生物信息学基础大作业报告

生物信息学基础大作业报告

报告主题系统发育树的构建方法和研究进展

班级计科0901 姓名王海颖

总学号 0304090111

目录

目录 ........................................................................................................................................... - 2 - 一引言.. (3)

二系统发育树的构建方法 (3)

2.1概括介绍 (3)

2.2具体介绍 (4)

2.2.1 基于距离的方法 (4)

2.2.2 最大简约法 (4)

2.2.3 最大似然法 (5)

2.2.4 贝叶斯树估计方法 (7)

三系统发育树的改进算法 (7)

3.1 遗传算法和模拟退火算法 (7)

3.2古DNA序列构建生物系统发育树 (7)

3.2 基于28S rDNA序列构建侧耳属系统发育树 (7)

3.3 基于全蛋白质组的微生物构建系统发育树 (8)

3.4 一种基于线粒体完全基因组的熵密度分布的脊椎动物系统发育树构建

方法 (8)

四评价方法的改进 (8)

4.1遗传算法和模拟退火算法的改进 (8)

4.2 用EM算法进行参数估计 (8)

4.2 乙型肝炎病毒C基因区序列的系统发育树分析 (9)

4.3 矿区的氧化亚铁硫杆菌新菌系的鉴定. (10)

4.4 55株芽孢杆菌16S rRNA基因序列测定与系统发育学分析 (10)

4.5酸马奶中乳杆菌Lb.casei.Zhang和ZLl2—1的16S rDNA基因序列及聚类分析11 五结束语 (11)

参考文献 (11)

一．引言：

二十一世纪，生命科学和信息科学都处于科学技术的主导地位，二者的融合使得一个新的领域——生物信息学产生了。生物信息学是在生命科学的研究中，以计算机科学知识为辅导工具对生物信息进行存储、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一。

系统发生学是生物信息学中的一个重要研究领域，研究物种之间的进化关系，其基本思想是比较物种的特征，并认为特征相似的物种在遗传学上接近。系统分析早在达尔文时代就已经开始了，从那时起，重建地球上所有生物的进化历史就已经成为许多生物学家的梦想。生物进化是生物科学的灵魂，是生物科学体系的轴心。有关进化的思想、实事、原理和规律又始终贯穿于生物分支学科中。系统发生是指生物形成或进化的历史。

系统发生研究的结果往往以系统发育树表示，用它描述物种进化关系。通过对生物学数据的建模提取特征，进而比较这些特征，研究生物形成或进化的历史。在分子水平上进行系统发生分析具有许多优势，所得到的结果更加科学、可靠。系统发育树也称系统进化树，它是用类似树状分支的图来表示各种（类）生物之间的亲缘关系，通过对生物序列的研究来推测物种的进化历史。

构建系统发育树就是从生物物种的序列信息推断生物进化历史，“重塑”出系统进化的（谱系）关系，并把进化关系用系统发育树的形式表示出来——树的叶子结点表示各个生物序列，树枝的长度表示生物间进化距离。主要通过DNA 序列，蛋白质序列，蛋白质结构等来构建系统发育树，或者通过蛋白质结构比较包括刚体结构叠合和多结构特征比较等方法建立结构进化树。研究系统发育树的目的可以重建祖先序列；估计来自于同一个祖先的不同生物间分歧时间；识别和疾病关联的突变等。构建系统发育树的研究是生物信息学中的一个热点。基于分子的进化研究已经应用到许多方面，如基因进化，物群划分，交配系统，父亲身份测试，环境监视以及已经转移物种的疾病源的研究等。系统发育树的构建是现代生命科学研究中的重要技术,是分析未知菌种与其他茵种的亲缘关系,为进一步了解生物的进化关系的重要依据.

二．构建方法介绍

2.1概括介绍

系统发育树的构建问题是一个NP完全问题，因此研究构造发生树的近似最优算法有着重要意义。

发育树的构建主要有两类方法，即基于算法的方法和基于最优原则的方法。基于算法的距离法是一种纯数学法，通过序列两两之间的差异决定发育树的拓扑结构和枝长，它将发育树的构建和最后发育树的确定融合在一起，构建发育树的过程，也就是寻找最佳发育树的过程。与距离法不同，基于最优原则的方法是首

先确定一个标准，然后按这个标准去比较不同的发生树，最后选择最优的树，结果符合选择标准的最优树可能是一个，也可能是多个。最大简约考察输入数据中序列的多重比对结果，优化出的发生树能够利用最少的离散步骤去解释多重比对的碱基差异。最大似然法考察输入数据中序列的多重比对结果，优化出拥有一定拓扑结构和枝长的发生树，这个发生树能以最大的概率反应考察的多重比对结果。

系统发育树构建的方法通常有四种类型：基于距离的方法，最大简约方法，最大似然法和贝叶斯估计方法。

2.2具体介绍

2.2.1基于距离的方法

基于距离的建树方法考察数据中所有序列的两两比对结果，通过序列两两之间的差异决定发生树的拓扑结构和树枝长度。距离矩阵用来记录两个序列的差异数量值，其准确性大小依赖于进化模型的选择。

从己知生物序列中能推断各个物种之间的进化历史，按照一定的遗传模型，把任意两个序列间的进化历史转化成数字，就得到两两之间的进化距离，把所有的距离用矩阵的形式表示出来，就得到了距离矩阵，根据该矩阵构建出系统进化树。使用距离法构建系统发生树，所生成的树的质量取决于距离尺度的质量和每次挑选相邻结点的标准。距离的度量首先需要选取一个进化模型，根据此模型，推导出距离的公式，进而将序列之问的关系换算成距离。而挑选相邻节点的标准，也就是距离法构建进化树的聚类算法，主要的方法有UPGMA、Fitch Margoliash和邻接(neighbor-joinmg)方法。

2.2.2 最大简约法

利用最大简约方法构建系统发生树，实际上是一个对给定分类单元所有可能的树进行比较的过程，针对某一个可能的树，首先对每个位点祖先序列的核苷酸组成做出推断，然后统计每个位点用来阐明差异的核苷酸最小替换数目。在整个树中，所有简约信息位点最小核苷酸替换数的总和称为树的长度或树的代价。通过比较所有可能树，选择其中长度最小、代价最小的树作为最终的系统发生树，即最大简约树。

简约法的目标就是，构造一棵反映分类物种之间最小变化的系统发生树。简约法的理论基础是Ockham哲学原则，即解释一个过程，最好的理论是所需假设数目最少的～个。所以，突变最少的进化关系就越有可能是物种之间真实的进化关系。

简约法利用的只是对简约分析提供信息的特征，即信息位点，非信息位点对构建最大简约树是无用的。所谓信息位点，是符合以下要求的位点：至少包含两种不同的核苷酸，并且出现的核苷酸需要至少出现两次。不变位点(所有物种拥有相

同核苷酸的位点)和单一位点(每一个位点上只有一个物种具有一种不同的核苷酸的位点)在简约分析的时候是无用的叫。而这些无用位点对于基于距离的方法中两两相似度的得分都有贡献，仅这一点区别就可能使这两类方法产生的结果有很大的不同“J。

最大简约法的处理过程：

(1)针对待比较的物种，选择核酸或蛋白质序列；

(2)比较各个序列，产生序列的多重比对，确定各个序列字符的相对位置；

(3)根据每个序列比对的位置(即多重序列比对的每一列)，确定相应的系统发生树，该树用最少的动作产生序列的差异，最终生成完整的树。

从编程的角度计算祖先核苷酸位置的算法如下：如果一个内部节点的两个直接后代节点上的核苷酸的交集非空，那么这个节点的最可能的候选核苷酸集就是这个交集；否则为它的两个后代节点上核苷酸的并集。当一个并集成为一个节点的核苷酸集时，通向该节点的分支的某个位置上必定发生一个核苷酸替换。因此，并集中核苷酸的数目也是生成外部节点上的核苷酸的最小替代数，外部节点从它们的共同祖先出发，通过这些替换，形成当前的核苷酸状态。如果需要计算一裸树在非信息位点的最小替代数，只需要把外部节点上不同核苷酸的数目减去1就可以了。

