BAG a graph theoretic sequence clustering algorithm
1 BAG:A Graph Theoretic Sequence Clustering Algorithm
(An Extended Abstract)
Sun Kim
School of Informatics
Center for Genomics and Bioinformatics
Indiana University–Bloomington
sunkim@https://www.sodocs.net/doc/118519856.html,
Abstract
Recently developed sequence clustering algorithms based on graph theory have been successful in clustering a large number of sequences into families of sequences of speci?c categories.In this paper,
we present a new sequence clustering algorithm BAG based on graph theory.Our algorithm clusters
sequences using two properties of graph,biconnected component and articulation point.As computation
of biconnected components and articulation points is e?cient,linear in relation to the number of vertices
and edges,our algorithms are well suited for comparing a large number of proteins from multiple genomes.
Our experiments with protein sequences from multiple genomes show that our algorithms generate
families of high quality.For example,our algorithm correctly classi?ed3,306predicted proteins from E.
coli and H.in?uenzae into1,427families without human intervention.We also dicuss the importance
of large scale sequence comparisons from our experience in clustering many di?erent genomes,including
Arabidopsis thaliana.
1Introduction
As more and more complete genome sequences become available,we can understand better the content of genomes by comparing multiple genomes.By comparing multiple genomes,potential protein-protein interaction[6],regulatory regions[14],or sytenic regions[17,11]can be predicted.In addition,more accurate sequence relationship can be established through the comparative analysis of genomes.However, comparing multiple genomes is a lot more complicated than standard sequence database searches.Well developed computational tools can facilitate multiple genome comparisons and also help us to deduce more reliable conclusions.
One of the most important class of computational tools for genome comparison is the sequence clustering algorithm.Recently developed clustering algorithms[7,21,12,13]were successful in clustering a large number of sequences simultaneously,e.g.,whole sets of proteins from multiple organisms.In this paper we present our sequence clustering algorithm BAG based on graph theory.
2Pairwise Sequence Comparison to Genome Comparison
Most sequence clustering algorithms are based on the pairwise sequence comparison.There are many pairwise sequence alignment algorithms[1,19,20].These pairwise alignment algorithms are e?ective in detecting homology among sequences especially when similarity between sequences are relatively high.The most challenging task is to detect remotely related–distant in terms of sequence similarity–sequences. One e?ective method to detect remote homology is to use intermediate sequences[18].For example,a relationship between two sequences,s i and s j,may be detected via another sequence s k even when the sequence similarity between s i and s j cannot be detected by the pairwise alignment method.This can be seen as building a transitive relationship among the three sequences,i.e.,s i→s k→s j.Building the transitive relationships raises two important issues:what should be intermediate sequences?and how far can we build the trasitive relationships?
Clustering algorithms use structures of sequence relationships to classify a set of sequences into families of sequences,F={F1,F2,...,F n}.While generating F,the remote homology detection issue and the transitivity bounding issue are systematically addressed with the structures of sequence relationships used by the clustering algorithm.Any two sequence,s i and s j in the same family F l={...,s i,s j,s k,..}are related by intermediate sequences,say s k,even when there is no observable relationship between s i and s j,thus remote homology detection issue is addressed.The sequences s i and s m in two di?erent families
could be related through intermediate sequences s m
1,...,s m
l
but such chaining of sequence relationships
are blocked if the structure of sequence relationships used in the clustering algorithm classify s i and s m into two di?erent families.Thus the transitivity issue is addressed.Recently developed sequence clustering algorithms were successful in clustering a large number of sequences into sequence families of highly speci?c categories[7,21,12,13].These clustering algorithms used graph theory explicitly or implicitly.In the following sections,we present our graph theoretic clustering sequence algorithm.
