978-2010') 2.时序图：

3.运行结果

> da<-read.table(\> dim(da) [1] 33 2 > y=da[,1] > m=da[,2] > basicStats(m)

m

nobs 3.300000e+01

NAs 0.000000e+00 Minimum 1.132260e+03 Maximum 8.310151e+04 1. Quartile 2.122010e+03 3. Quartile 1.890364e+04 Mean 1.558852e+04 Median 5.218100e+03 Sum 5.144212e+05 SE Mean 3.764607e+03 LCL Mean 7.920268e+03 UCL Mean 2.325678e+04 Variance 4.676848e+08 Stdev

简单介绍一些生物信息学在基因序列分析中可以用到的软件,对初学者还是有挺大帮助的

生物信息学中的基因序列分析软件

关键词：人类基因组计划 生物信息学 开放阅读框架

中图分类号：R377；R516

摘 要：近年来，随着人类基因组计划的实施，极大的推动了生物信息学的发展。随之而来的大量核酸和蛋白质数据的积累及分析这些数据中所蕴涵的生物学意义成为生物学的主要任务。这样，大量的基因组数据不得不借助生物信息学技术进行自动分析和处理，如利用开放阅读框架（Open Reading Fram）检测算法自动寻找基因组DNA序列中的基因；对蛋白质、核苷酸数据库进行类似性检索或同源性检索等[1]。相应的，生物信息学各个领域中的软件层出不穷，已广泛用于基因序列数据的获取、处理、分析和管理，并得到不断的改进和完善。本文研究观察了一些本地计算机上运行的基因序列处理、分析软件，目的在于帮助生物学研究者选择最有效的基因序列分析工具。

1．引言

生物信息学各个领域中的软件数目庞大，在EBI 1997年的分子生物学程序目录中就收录了530多种常用软件。序列比对和数据库搜索软件有BLAST，FASTA，BLITZ等；综合序列分析软件有VCctor NTI Suite，DNA Tools，

实 验 指 南

1

目 录

实验一 分析太阳黑子数序列··········································3 实验二 模拟AR模型·················································4 实验三 模拟MA模型和ARMA模型····································6 实验四 分析化工生产量数据··········································8 实验五 模拟ARIMA模型和季节ARIMA模型···························10 实验六 分析美国国民生产总值的季度数据·····························13 实验七 分析国际航线月度旅客总数数据·······························16 实验八 干预模型的建模·············································19 实验九 传递函数模型的建模·········

CPI的时间序列分析,eviews~~

数学建模论文

参赛题号：参赛题目：院系：数学与信息科学学院专业：信息与计算科学学号：姓名：黄涛涛联系方式：邮箱：B

CPI的分析与预测

200811723 13523556145

huangtaotaoncwu@

CPI的时间序列分析,eviews~~

CPI的分析与预测模型

摘要

本文以我国的CPI作为研究对象，基于CPI数据存在明显的非平稳性和季节性特征，我们运用自回归单整移动平均季节模型（SARIMA模型）进行建模分析，并利用SPSS和eviews，分别建立了CPI定基指数序列与石油价格时间序列的关系模型（模型1）和CPI定基指数时间序列的关系模型（模型2）。从模型的结果分析来看，模型1较好的解释了石油与CPI之间的关系，并得出石油价格时间序列{Oilt}与CPI定基指数的相伴概率为0.0136，小于0.05的置信水平，证明了石油价格对CPI的影响是显著的；对于模型2，它对样本内数据的拟合图显示出其对CPI定基指数具有较高的拟合度，然后，我们对08年6月至12月的数据（样本外数据）进行了预测，数据的预测结果显示，其误差均不超过0.97%，说明模型2具有较好的预测效果。

关键字：CPI定基指数 时间序列 SARI

实 验 指 南

1

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摘要

本文以我国的CPI作为研究对象，基于CPI数据存在明显的非平稳性和季节性特征，我们运用自回归单整移动平均季节模型（SARIMA模型）进行建模分析，并利用SPSS和eviews，分别建立了CPI定基指数序列与石油价格时间序列的关系模型（模型1）和CPI定基指数时间序列的关系模型（模型2）。从模型的结果分析来看，模型1较好的解释了石油与CPI之间的关系，并得出石油价格时间序列{Oilt}与CPI定基指数的相伴概率为0.0136，小于0.05的置信水平，证明了石油价格对CPI的影响是显著的；对于模型2，它对样本内数据的拟合图显示出其对CPI定基指数具有较高的拟合度，然后，我们对08年6月至12月的数据（样本外数据）进行了预测，数据的预测结果显示，其误差均不超过0.97%，说明模型2具有较好的预测效果。

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分清密钥和序列号，不要混淆。安装后直接使用密钥可正常激活。

详见：http://hi.baidu.com/%D6%AA%B1%CB%B6%F8%D6%AA%BC%BA/blog

篇一：常用软件序列号注册码大全

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作者 序列号 来源 注册码 发布时间 2005-11-07 浏览次数 2181 字体 大 中 小

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