简约法在分析过程中可以相当准确地推断出祖先序列，就单个核苷酸而言，这可能是微不足道的，但对于整个基因或者基因组来说，它对了解进化过程的作用是不可替代的。简约分析推断出了祖先，不仅可以填补分子进化研究中的空白，还可以从现存后代的序列中客观地推测出中间的状态，是对进化理论的重大贡献。

2.2.3最大似然法

最大似然法最初是由Cavalli—Sforza和Edwards(1967)提出，用于构建基于基因频率的发生树”。Felsenstein(1988，1993)将该方法引入到基于核苷酸序列的发生树的构建，后来又扩展到氨基酸序列数据。最大似然法明确的使用概率模型，其目标是寻找能够以较高概率产生观察数据的系统发生树,是一种比较成熟的参数估计的统计学方法。最大似然法是由样本观测值估计总体参数的一种常用方法。最大似然法是选择最高概率的树。这个方法采用一个参数模型

，是一个维向量，T是树的拓扑结构。在这个模型下对于数据集中每

个序列所有可能树的似然是独立计算的。对一个给定树和给定替代参数计算

列的似然，f（|）。

似然是所有可能树T的拓扑和从向量获得的分支长度的最大化。这需要计算所有可能树的似然，计算量是很大的，最大似然方法是以下面假定为前提的。在序列中每个符号进化独立于序列的其它符号；不同血统进化是独立的；每个符号以期望突变率代替。最大似然法的缺点：最大似然法的假定在实际中是很少存在的，每个树的似然计算是很耗时间的。

最大简约法和最大似然法相似之处是两个算法都是基于标准的，都需要首先确定一个标准，然后按这个标准去比较不同的发生树，最后选择最优的树。两者只是选择的树的标准不一样而己，最大简约法考察输入数据中序列的多重比对结果，优化出的发生树能够利用最少的离散步骤去解释多重比对的碱基差异。最大似然法考察输入数据中序列的多重比对结果，优化出拥有一定拓扑结构和枝长的发生树，这个发生树能够以最大的概率导致考察的多重比对结果。因此它们的搜索策略是相似的。如果物种数目很小，可以采用穷举法来寻找最大似然树。但由于单一的发生树的数量会随着分类物种数量的增长而呈指数增长，因此这种方法只适用于物种数目很小的情况(一般要求小于10)。

2.2.4贝叶斯方法

最大似然法与贝叶斯方法的区别在于：前者对参数进行关节点评估，根据参数变动取似然性的峰值所对应的分支树；后者则对参数概率分布进行边界评估，根据参数变动取曲线分布覆盖面积最大的函数所对应的分支树。贝叶斯方法具有可以高效处理大量分子数据和分类阶元等计算上的优点和所得结果易于解释的特点。除了推断系统发育，贝叶斯分析还用于评价系统发育中的不稳定性、探测可能存在的自然选择、考察协同进化、检验分子钟假设(MCMC的分析并不苛求分子的匀速进化假设)、选择DNA替换模型以及探测横向基因转移和基因组进化等相关研究。

贝叶斯方法比最大似然法能表示更多的可信进化模型，替代率的变异可以再各个点建模，贝叶斯方法有一个非常宽的先验分布，后验概率分布用Gibbs样本和

MCMC(Monte Carlo Markow Chains)方法计算。如果有不同的突变率，那么有如下形式：

很多情况下不知道，用经验贝叶斯分析和启发贝叶斯分析两个方法产生后验概率，当未知参数出现时，经验贝叶斯分析用估计来表示未知参数，启发贝叶斯分析将二级先验（second-level priors)作为前期未知参数的密度。积分所有的

二级先验作为先验，Yang and Rannala(1997)提出用作为二级先验，平均值为1差异为似然函数表示为如下公式：

对于给定的树的后验分布公式如下：

其中，v表示所有可能的分支长度，r表示进化率。当物种数目较多时用Monte Caelo积分更有效。当用metropolis算法和Gibbs样本的MCMC方法可忽略分母，基于贝叶斯估计方法的软件包主要有MrBays,不过速度较慢。一般的进化树分析中较少应用。该软件用MCMC 仿真进行系统发育树的贝叶斯推理。用MCMC的贝叶斯方法的主要问题是收敛性没有证明。三．系统发育树的算法改进

3.1 遗传算法和模拟退火算法

针对最大简约法，引入了遗传退火算法的思想，提出一种新的建树算法，即遗传退火简约法，以简约树的长度作为适应度函数，随机生成多个初始树，通过多次执行选择退火、排序、交叉退火和变异退火操作，逐步收敛到所要搜寻的解，即最大简约树。

遗传算法和模拟退火算法的直接互补性体现在：遗传算法把握总体能力的能力较强，但局部搜索能力较差；模拟退火算法具有较强的局部搜索能力。因此两算法互相结合，取长补短。

改进的算法要比原有算法性能上均有提高，得到的拓扑结构更加准确，因为在改进的算法中采用了遗传算法和退火算法结合，克服了单纯遗传算法的早熟性，保证了物种的多样性，达到了预期目标。

3.2 古DNA序列构建生物系统发育树

自20 年前中国科学家开始古DNA (脱氧核糖核酸) 的研究工作以来,随着现代生物技术手段的不断发展,人们对古DNA 的研究不断深入。古DNA能够提供有关现代生物和过去生物之间谱系关系的独特的、定量的信息,通过古DNA 数据并结合现代基因库中的资料,构建某一门类生物的系统发育树, 从而进一步探讨演化生物学、人类演化和迁移、早期农业发展、考古学及地质演化等重要问题。

古DNA序列的研究可测定现代生物和绝灭生物的核苷替换(nucleo tide subs titution)变化的微小差别, 还可用来单独地检测过去根据生物形态学和免疫学资料所建立的谱系假说。

3.3基于全蛋白质组的微生物构建系统发育树

新近出现的信息离散性度量方法(简称FDOD方法)已在多个领域获得成功的应用，是一种非比对距离方法。随着越来越多的微生物全基因组测序任务的完成，人们开始在整个基因组水平上探讨物种的系统发育关系。因此，将FDOD方法应用于微生物系统发育分析是一项很有意义的工作。因为氨基酸序列比DNA序列更为保守，能为物种的进化分析提供更为有用的信息。对收集到的163个原核生物和5个真核生物，从完全蛋白质组出发去分析推断其系统的发育关系，所得的系统发育树包括145个细菌、18个古细菌和5个真核细菌。

FDOD方法最突出的特点之一就是不带有主观因素，因而能比较客观地反映生物序列间的关系，它作为一种新的推断系统发育关系的方法，将会为传统的基于ssrRNA的微生物分类结果提供有价值的参考。

3.4 一种基于线粒体完全基因组的熵密度分布的脊椎动物系统发育树构建方法

线粒体完全基因组是一种构建脊椎动物系统发育树的非常重要的数据资源。应用基于非序列比对的熵密度分布方法结合对数关联距离对64种脊椎动物的线粒体完全基因组进行分析处理并构建系统发育树，产生的树将所选择的生物体分为三个大类：哺乳类(Mammalia)、鱼类(Fish)和初龙下纲(包括鸟类(Birds)和爬行类(Reptiles))，其拓扑结构与当前已知的用传统方法产生的树相似。四．评价方法的改进