3A New Graph Theoretic Sequence Clustering Algorithm
3.1Preliminaries
The connected component of a graph is a subgraph where any two vertices in the subgraph are reachable from each other.An articulation point of G is a vertex whose removal disconnects G.For example,in Figure1the removal of a vertex s5disconnects G.A biconnected graph is a graph where there are at lest two disjoint paths for any pair of vertices.A biconnected component of G is a maximal biconnected subgraph.In Figure1,a subraph G1induced by vertices{s2,s3,s4}is a biconnected graph but it is not maximal since another subgraph G2induced by vertices{s1,s2,s3,s4,s5}is biconnected and G1is a subgraph of G2.There are two biconnected components,{s1,s2,s3,s4,s5}and{s5,s6,s7,s8,s9}of G in Figure1.
3.2The basic algorithm
We present a new graph theoretic sequence clustering algorithm that explicitly uses two graph properties: biconnected components and articulation points(see Figure1).A biconnected component(BCC in short) corresponds to a family of sequences and an articulation point corresponds to a multidomian protein.As an articulation point is the only vertex that connects multiple biconnected components,i.e.,multiple families, it is intuitive to consider each articulation point as a candidate for multidomain sequence.
Figure1:Biconnected components and articulation points.The vertex s5is an articulation point since removing the vertex results in separating the graph.
A simple version of our algorithm works as follows.
Given a set of sequences S={s1,s2,...,s n},
https://www.sodocs.net/doc/118519856.html,pute similarities(s i,s j)for all1≤i,j≤n and i=j.
2.Build a sequence graph G from the pairwise matches above a preset cuto?threshold.
3.Generate a set of subgraphs,{G1,G2,...,G m},each of which G i is a biconnected component.
4.Then a set of vertices in each subgraph G i forms a family of sequences and each articulation point
becomes a candidate for multidomain sequence.
To reduce computation time in Step1,we can use well accepted approximation algorithms such as FASTA[19]or BLAST[1,2].We simply choose FASTA for the pairwise computation,and the computation is FASTA(s i,S)for all1≤i≤n.All pairwise comparisons can be computed once and saved for later use,especially for completely sequenced genomes.Indeed,there are several databases for precomputed all pairwise comparisons,e.g.,[16,5].From the precomputed pairwise comparison databases,we can retrieve pairwise comparisons for selected genomes for clustering analysis.Our algorithm is well suited for this type of comparative clustering analysis for an arbitrary set of genomes due to the computational e?ciency,
i.e,linear time complexity in relation to the number of edges.
3.3Result from application of the basic algorithm
We performed a clustering analysis of all5,998predicted protein sequences from E.coli(GenBank ac-cession number U00096,4289proteins)and H.in?uenzae(GenBank accession number L42023,1709 proteins)with Zscore cuto?of400.1426families of3431sequences were clustered excluding families of
a single sequence(these families are uninformative).Most of the resulting families are clustered correctly with high precision according to the current annotation.However,there are cases where we cannot easily verify the correctness of the clustering result from the annotation.For example,it was not obvious that Family285is clustered correctly from the annotations in the heading as shown below.
>gi|1573256|gb|AAC21953.1|L-serine deaminase(sdaA)[Haemophilus influenzae Rd]
>gi|1788116|gb|AAC74884.1|L-serine deaminase[Escherichia coli K12]
>gi|1789161|gb|AAC75839.1|L-serine dehydratase(deaminase),L-SD2[Escherichia coli K12] >gi|1789498|gb|AAC76146.1|putative L-serine dehydratase[Escherichia coli K12]
>gi|1789500|gb|AAC76147.1|putative L-serine dehydratase[Escherichia coli K12]
(Hinf, SDH_A & B)
1573256
(Ecoli, SDH_B)1789500
(Ecoli, SDH_A)
1789498
(Ecoli, SDH_A & B)(Ecoli, SDH_A & B)
25521538
5722375
240116641627588610
1788116 1789161
Figure 2:Sequence graphs with the Zscore cuto?threshold of 400.The numbers on the edges denote the Zscores between two sequences.SDH αand SDH βand were detected by Pfam search.