4.1 遗传算法和模拟退火算法

对改进算法采用了评价建树算法中最常用的计算机模拟法来测试其性能，从实验结果来看，改进算法的准确性都有较大提高。对改进的算法进行了数据实验和模拟实验。从数据实验来看，改进算法和PHYLIP中相应的程序相比，在不增加时间消耗的同时，性能上有所提高。从模拟实验来看，改进算法的准确性得到了提高。总的来说，改进算法的性能都有较大的提高。

4.2 用EM算法进行参数估计

运用EM算法对存在插入或缺失但序列长度假设不变的观测序列构建系统发育树进行参数估计，为含缺损数据序列构建良好的系统发育树作铺垫。重点在于运用EM算法做Jukes-Cantor模型、Kimura模型下含缺损数据的DNA序列构建有根数或无根树最佳分支长度等地参数估计。

在Jukes-Cantor模型下，两序列间每一位点核苷酸替代概率是

，当；

, 当，

其中是两序列间的进化距离，表示核苷酸不变的概率，表示核苷酸变化的概率。

在Kimura模型下，设，则两序列间每一位点核苷酸替代概率可表示为

其中表示核苷酸发生颠换的概率，表示核苷酸发生转换的概率，表示核苷酸不变的概率。

长度为的2条DNA序列与进行比对，设比对结果出现缺损现象：观察

到的核苷酸相同的数目为，核苷酸相异的数目为，存在缺损的核苷酸位点

数为(缺损情况用核苷酸不同情况下的公式计算)，且满足关系式

，则在Jukes—Cantor模型假设下任意两结点序列与间

的核苷酸替代概率为。

长度为的2条DNA序列与进行比对，设比对结果显示两结点上观察到的核苷酸不变的数目为，观察到的核苷酸发生转换的数目为，观察到的核苷酸发生颠换的数目为；并出现缺损现象：假定出现缺损的核苷酸可能发生转换

的数目为，缺损核苷酸可能发生颠换的数目为，它们满足关系式是：

，则在Kimura模型假设下序列与的核苷酸替代概率为

。

假设n(n>2)条长度均为的DNA序列构建系统发育树，树的拓扑结构是有根树，概率模型是Jukes—Cantor模型，第次序列比对中核苷酸

相同的数目为，核苷酸相异的数目为，存在缺损的核苷酸位点数为，则系统发育树中各分枝长度的最优估计为

。

4.3 矿区的氧化亚铁硫杆菌新菌系的鉴定.

[目的]：以结瘤豆科植物紫花苜蓿根际土壤为研究材料,筛选具有ACC脱氨酶活力的氢氧化细菌,探索氢氧化细菌植物促生作用机制.

[方法]：利用持续通H2 的气体循环培养体系、矿质盐固体培养基,分离、培养氢氧化细菌,观察菌株形态并测定生理生化特征;16S rDNA序列分析法构建系统发育树;采用薄层层析法筛选ACC脱氨酶阳性菌株,茚三酮显色法测定ACC脱氨酶活力.

[结果]：分离的37株细菌中有8株菌氧化氢和自养生长能力较强,初步确定为氢氧化细菌,从中筛选出1株ACC脱氨酶阳性菌株WMQ-7.菌株WMQ-7的形态特征、生理生化特征与恶臭假单胞菌(Pseudomonas putida)的特征基本一致;16s rDNA序列(GenBank登录号为EU807744)在系统发育树中与恶臭假单胞菌同属一个类群,序列同源性99%.鉴定菌株WMQ-7为恶臭假单胞菌,其ACE脱氨酶活力为0.671 U/μg[结论]采用气体循环培养体系分离氢氧化细菌,克服了传统配气法的局限.ACC脱氨酶阳性菌株的筛选,为深入研究氢氧化细菌作为植物根际促生

菌的菌株特性和促生机制提供理论依据.

4.4 55株芽孢杆菌16S rRNA基因序列测定与系统发育学分析

采用16S rRNA基因序列分析法对中国工业微生物菌种保藏管理中心（CCIC）保藏的55株枯草芽孢杆菌（Bacillus subtilis）进行复核鉴定。菌株经纯化培养，以改良CTAB法提取总DNA，采用细菌16S rRNA通用引物、TD-PCR方法（touchdown-PCR)进行16S rRNA基因序列扩散，PCR产物纯化后直接进行序列测定，序列经人工校对后用Clustal X进行比对分析，最后用MEGA3.1软件构建系统发育树。系统发育结果表明：55株枯草芽孢杆菌中油52株菌种与原鉴定结果一致，有3株菌种与原鉴定结果存在差异，其中2株鉴定结果为巨大芽孢杆菌（B.megaterium)，另一株鉴定结果为地衣芽孢杆菌（B.licheniformis）。

4.5 酸马奶中乳杆菌Lb.casei.Zhang和ZLl2—1的16S rDNA基因序列及聚类分析

16S rRNA序列同源性分析作为细菌的系统发育和亲缘关系研究已被普遍接受和应用。目前，乳杆菌的系统发育关系也主要建立在16S rRNA序列分析的基础上。尤其是在复杂的生态系统中乳杆菌资源调查研究方面中的应用。有助于更加准确地描述和揭示乳杆菌的种及其菌株间的亲缘关系和演化过程，也为新种的发现提供有力的工具。

五．参考文献（不少于15篇）

[1] 刘清雪遗传模拟退火算法在系统发育树构建中的应用研究硕士学位论文

[2] 冯思铃系统发育树构建方法研究海南大学信息科学技术学院

[3] 谢强，卜文俊以贝叶斯方法构建系统发育树南开大学生命科学学院昆虫

学研究所昆虫分子系统学实验室，天津300071)

[4] 孙啸，路祖宏，谢建明生物信息学基础清华大学出版社

[5] 田鹏，刘占林分子系统发育树构建的简易方法期刊：生物信息学；作者

单位: 西部资源生物与现代生物技术教育部重点实验室,西北大学生命科学学院,西安,710069

[6] 刘琳，刘洋，刘红娟发育分析在微生物进化关系中的应用作者单位：首

都师范大学生命科学学院,北京,100037

[8] 唐晓嗣，伍超标.系统发育树构建中用EM算法进行参数估计[J].应用概率统

计，2010,26(4),358:366

[9] 程池，刘光全，李金霞，姚粟.55株芽孢杆菌16S rRNA基因序列测定与系

统发育学分析[J].食品与发酵工业，2006,32（10），20:24

[10] 张文，唐焕文，方伟武，蔡旭，张伟伟.基于全蛋白质组的微生物系统发育

树构建[N].大连理工大学学报,2005-11(6)

[11] 唐先华,赖旭龙.用于构建生物系统发育树的古DNA序列[J].地址科技情

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[12] 程池，刘光全，李金霞，姚粟.55株芽孢杆菌16S rRNA基因序列测定与系

统发育学分析[J].食品与发酵工业，2006,32（10），20:24

[13] 周立前.一种基于线粒体完全基因组的熵密度分布的脊椎动物系统发育树

构建方法[J].湘潭大学自然科学学报，2007,29（4）,22:25

[14] 杨宇，彭宏，万民熙，邱冠周，黄菊芳，胡岳华.源自硫化矿区的氧化亚铁

硫杆菌新菌系的鉴定[J].中国有色金属学报,2006,16(6),1095:1099 [15] 张敏.生物信息学中多序列比对等算法的研究[D].大连:大连理工大学,2005

[16] 乌日娜，张和平，孟和毕力格.酸马奶中乳杆菌Lb.casei.Zhang和ZLl2—1的16S rDNA基因序列及聚类分析[J].中国乳品工业，2005,33(6)，4:9

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计量经济学论文 15130322 张佳伟 GDP与CPI和贷款总额的关系 摘要：众所周知，GDP作为一个比较有说服性的统计指标，可以在一定程度上反映一个国家的经济状况，今天我所要研究的，是GDP和居民消费指数和贷款总额之间的关系。改革开放以来，CPI 涨幅与GDP 增幅经历了几轮波动,1997年之前的几轮经济高增长,物价都出现了明显的高涨幅；1998-2008 GDP连续11 年保持两位数增长,但物价涨幅却保持低位运行,经济运行从高增长高物价向高增长低物价转变,反映了CPI涨幅与GDP 增速相关关系随着改革的深入发展发生了一些变化。另外，贷款总额既然作为一个经济指标，其对于国民生产总值的必然会存在一定的影响，至于这个影响程度的大小，如果要具体形象的反映出来，就必须要借助计量经济学的办法，去分析CPI和贷款额这两者对于国民生产总值GDP的影响。 通过计量经济学的手段可以知道，居民消费指数CPI对于国民生产总值GDP的影响要远远大于贷款总额对于国民生产总值的影响。 下面我们就通过计量经济学的办法对于他们三者之间的关系进行一个形象的测算和研究。 为了确定这三个变量之间的关系，决定运用eviews软件对相关的变量进行分析。确定最为合理的方程以及进行变量的显著性检验、异方差检验和多重共线性检验和自相关检验。（为了更加精确的进行变量之间关系数据的测算，使用了eviews8.0版本进行实证分析）

1、确定变量 我们确定“GDP ”为被解释变量，“CPI ”和“贷款总额”为解释变量。 2、建立模型 Y=0β+1βP+2βX+c （c 为随机扰动项） 3、数据处理 此为1992-2008年度的GDP 、CPI 以及贷款额的数据。 年度 GDP （Y ） 居民消费指数（P ） 贷款额（X ） 1992 26923.5 282 26322.9 1993 35333.9 305.8 32943.1 1994 48197.9 320 39976 1995 60793.7 345.1 50544.1 1996 71176.6 377.6 61156.6 1997 78973 394.6 74914.1 1998 84402.3 417.8 86524.1 1999 89677.1 452.3 93734.3 2000 99214.6 491 99371.1 2001 109655.2 521.2 112315 2002 120332.7 557.6 131294 2003 135822.8 596.9 158996 2004 159878.3 645.3 178198 2005 183217.4 698.2 194690 2006 211923.5 766.4 225347.2 2007 257305.6 849.9 261691 2008 300670 926.4 303468 （数据来自人民网） 4、建立多元回归线性模型 （1）建立工作文件：启动EViews ，点击File\New\Workfile ，在对话框“Workfile

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生物信息学考试试卷修订稿

生物信息学考试试卷 WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-

一、名词解释(每小题4分,共20分) 1、生物信息学 广义：生命科学中的信息科学。生物体系和过程中信息的存贮、传递和表达；细胞、组织、器官的生理、病理、药理过程的中各种生物信息。 狭义：生物分子信息的获取、存贮、分析和利用。 2、人类基因组计划 人类基因组计划准备用15年时间，投入30亿美元，完成人类全部24条染色体的3×109脱氧核苷酸对(bp)的序列测定，主要任务包括作图(遗传图谱、物理图谱的建立及转录图谱的绘制)、测序和基因识别。其中还包括模式生物(如大肠杆菌、酵母、线虫、小鼠等)基因组的作图和测序，以及信息系统的建立。作图和测序是基本的任务，在此基础上解读和破译生物体生老病死以及和疾病相关的遗传信息。 3、蛋白质的一级结构 蛋白质的一级结构是指多肽链中氨基酸的序列 4、基因 基因--有遗传效应的DNA片断,是控制生物性状的基本遗传单位。 5、中心法则 是指遗传信息从传递给，再从RNA传递给，即完成遗传信息的转录和翻译的过程。也可以从DNA传递给DNA，即完成DNA的复制过程。这是所有有细胞结构的生物所遵循的法则。 6 、DNA序列比较 序列比较的根本任务是：（1）发现序列之间的相似性；（2）辨别序列之间的差异 目的： 相似序列相似的结构，相似的功能 判别序列之间的同源性 推测序列之间的进化关系 7、一级数据库 数据库中的数据直接来源于实验获得的原始数据，只经过简单的归类整理和注释 8、基因识别 基因识别，是生物信息学的一个重要分支，使用生物学实验或计算机等手段识别DNA序列上的具有生物学特征的片段。基因识别的对象主要是蛋白质编码基因，也包括其他具有一定生物学功能的因子，如RNA基因和调控因子。 9、系统发生学 系统发生学(phylogenetics)——研究物种之间的进化关系。 10、基因芯片 基因芯片（gene chip），又称DNA微阵列（microarray），是由大量cDNA或寡核苷酸探针密集排列所形成的探针阵列，其工作的基本原理是通过杂交检测信息。

C语言程序设计大作业报告模板

《C语言程序设计》大作业报告 1.目的 掌握所学C语言程序设计的方法，熟悉所学语言的开发环境及调试过程，熟悉所学C语言中的数据类型，数据结构、语句结构、运算方法，巩固和加深对理论课中知识的理解，提高学生对所学知识的综合运用能力。通过综合设计要求达到下列基本技能： 1．培养查阅参考资料、手册的自学能力，通过独立思考深入钻研问题，学会自己分析、解决问题。 2．通过对所选题目方案分析比较，确立方案，编制与调试程序，初步掌握程序设计的方法，能熟练调试程序。 2.作业内容

熟练掌握所学语言的基本知识：数据类型（整形、实型、字符型、指针、数组、结构等）；运算类型（算术运算、逻辑运算、自增自减运算、赋值运算等）；程序结构（顺序结构、判断选择结构、循环结构）；大程序的功能分解方法（即函数的使用）等。进一步掌握各种函数的应用等。 3.要求： 1.要求每个同学都要认真对待，积极参与。 2.独立完成，不能抄袭。 3.课程设计结束时每位同学必须完成《大作业报告册》，其中包含设计源 代码和设计思路。 4.不符合要求的程序、设计报告、抄袭的设计报告或源程序代码、在设 计中完全未参与的将作不及格处理。 5.统一格式，A4打印，按时提交。 4.题目：设计要求：编写一个程序，求3x4数组的转置矩阵。要求在main函数里面读数，在change函数里面把矩阵转置。 5.程序设计 设计思路：1是先定义两个数组，一个是a[3][4],另一个是b[4][3]。2是将随便输入的12个数输入到a[3][4]。3是在change函数中将a[3][4]中值通过for循环的镶嵌将数组a[3][4]的值赋值给数组b[4][3]。4在主函数中将数组b[4][3]通过for循环的嵌套输出。 代码

计量经济学论文12篇-精品

中国商品进口额模型研究 摘要:通过对中国商品进口额及其主要影响因素的数据分析，得到关于中国商品进口额的函数，并用计量经济学的方法，对模型进行检验，探究其增长的规律性，从而使商品进口额成为一个可预测的经济变量。 关键词:计量经济学模型多重共线性异方差性自相关性 一、研究意义 改革开放以来，随着经济的发展，人们生活水平的不断提高，人民日益增长的物质文化需要不断提高，中国的商品进口额发生了很大的变化，进口数额不断上升，从1985年的1257.8亿元到2007年的73284.6亿元。影响中国商品进口额的因素很多，这里选取教材课后练习中的数据，研究中国商品进口额和国民生产总值的数量关系，商品进口额与居民消费价格指数的数量关系，对于探究中国商品进口额增长的规律性，预测商品进口额的发展趋势具有重要意义。 二、因素分析及模型建立 1、因素分析 一国的商品进出口属于对外贸易的内容，一国对外贸易的发展情况对经济增长有着重要影响，影响对外贸易发展的因素有很多，从大的方面来说，主要是世界经济的发展情况和国内经济发展的冷热情况，还有就是一国的对外贸易政策的等因素。有研究显示，对外贸易对一国经济增长的影响主要是进口增长对经济增长有较大的促进作用。这里，对中国商品进口额的研究，主要选取国内生产总值和居民消费价格指数，国内生产总值和居民消费价格指数说明了一国的经济发展情况。经济的发展，居民的生活水平得到了提高，居民对国外商品的需求也增大，所以，对这两个因素对进口额的影响有一定的参考意义。 2、变量选取与模型建立 这里选取“中国商品进口额”为被解释变量，用Y表示，选“国内生产总值”、“居民消费价格指数”为解释变量，分别用X1、X2表示。所以，模型假定为 LnY=β0+β1㏑X1 +β2㏑X2 + μ 其中u为随机误差项。 下表为1985——2007年中国商品进口额、国内生产总值、居民你消费价格