To verify the clustering result,we performed protein domain search using Pfam [3]7.0and found that there are two di?erent domains,SDH αand SDH βin the family as shown in Figure 2.The family begin to separate into two families at a stricter cuto?value of 600as shown in Figure 3,i.e.,two BCCs,{1788116,1789161,1789498,1573256}and {1788116,1789500}1,and an articulation point,1788116.However,the question is how do we know the cuto?threshold value 600apriori?.In addition,di?erent families are characterized at di?erent cuto?values in general.This fundamental issue will be e?ectively addressed in the extended version of our algorithm in the following section.
4Bag :The Extended Clustering Algorithm
The basic algorithm in Section 3.2is extended and called Biconnected components and Articulation points based Grouping of Sequences (Bag ).
4.1Issues with the basic algorithm
Several features of the basic algorithm presented in the previous section need attention:
1.The cuto?threshold setting issue :as shown with the example of SDH αand SDH βdomain proteins,we do not know the cuto?threshold apriori ,Zscore 600for the example.
2.Merging families :given a cuto?threshold,several families may need to be tested for merging since the cuto?value may be too stringent so that sequences with the same domains are separated into multiple families.
3.Spitting a family ;given a cuto?threshold,a family may need to be tested for splitting into several ones.For example,sequences with SDH αand SDH βdomains in Figure 2.
1
The family {1788116,1789500}will be extended to include the two sequences,1573256and 1789161,that have the SDH βdomain,while the family is considered for merging through an articulation point,1788116(See the next section).
(Hinf, SDH_A & B)
1573256
(Ecoli, SDH_A & B)
(Ecoli, SDH_A & B)
1788116 1789161
1789498
(Ecoli, SDH_A)(Ecoli, SDH_B)
1789500
Figure 3:Sequence graphs with the Zscore cuto?threshold of 600.The graph has two BCCs,{1788116,1789161,1789498,1573256}and {1788116,1789500},and an articulation point,1788116.
4.Multidomain protein :how do we know an articulation point truly corresponds to a multidomain protein?
Each of these features will be explored in the following subsections.
4.2Setting the cuto?threshold
We performed a series of clustering analyses with Zscore cuto?thresholds ranging from 100to 1000at 50increment intervals for the pairwise comparisons from E.coli and H.in?uenzae .The plot on the left side in Figure 4is the distribution of the number of biconnected components vs.the Zscore cuto?threshold.We will call this plot the BCC plot .As we can observe in the ?gure,the number of biconnected components increases up to a certain value,150for Zscore,and then continue to decrease.The increase in the number of biconnected components is intuitive as a higher cuto?value will remove more false positives,thereby families of large size due to false positives being separated into several families.The decrease in the number of biconnected components is also intuitive as a higher cuto?value will remove more true positives,thereby more vertices become singletons,i.e.,vertices without incident edges;note that singletons are not counted.We would expect that there exists a peak in the BCC plot if the scoring method like Zscore e?ectively models the pairwise sequence relationship.This observation is consistent with non-statistical scores like Smith-Waterman score [10].
Note that the basic clustering algorithm runs linear time in relation to the number of pairwise matches above a preset cuto?threshold after computing pairwise matches from a set of sequences.The series of clustering analysis with Zscore in Figure 4took less than 6seconds on a Pentium IV 1.7GHz processor machine running Linux.This computational e?ciency makes it possible to e?ciently conduct the series of clustering analyses with varying cuto?thresholds to ?nd the cuto?threshold,C maxbiconn ,that generates the maximum number of biconnected components.However,we need to consider the number of articulation points since articulation points are candidates for multidomain proteins.The right plot in Figure 4shows the number of articulation points with respect to varying Zscore cuto?thresholds.The articulation points become candidates for multidomain proteins and need to be tested for having multidomain proteins:the
0500
100015002000
020*******
8001000N o o f b i c o n n e c t e d c o m p o n e n t s Zscore cutoff value E.coli + Hinf 050100
15020025030035040002004006008001000
N o o f a r t i c u l a t i o n p o i n t s Zscore cutoff value E.coli + Hinf Figure 4:The distribution of the number of biconnected components vs.the Zscore cuto?threshold (left plot)and the distribution of the number of articulation points vs.the Zscore cuto?threshold (right).
test method will be brie?y described in the following sections.We would avoid selecting the cuto?threshold with too many articulation points.Let NAP C the number of articulation points at score C .One way to select the cuto?value is to use a ratio r =NAP C +I NAP C where I is the interval of the score for the series of clustering analysis.