计量经济学实训报告

计量经济学 实训报告 题目关于我国2016年GDP与财政收入的关系姓名 学号 专业年级 课程教师 年月日

计量经济学实训报告 关于我国2016年GDP与财政收入的关系 一、研究目的 影响财政收入的因素有很多，比如国内生产总值、居民收入、居民消费、零售物价指数、经济增长等等。现为研究国内生产总值GDP 和财政收入的关系，特选取了2016我国各地区的数据，运用Eviews 软件做简单的线性回归分析。 二、研究内容 （一）、建立模型

（1）通过Eviews软件得到散点图如下： 在该散点图中，我们可知财政收入和国内生产总值呈线性相关的关系所以在我们模拟假设建立如下一元回归模型： Y= （二）、估计参数 回归结果如下：

可给出如下回归分析结果： Y=127.30+0.1067X (274.39) (0.0085) t=（0.4639）（12.454） =0.8424 F=155.10 SE=944.02 DW=1.865 其中括号内的数为相应参数的t检验值，R为可决系数，F 是一个重要的检验计量。（Y是税收收入，X是国内生产总值GDP）。（三）、模型检验 1、经济意义检验 回归模型为Y=127.30+0.1067X （其中Y为财政收入，X为国内生产总值）。其中所估计的参数0.1067是样本回归方程的斜率，它表示GDP的边际增长率，说明GDP每增长1亿元，财政收入将平均增长0.1067亿元。这符合经济学中的收入增长原理。 2、拟合优度和统计检验 （1）、拟合优度的度量

回归结果为： Y=127.30+0.1067X (274.39) (0.0085) t=（0.4639）（12.454） =0.8424 F=155.10 SE=944.02 DW=1.865 ①可决系数 =0.8424，表明财政收入变化的84.24%可由国民生产总值的变化来解释，有15.76%未被解释。说明该样本回归直线对样本数据的拟合优度还算高。 ②F值 F=155.10，数值还算高，说明国内生产总值X对财政收入Y有显著影响。 ③t检验 (29)=2.045 从斜率项的t检验值来看，大于5%显著性水平下自由度为n-2=29的临界值为 2.045，且该斜率值满足0<0.10677<1。t()=12.454 > (29)=2.045。 所以拒绝原假设，表明国内生产值对财政收入有显著影响。三、预测 预测值及标准误差的图如下：

计算机在生物信息学中的应用_王帆

2012年第35期生物信息学是利用计算机为工具，用数学及信息科学的理论和方法研究生命现象，对生物信息进行收集、加工、存储、检索和分析的科学。生物信息学的核心是基因组信息学，基因组学是研究生物基因组和如何利用基因的一门学问，该学科提供基因组信息以及相关数据系统，试图解决生物、医学和工业领域的重大问题。对于基因组学研究所产生的大量数据必须借助于先进的计算机技术收集和分析处理这些生物学信息，因此计算机科学为生物信息学的研究和应用提供了非常好的支撑。 1.序列比对 序列比对其意义是从核酸、氨基酸的层次来比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性，进而推测其结构功能及进化上的联系。研究序列相似性的目的是通过相似的序列得到相似的结构或功能，也可以通过序列的相似性判别序列之间的同源性，推测序列之间的进化关系。序列比对是生物信息学的基础，非常重要。 序列比对中最基础的是双序列比对，双序列比较又分为全局序列比较和局部序列比较，这两种比较均可用动态程序设计方法有效解决。在实际应用中，某些在生物学上有重要意义的相似性不是仅仅分析单条序列，只能通过将多个序列对比排列起来才能识别。比如当面对许多不同生物但蛋白质功能相似时，我们可能想知道序列的哪些部分是相似的，哪些部分是不同的，进而分析蛋白质的结构和功能。为获得这些信息，我们需要对这些序列进行多序列比对。多重序列比对算法有动态规划算法、星形比对算法、树形比对算法、遗传算法、模拟退火算法、隐马尔可夫模型等，这些算法都可以通过计算机得以解决。 2.数据库搜索 随着人类基因组计划的实施，实验数据急剧增加，数据的标准化和检验成为信息处理的第一步工作，并在此基础上建立数据库，存储和管理基因组信息。这就需要借助计算机存储大量的生物学实验数据，通过对这些数据按一定功能分类整理，形成了数以百计的生物信息数据库，并要求有高效的程序对这些数据库进行查询，以此来满足生物学工作者的需要。数据库包括一级数据库和二级数据库，一级数据库直接来源于实验获得的原始数据，只经过简单的归类整理和注释；二级数据库是对基本数据进行分析、提炼加工后提取的有用信息。 分子生物学的三大核心数据库是GenBank 核酸序列数据库，SWISS-PROT 蛋白质序列数据库和PDB 生物大分子结构数据库，这三大数据库为全世界分子生物学和医学研究人员了解生物分子信息的组织和结构，破译基因组信息提供了必要的支撑。但是用传统的手工分析方法来处理数据显然已经无法跟上新时代的步伐，对于大量的实验结果必须利用计算机进行自动分析，以此来寻找数据之间存在的密切关系，并且用来解决实际中的问题。 3.基因组序列分析 基因组学研究的首要目标是获得人的整套遗传密码，要得到人的全部遗传密码就要把人的基因组打碎，测完每个小的序列后再把它们重新拼接起来。所以目前生物信息学的大量工作是针对基因组DNA 序列的，建立快速而又准确的DNA 序列分析方法对研究基因的结构和功能有非常重要的意义。对于基因组序列，人们比较关心的是从序 列中找到基因及其表达调控信息，比如对于未知基因，我们就可以通过把它与已知的基因序列进行比较，从而了解该基因相关的生理功能或者提供疾病发病机理的信息，从而为研发新药或对疾病的治疗提供一定的依据，使我们更全面地了解基因的结构，认识基因的功能。因此，如何让计算机有效地管理和运行海量的数据也是一个重要问题。 4.蛋白质结构预测 蛋白质是组成生物体的基本物质，几乎一切生命活动都要通过蛋白质的结构与功能体现出来，因此分析处理蛋白质数据也是相当重要的，蛋白质的生物功能由蛋白质的结构所决定，因此根据蛋白质序列预测蛋白质结构是很重要的问题，这就需要分析大量的数据，从中找出蛋白质序列和结构之间存在的关系与规律。 蛋白质结构预测分为二级结构预测和空间结构预测，在二级结构预测方面主要有以下几种不同的方法：①基于统计信息；②基于物理化学性质；③基于序列模式；④基于多层神经网络；⑤基于图论；⑥基于多元统计；⑦基于机器学习的专家规则；⑧最邻近算法。目前大多数二级结构预测的算法都是由序列比对算法BLAST 、FASTA 、CLUSTALW 产生的经过比对的序列进行二级结构预测。虽然二级结构的预测方法其准确率已经可以达到80%以上，但二级结构预测的准确性还有待提高。 在实际进行蛋白质二级结构预测时，往往会把结构实验结果、序列比对结果、蛋白质结构预测结果，还有各种预测方法结合起来，比较常用的是同时使用多个软件进行预测，把各个软件预测结果分析后得出比较接近实际的蛋白质二级结构。将序列比对与二级结构预测相结合也是一种常见的综合分析方法。 蛋白质二级结构指蛋白质多肽链本身的折叠和盘绕的方式。二级结构主要有α-螺旋、β-折叠、β-转角等几种形式，它们是构成蛋白质高级结构的基本要素，常见的二级结构有α-螺旋和β-折叠。三级结构是在二级结构的基础上进一步盘绕，折叠形成的。研究蛋白质空间结构的目标是为了了解蛋白质与三维结构的关系，预测蛋白质的二级结构预测只是预测蛋白质三维形状的第一步，蛋白质折叠问题是非常复杂的，这就导致了蛋白质的空间结构预测的复杂性。蛋白质三维结构预测方法有：同源模型化方法、线索化方法和从头预测的方法但是无论用哪一种方法，结果都是预测，采用不同的算法，可能产生不同的结果，因此还需要研究新的理论计算方法来预测蛋白质的三维结构。 图4.1蛋白质结构（下转第100页） 计算机在生物信息学中的应用 王帆刘帅 （长春工程学院计算机基础教学中心吉林 长春 130012） 【摘要】生物信息学是一门新兴的、正在迅速发展的交叉学科，它不仅对认识生物体的起源与进化研究有重要意义，而且还可以为人类诊断疾病及物种的改良提供一定的理论依据。生物研究过程中产生的海量数据又需要具有数据处理和分析能力的大容量、高性能的超级计算机的支持，因此计算机技术在生物信息学的研究中显得尤为重要，本文就简单介绍了计算机在生物信息学研究中的哪些方面起到了不可忽略的作用。 【关键词】生物信息学；计算机科学；基因组学 作者简介：王帆(1980—)，男，长春人，毕业于长春理工大学，本科学历，信息与计算科学专业。 刘帅(1979—)，女，长春人，东北师范大学硕士研究生，主要研究方向为计算机软件与理论 。 ◇高教论述◇