4.3The overview of the extended algorithm
We will describe the overview of the extended algorithm due to the space limitation of the paper.Details of the algorithm can be found in [10].Our algorithm BAG works as follows:
1.Build a graph G from all pairwise comparisons result.
2.Run the basic algorithm with cuto?scores ranging from C 1to C 2at each interval I and select a score,C maxbiconn ,where the number of biconnected components is the largest,and another score,
C arti ,where the number of articulation points begin to decrease at a ratio r ≥?.
3.Select a cuto?score C arti and generate biconnected components,G 1,G 2,...,G n with a set of articu-lation points {A 1,A 2,...,A m }.
4.Iteratively split a biconnected components into several ones with more stringent cuto?scores until there is no candidate component for splitting.
5.Iteratively merge a set of biconnected components into one with relaxing the cuto?score to C maxbiconn until there is no candidate component for merging.When merging two biconnected components fails,
consider a partial merging by relaxing cuto?score to C maxbiconn (see the case in Figure 3).
The overall procedure can be summarized in two steps:(1)generation of candidate families and (2)re?nement of the families by merging and splitting.The fundamental question is which biconnected components need to be re?ned,i.e.,splitting (Step 3)and merging (Step 4).For this purpose,we propose two tests as below.
: TonB_boxC domain
Figure5:The region shared among gi1573631,gi1573714,gi3212198,and gi3212230can be computed
by chaining pairwise overlaps.All four sequences share domains,that are not present in the Pfam database,and they are annotated to share the hemoglobin binding domain.The three sequences,gi1573631,
gi1573714,and gi3212198,share the TonB boxC domain in the Pfam database.This clustering result demonstrates that our algorithm correctly cluster sequences even when multiple domains are involved.
1.AP-TEST tests an articulation point for having potential multidomains.
2.RANGE-TEST tests each biconnected component for being a single family.
These two tests are to see if there are common shared regions among the sequences.For example,Figure
5shows that four sequences share common subsequence regions.Depending on the test result,splitting and merging operations are performed in a greedy fashion,i.e.,a resulting subgraph from a splitting or merging operation is not considered for further splitting or merging.
5Clustering Two Bacterial Genomes
In this section,we will discuss the application of our clustering algorithm to clustering entire protein se-quences from complete genomes.With the current prototype implemented in C++with the LEDA[15] package,we were able to compare many di?erent sets of genomes.An analysis of B.burgdorferi and T. pallidum can be found in[10].In this section,we describe a complete analysis of two bacterial genomes,E.
coli and H.in?uenzae.Due to the space limitation,we cannot present a complete description.The more de-tailed clustering result will be available at https://www.sodocs.net/doc/118519856.html,/sunkim/BAG/ecoli.hinf/.
As shown in Figure4,we picked150for C maxbiconn and400for C arti(see Section4.2)and the clustering analysis starts with Zscore400,i.e.,C arti,which clusters1,391families with103articulation points. Among103articulation points,18failed for AP-TEST,which implies families around these articulation points does share some domains in common,thus the families connected through the18articulation points
are not considered for merging.Among1,391families,9failed for RANGE-TEST,which implies that each subgraph have multiple families and need to be split.We used I split=50for splitting families and
I merge=50for merging families.
Family Zscore Split families Sequences Common domains
6145061.11573631157371432121983212230no domain detected
61.215740243212230no domain detected
181800181.1157308017892511790097Sulfate transp
17901501790499xan ur permease
181.217892501790499no domain detected 285600285.115732561788116SDH alpha
17891611789498
285.217891611789500SDH beta 11666001166.1178632417885771788643
17898161790796no domain detected
1166.217886431790795no domain detected 11674501167.1178633217867441786937Usher
178717217877821788427
17886791789533
17907722367188
1167.217896101788678no domain detected
Table1:The families failed for RANGE-TEST were separated into subfamilies of the same functional domains.Note that domains not common in the subfamilies are not shown.Thus,“no domain detected”means that there is no domain shared among all family members and each family member may have domains detected by Pfam search.
Splitting families The list of5families among9families failed for RANGE-TEST is shown in Table??. These families are expected to have multiple domains that lead to the failure for RANGE-TEST.This can be veri?ed either by Pfam search or by sequnece alignment with respect to the multidomain candidate(for example,aligning6sequences of the family61with repect to3212230in Table1).After splitting,there were1,427families.Among them,227families did not have any domains detected by the Pfam search. Merging families A hypergraph was formed for merging families:families from the previous step(Split-ting step)become nodes and two nodes(families)are connected if there is a sequence present in both families.All families in each biconnected component in the hypergraph are considered for merging.There were165cluster merging events.Table2shows examples of merging events.
6The Importance of Large Scale Sequence Comparisons
We performed another clustering analysis from25,545predicted protein sequences from Arabidopsis thaliana genome.4,614families with106articulation points were computed with C biconn=400and C arti=500. We are still in the process of verifying the clustering result.However,from the Pfam search result,we veri?ed most of families with domains,that can be detected in the Pfam database,are clustered correctly.
We found an interesting observation in the BCC plot of the Arabidopsis thaliana genome as shown in Figure6.Intuitively,the number of biconnected components increases as more proteins from genomes are compared since more genes(proteins)can be matched.However,what was really interesting was that
New family Families Sequences Common domains 47-484717888541573186GATase(2),GMP synt C(2),tRNA Me trans
4815731863212188GATase(2),GMP synt C,IMPDH C 77-78-797717862681790194lacI(2),Peripla BP like(2)
7815744811789456lacI(2),Peripla BP like(2)
79157348715738341574481lacI(2)
178654017875801787906
178794817884741789068
178920217898461790194
17903691790715
111-112-113111178881117892531789606Amino oxidase,FAD binding3
fer4pyr redox(2) 112178881117890672367245fer4(2)
113157295015740801574621fer4
113178712217877491787872
113178796017893701790326
11323672452367345
176-177-178176178651817907202-Hacid DH C,adh zinc(2) 17717877531790720adh zinc(2)
178157300017877531787863adh zinc
178807317884071788895
179004517907181790819
220-22122017892501790499xan ur permease 221157308017892511790097Sulfate transp,xan ur permease(2)
17901501790499
425-426-42742517893011790027no domain detected 42617884941790027PTS EIIA2(2)
42715734241788494PTS EIIA2(2),PTS-HPr(2) 783-784-7857831787661178868217902813HCDH(2),3HCDH N(2),ECH 78417862201788682ECH(2)
78517862201787659ECH(2)
17876601789286
Table2:Examples for merging events.The number in the parantheses at the end of a domain name denotes the number of occurrences of the domain.Even though several families can be merged into one, each family were initially grouped into ones of speci?c category.For example,families111,112,and113 can be merged into one that shares a single occurrence of the fer4domain.However,the three families were grouped correctly according to domains in the families;all members in the family111have Amino oxidase, FAD binding3,fer4,and pyr redox(2),and all members in the family112have two occurrences of the fer4 domain while all memerbs in the family113have only one occurrence of the fer4domain.The merging event also detects multidomain proteins.For example,1790027in the merging of425-426-427shares unknown domains with1789301,in addition to the PTS EIIA2domain.
0500
1000
15002000250030003500400045005000
01002003004005006007008009001000
N o o f b i c o n n e c t e d c o m p o n e n t s Zscore cutoff value Arabidopsis 050010001500200002004006008001000
N o o f b i c o n n e c t e d c o m p o n e n t s Zscore cutoff value E.coli + Hinf E.coli Hinf Figure 6:The plots of the number of biconnected components vs.Zscore cuto?thresholds:the left plot for Arabidopsis thaliana and the right plot for the bacterial genomes (E.coli and H.in?uenzae ).The number of BCCs does not decrease much as the cuto?increases up to 1000in the clustering analysis of Arabidopsis thaliana ;the decreasing ratio can be measured in relation to the maximum number of BCCs.We call this the plataeu in the BCC plot,which begins to appear as a larger set of sequences are compared.