《程序设计基础》课程大作业总结报告(小型工资管理系统)D

XX大学 《程序设计基础》课程大作业总结报告大作业名称小型工资管理系统 学院 XXXXXXXX 班级 XXXXXXXXXX 学生姓名 XXX 学号 XXXXXXXXXX 任课教师 XXX 成绩日期 一、系统的设计思想（简要叙述自己在编写该系统时的思路） 首先，定义一个Employee结构体用来存储员工信息，定义一个数组存储员工信息。 输入函数通过定义一个结构体来存储输入的信息，一个员工信息输入完成之后添加到数组中；输出函数就是对数组的遍历打印；排序采用冒泡排序去进行排序；修改函数通过对比员工编号查找到员工，然后进行修改；同样的，查询函数就是遍历进行字符比较。 二、程序中自己定义的结构体数据类型 struct Employee { char nun[20]; char name[20]; char gender[10]; char department[20]; double basicWage; double performanceWage; double bonus; double payable; }; 三、程序中所有自己定义的函数之间的调用关系图（用函数名作为实体画出它们之间的调用关系） 四、程序运行结果屏幕截图（注意，每个功能至少有一个截图）

1、系统一级菜单截图 2、“数据输入”功能的截图（截图中必须包含自已的真实姓名及班级） 3、“数据修改”功能截图 4、“数据处理”功能截图 （1）“数据处理”功能子菜单截图

（2）“查询”功能截图 （3）“排序”功能截图 按照工号排序 5、“数据输出”功能截图 6、自己新增功能的截图，并在截图下面做一定的说明。有多个新增功能的，可自

(完整word版)计量经济学实践报告 2

课程名称： 课程名称：计量经济学 学生姓名：阳诗琪 学号：201174250203 班级： 1102班 专业：金融学 2013 年 5 月 5日

计量经济学实验报告 多元回归模型实验 【实验目标】：通过上机实验,使学生能够使用 Eviews 软件 【实验内容】：1.用Eviews完成多元线性回归模型的统计检验 2.对Eviews结果对应的相关统计检验进行解释 【实验步骤及分析】: 1、经济理论 理论上认为影响成品钢材的需求量的因素主要有经济发展水平、收入水平、产业发展、人民生活水平提高、能源转换技术等因素。 产量、原煤产量1980——1998年的有关数据如下表。 年份成品钢 材（万 吨）y 原油(万 吨)x 1 生铁（万 吨）x 2 原煤（亿 吨）x 3 发电量 （亿千 瓦）x 4 铁路货 运量（万 吨）x 5 固定资 产投资 额(亿 元）x 6 居民消 费（亿 元）x 7 1980 2716.2105953802.4 6.23006.2111279 910.92317.1 1981 2670.1101223416.6 6.23092.107673 9612604.1

2、模型估计 多元线性回归模型的基本形式：设随机变量y 与一般变量x 1,x 2,...x p 的理论线性回归模型为: y=εββββ+++++p p x x x (22110) 其中β1,β2，。。。，βp 是p+1个未知参数，β0称为回归常数,β1,β2，。。。，βp 称为回归系数。y 称为被解释变量(因变量)，而x 1,x 2,...x p 是p 个可以精确测量并可控制的一般变量，称为解释变量（自变量）。ε是随机误差。 3、画散点图 1982 2902 10212 3551 6.66 3277 11349 1230.4 2867.9 1983 3072 10607 3738 7.15 3514 118784 1430.1 3182.5 1984 3372 11461.3 4001 7.89 3770 124074 1832.9 3674.5 1985 3693 12489.5 4384 8.72 4107 130709 2543.2 4589 1986 4058 13068.8 5064 8.94 4495 135635 3120.6 5175 1987 4356 13414 5503 9.28 4973 140653 3791.7 5961.2 1988 4689 13704.6 5704 9.8 5452 144948 4753.8 7633.1 1989 4859 13764.1 5820 10.54 5848 151489 4410.4 8523.5 1990 5153 13830.6 6238 10.8 6212 150681 4517 9113.2 1991 5638 14009.2 6765 10.87 6775 152893 5594.5 10315.9 1992 6697 14209.7 7589 11.16 7539 157627 8080.1 12459.8 1993 7716 14523.7 8739 11.51 8395 162663 13072.3 15682.4 1994 8482 14608.2 9741 12.4 9281 163093 17042.1 20809.8 1995 8979.8 15004.94 10529.27 13.61 10070.3 165885 20019.3 26944.5 1996 9338.02 15733.39 10722.5 13.97 10813.1 168803 22974 32152.3 1997 9978.93 16074.14 11511.41 13.73 11355.53 169734 22913.5 34854.6

浅谈生物信息学在生物方面的应用

浅谈生物信息学在生物方面的应用 生物信息学（bioinformaLics）是以核酸和蛋白质等生物大分子数据库及其相关的图书、文献、资料为主要对象，以数学、信息学、计算机科学为主要手段，对浩如烟海的原始数据和原始资料进行存储、管理、注释、加工，使之成为具有明确生物意义的生物信息。并通过对生物信息的查询、搜索、比较、分析，从中获得基因的编码、凋控、遗传、突变等知识；研究核酸和蛋白质等生物大分子的结构、功能及其相互关系；研究它们在生物体内的物质代谢、能量转移、信息传导等生命活动中的作用机制。 从生物信息学研究的具体内容上看，生物信息学可以用于序列分类、相似性搜索、DNA 序列编码区识别、分子结构与功能预测、进化过程的构建等方面的计算工具已成为变态反应研究工作的重要组成部分。针对核酸序列的分析就是在核酸序列中寻找过敏原基因，找出基因的位置和功能位点的位置，以及标记已知的序列模式等过程。针对蛋白质序列的分析，可以预测出蛋白质的许多物理特性，包括等电点分子量、酶切特性、疏水性、电荷分布等以及蛋白质二级结构预测，三维结构预测等。 生物信息学中的主要方法有：序列比对，结构比对，蛋白质结构的预测，构造分子进化树，聚类等。基因芯片是基因表达谱数据的重要来源。目前生物信息学在基因芯片中的应用主要体现在三个方面。 1、确定芯片检测目标。利用生物信息学方法，查询生物分子信息数据库，取得相应的序列数据，通过序列比对，找出特征序列，作为芯片设计的参照序列。 2、芯片设计。主要包括两个方面，即探针的设计和探针在芯片上的布局，必须根据具体的芯片功能、芯片制备技术采用不同的设计方法。 3、实验数据管理与分析。对基因芯片杂交图像处理，给出实验结果，并运用生物信息学方法对实验进行可靠性分析，得到基因序列变异结果或基因表达分析结果。尽可能将实验结果及分析结果存放在数据库中，将基因芯片数据与公共数据库进行链接，利用数据挖掘方法，揭示各种数据之间的关系。 生物信息学在人类基因组计划中也具有重要的作用。 大规模测序是基因组研究的最基本任务，它的每一个环节都与信息分析紧密相关。目前，从测序仪的光密度采样与分析、碱基读出、载体标识与去除、拼接与组装、填补序列间隙，到重复序列标识、读框预测和基因标注的每一步都是紧密依赖基因组信息学的软件和数据库的。特别是拼接和填补序列间隙更需要把实验设计和信息分析时刻联系在一起．拼接与组装中的难点是处理重复序列，这在含有约30％重复序列的人类基因组中显得尤其突出。 人类基因组的工作草图即将完成，因此发现新基因就成了当务之急。使用基因组信息学的方法通过超大规模计算是发现新基因的重要手段，可以说大部分新基因是靠理论方法预测出来的。比如啤酒酵母完整基因组（约1300万bp）所包含6千多个基因，大约60％是通过信息分析得到的。 当人类基因找到之后，自然要解决的问题是：不同人种间基因有什么差别；正常人和病人基因又有什么差别。”这就是通常所说的SNPs（单核苷酸多态性）。构建SNPs及其相关数据库是基因组研究走向应用的重要步骤。1998年国际已开展了以EST为主发现新Spps 的研究。在我国开展中华民族SNPs研究也是至重要的。总之，生物信息学不仅将赋予人们各种基础研究的重要成果，也会带来巨大的经济效益和社会效益。在未来的几年中DNA 序列数据将以意想不到的速度增长，这更离不开利用生物信息学进行各类数据的分析和解释，研制有效利用和管理数据新工具。生物信息学在功能基因组学同样具有重要的应用目前应用最多的是同源序列比较、模式识别以及蛋白结构预测。所谓同源序列，是指从某一共同祖先经趋异进化而形成的不同序列。利用数据库搜索找出未知核酸或蛋白的同源序列，是序列分析的基础[lol。如利用BLASTn和BLASTx两种软件分别进行核苷酸和氨基

VB程序设计大作业报告

VB程序设计大作业报告 班级：机械11102班学号：201103112 姓名：孙文斌日期：2013.05.13 一、设计题目：《抓交通肇事犯》 一辆卡车违反了交通规则，撞人后逃逸。现场有三人目击事件，但都没有记住车号，记住车号的一些特征。甲说：车号的前两位数字是相同的；乙说：车号的后两位数字 是相同的，但与前两位不同；丙是位数学家，他说：四位的车号正好是一个整数的平 方。现在请你根据以上线索帮助警方找出车号以便尽快破案 二、问题分析与算法设计： 按照题目的要求造出一个前两位数相同、后两位数相同且相互间又不同的整数，然后判断该整数是否是另一个整数的平方。 假设这个四位数的前两位数字都是i，后两位数字都是j，则这个可能的四位数k为：k = 1000 * i + 100 * i + 10 * j + j 其中，i和j都在0~9之间变化。现在还需使k满足是一个整数c的平方，由于k是一个四位数，所以，m值不可能小于31和大于100，因此，可从31开始试验到100，看是否满足k == c*c，若不满足，则c加1再试，直到找到满足这些限制条件的k为止结束测试。 三、界面与结果截图： 界面截图：

结果截图： 四、结果分析与总结： 通过结果截图我们知道最后得到的车牌号为7744，首先检验甲叙述的前两位数字相同都为7，再检验乙叙述的车牌号后两位相同都为4且不与前两位相同，最后检验丙叙述的该车牌号为88的平方，所以综合上述检验分析结果满足题意。 通过此次VB程序设计从理论到实践，我学到很多很多的的东西，让我对vb程序编写有了一个初步认识。从最初的拿到题目无从下手，接着网上查阅些材料以及反复看书本上的例题使我对这个程序的编写有了一个大致轮廓，接着在草稿纸上写下程序代码，然后到计算机上反复调试，最终才算完成。在这反复调试的过程中我明白了时间是检验真理的唯一标准。这对我今后的学习中都会起到非常重要的作用。最后衷心感谢李宁老师对我vb课程的指导，祝您身体健康，工作愉快。 附录程序源代码： Private Sub command1_click() Dim i%, j%, k%, c% For i = 0 To 9 For j = 0 To 9 If i <> j Then k = i * 1000 + i * 100 + j * 10 + j For c = 31 To 100 If (c * c) = k Then Picture1.Print k End If Next c End If Next j Next i End Sub

计量经济学实验报告 (3)

1.背景 经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，即以国民生产总值（GDP）和国内生产总值的的增长来计算。 古典经济增长理论以社会财富的增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。 从古典增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的贡献。物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量.然而，由于资本服务流量难以测度，在这里我们用全社会固定资产投资总额（亿元）来衡量物质资本。中国拥有十三亿人口，为经济增长提供了丰富的劳动力资源。因此本文用总就业人数（万人）来衡量劳动力。居民消费需求也是经济增长的主要因素。 经济增长问题既受各国政府和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要方面。在1978—2008年的31年中,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。但是,我国目前仍然面临消费需求不足问题。 本文将以中国经济增长作为研究对象，选择时间序列数据的计量经济学模型方法，将中国国内生产总值与和其相关的经济变量联系起来，建立多元线性回归模型，研究我国中国经济增长变动趋势，以及重要的影响因素，并根据所得的结论提出相关的建议与意见。用计量经济学的方法进行数据的分析将得到更加具有说服力和更加具体的指标，可以更好的帮助我们进行预测与决策。因此，对我国经济增长的计量经济学研究是有意义同时也是很必要的。 2.模型的建立 2.1 假设模型

为了具体分析各要素对我国经济增长影响的大小，我们可以用国内生产总值（Y ）这个经济指标作为研究对象；用总就业人员数（1X ）衡量劳动力；用固定资产投资总额(2X )衡量资本投入：用价格指数（3X ）去代表消费需求。运用这些数据进行回归分析。 这里的被解释变量是，Y ：国内生产总值， 与Y-国内生产总值密切相关的经济因素作为模型可能的解释变量，共计3个，它们分别为： 1X 代表社会就业人数， 2X 代表固定资产投资， 3X 代表消费价格指数， μ代表随机干扰项。 模型的建立大致分为理论模型设置、参数估计、模型检验、模型修正几个步骤。如果模型符合实际经济理论并且通过各级检验，那么模型就可以作为最终模型，可以进行结构分析和经济预测。 国内生产总值 经济活动人口 全社会固定资产投资 居民消费价格指数 1992年 26,923.48 66,782.00 8,080.10 106.4 1993年 35,333.92 67,468.00 13,072.30 114.7 1994年 48,197.86 68,135.00 17,042.10 124.1 1995年 60,793.73 68,855.00 20,019.30 117.1 1996年 71,176.59 69,765.00 22,913.50 108.3 1997年 78,973.03 70,800.00 24,941.10 102.8 1998年 84,402.28 72,087.00 28,406.20 99.2 1999年 89,677.05 72,791.00 29,854.70 98.6 2000年 99,214.55 73,992.00 32,917.70 100.4 2001年 109,655.17 73,884.00 37,213.50 100.7 2002年 120,332.69 74,492.00 43,499.90 99.2 2003年 135,822.76 74,911.00 55,566.61 101.2 2004年 159,878.34 75,290.00 70,477.43 103.9 2005年 184,937.37 76,120.00 88,773.61 101.8 2006年 216,314.43 76,315.00 109,998.16 101.5

计量经济学调查报告

大学生月消费支出调查报告 一、引言 在当前尚且低迷，尚未完全复苏的经济环境下，消费问题被大家广泛关注。物价的连续上涨，直接反映了社会的消费和需求问题。当前的消费市场中，大学生作为一个特殊的消费群体正受到越来越大的关注。由于大学生年龄较轻，群体较特别，他们有着不同于社会其他消费群体的消费心理和行为。一方面，他们有着旺盛的消费需求，另一方面，他们尚未获得经济上的独立，消费受到很大的制约。消费观念的超前和消费实力的滞后，都对他们的消费有很大影响。特殊群体自然有自己特殊的特点，同时难免存在一些非理性的消费甚至一些消费的问题。为了调查清楚大学生的消费情况，我决定在身边的同学中进行一次消费的调研，对大家的消费进行归宗和分析。 二、理论综述 我们主要对大学生每人每月消费支出进行多因素分析，并从周围同学搜集相关数据，建立模型，对此进行数量分析。 影响大学生每人每月消费支出的主要因素如下： 1、学习支出 2、消费收入 3、生活支出 三、模型设定 Y：每人每月消费支出 X1：学习支出X2：消费收入 X3：生活支出 四、数据搜集 1、数据说明 我们特对周围大学生的消费水平做了简单调查，再用计量经济学的知识分析其影响因素。 2、数据的搜集情况 人数每人每月消 费 支出Y 学习支出 （X1） 消费收入（X2）生活支出（X3） 1760310800450 2630230600400 311002301350880 4420170450250 59601601000800 6580280500300 78702201000650 8300110400190 910501501300900 10126016015001100 11130030015001000 12500190550310 13600180750420 149001401000760

生物信息学基本知识

1.DNA:遗传物质(遗传信息的载体) 双螺旋结构,A,C,G,T四种基本字符的复杂文本 2.基因（Gene）：具有遗传效应的DNA分子片段 3.基因组(Genome)：包含细胞或生物体全套的遗传信息的全部遗传物质。人类包括细胞核基因组和线粒体基因组 OR一个物种中所有基因的整体组成 4.人类基因组：3.0×109bp模式生物 5.HGP的最初目标通过国际合作，用15年时间(1990～2005)至少投入30亿美元，构建详细的人类基因组遗传图和物理图，确定人类DNA的全部核苷酸序列，定位约10万基因，并对其它生物进行类似研究。 6.HGP的终极目标 阐明人类基因组全部DNA序列； 识别基因； 建立储存这些信息的数据库； 开发数据分析工具； 研究HGP实施所带来的伦理、法律和社会问题。 7.遗传图谱（genetic map）又称连锁图谱(linkage map)，它是以具有遗传多态性（在一个遗传位点上具有一个以上的等位基因，在群体中的出现频率皆高于1%）的遗传标记为“路标”，以遗传学距离（在减数分裂事件中两个位点之间进行交换、重组的百分率，1%的重组率称为1cM）为图距的基因组图。 遗传图谱的建立为基因识别和完成基因定位创造了条件。 8.遗传连锁图：通过计算连锁的遗传标志之间的重组频率，确定它们的相对距离，一般用厘摩（cM，即每次减数分裂的重组频率为1%）表示。 9.物理图谱（physical map）是指有关构成基因组的全部基因的排列和间距的信息，它是通过对构成基因组的DNA分子进行测定而绘制的。绘制物理图谱的目的是把有关基因的遗传信息及其在每条染色体上的相对位置线性而系统地排列出来。 10.转录图谱是在识别基因组所包含的蛋白质编码序列的基础上绘制的结合有关基因序列、位置及表达模式等信息的图谱。 11.序列图谱:随着遗传图谱和物理图谱的完成，测序就成为重中之重的工作。 DNA序列分析技术是一个包括制备DNA片段化及碱基分析、DNA信息翻译的多阶段的过程。通过测序得到基因组的序列图谱 12.大规模测序基本策略 逐个克隆法：对连续克隆系中排定的BAC克隆逐个进行亚克隆测序并进行组装（公共领域测序计划） 全基因组鸟枪法：在一定作图信息基础上，绕过大片段连续克隆系的构建而直接将基因组分解成小片段随机测序，利用超级计算机进行组装（美国Celera公司） 13.基因识别（gene identification）是HGP的重要内容之一，其目的是识别全部人类的基因。 基因识别包括： 识别基因组编码区 识别基因结构 基因识别目前常采用的有二种方法： 从基因组序列中识别那些转录表达的DNA片段 从cDNA文库中挑取并克隆。 14.基因组多态性（Polymorphism）:是指在一个生物群体中，同时和经常存在两种或多种不连续的变异型或基因型（genotype）或等位基因（allele），亦称遗传多态性（genetic

综合大作业(记事本)可视化程序设计

郑州轻工业学院实验报告 实验课程：可视化程序设计基础实验名称： Windows窗体设计 班级：计算机科学与技术01—1班学号： 541007010157 姓名：郑峰弓实验日期： 2011年11月24日 一、实验目的 1．掌握窗体设计步骤、窗体调用。 2．根据自己所做的实验内容可适当增加条目。 3．熟悉本学期学习的各种控件，上交作业。 二、实验内容 2. 仿MS word （或Windows 系统记事本） ，实现一个文本编辑系统： 读取的文件类型可以是txt、rtf等自定义格式 ，不一定用doc格式 实现文本字体、颜色等格式的设置 实现文件保存、打开、新建等功能 实现有关菜单的设计、工具栏的设计和状态 栏的设计（状态栏显示光标所在行、列等） 三、程序开发操作步骤 1. 启动Visual Studio 2008 。 2. 创建项目。设置项目名为“记事本可视化程序设计”。 3. 添加控件。创建过，出现设计界面，此时会出现一窗体Form1,此时窗体时空的，不包含任何控件的。单击“工具箱”的公共控件选项卡，选择MenuStrip控件，将其放在窗口上，创建两个MenuStrip1，MenuStri2，再选择RichTextBox 控件，将其放在窗口上，调整大小及其位置。再工具箱中的所有Window窗体中选择OpenFileDialog,SaveFileDialog,ColorDialog,FontDialog,StatusStrip控件，将其放在窗口上。 4. 设置控件属性。点击窗口，在属性中的text设置为‘记事本’，将Startposition 设置成Centerscreen。点击MenuStrip1，在窗体上加菜单栏，分别为文件，格式，查看，编辑，在文件，格式，查看，编辑，下又建立子菜单，如下图所示。在子菜单下各自设置各自的热键和快捷键，在MenuStri2上添加8个button，分