the number of biconnected components did not decrease as fast as in the analysis of the two bacterial genomes.For example,the number of biconnected components at the Zscore cuto?of 1000was 3,587.What was happening was that many sequences in the same family have two or more separate paths –thus biconnected –through strong sequence similarities when many sequences are compared.In the Arabidopsis thaliana analysis,the numbers of BCCs vary less than 4%from the maximum BCC number at 400in the range of the cuto?values from 350to 650,which is almost ?at.We call the observation the plateau in the BCC plot.The plataeu can be observed in the articulation plot as well.This observation provides more con?dence in the clustering results since the numbers of candidates for families and multidomain proteins do not change much.
The plataeu appears as larger sets of sequences are compared as shown in Figure 6:four BCC plots for two bacterial genomes (E.coli and H.in?uenzae )separately,two bacterial genomes combined,and Arabidopsis thaliana .The plataeu can be measured in terms of the decreasing ratio in relation to the maximum number of BCCs.This result supports the importance of large scale genome comparisons:the more genomes are compared the stronger sequence relationship,i.e.,similarity,can be used for clustering sequences,thus we can be more con?dent of the clustering result.More rigorous and detailed result will be reported in the forthcoming paper.
7Conclusion
As more sequences become available in an exponential rate,sequence analysis on a large number of se-quences will be increasingly important.Sequence clustering algorithms are computational tools for that purpose.In this paper,we presented our clustering algorithm,BAG ,that used two graph properties,biconnected components and articulation points.
Our algorithm were successful in clustering sequences into families of speci?c categories using the pairwise sequence comparison information only.For example,families in Figure5were clustered correctly to shares hemoglobin binding domains even when multiple domains are involved(a subset of the family share the TonB boxC domain),and families in Section3.3were separated into two families of SDHαand SDHβ.Note that these two family classi?cations cannot be achieved by either Pfam search(for families in Figure5)or by looking at annotations(for families in Section3.3).In addition,our algorithm can help to detect previously uncharacterized domains.For example,in the clustering analysis of E.coli and H. in?uenzae,227families did not have any domains detected by the Pfam search.
Our algorithm utilizes the computational e?ciency,i.e.,linear time complexity,to achieve clustering of families of very speci?c categories.In particular,our algorithm was successful in classifying families where the relationships among member sequences were de?ned at di?erent scores;for example,Family181.1and 181.2can be separated at Zscore800but not at Zscore400where most of families were classi?ed(see Table 1).As a result,families were clustered with highly speci?c precision.For example,families in Table2were separated even at the level of the number of domain occurrences;families111-112-113and176-177-178.
Why can our algorithm cluster sequences into families of very speci?c categories?This can be explained in terms of previous work in the literature.First of all,use of intermediate sequences can detect remote homology[18].Grundy2demonstrated that a simple family pairwise search technique can classify sequences with high accuracy[9].Clustering from all pairwise comparisons incorporates these two techniques in a systematic way with structures of a graph.Thus,we would expect that clustering algorithms based on graph theory can cluster sequences into famlies of very speci?c categories.
The future work for our algorithm includes applications of our algorithm to di?erent types of sequences such as DNA and EST sequences.It would also be interesting to retain the hierarchical structure of the merging procedure so that sequence relationships can be seen at di?erent levels.In addition,re?ning further each family in the context of genome,i.e.,orthologs as used in COG,is an interesting topic for further research.
References
[1]Altschul,S.F.,Gish,W.,Miller,W.,Myers,E.W.and Lipman,D.J.(1990)“Basic local alignment
search tool,”Journal of Molecular Biology215403-410.
[2]Altschul,S.F.,Madden,T.L.,Sch?er,A.A.,Zhang,J.,Zhang,Z.,Miller,W.and Lipman,D.J.(1997)
“Gapped BLAST and PSI-BLAST:a new generation of protein database search programs,”Nucleic Acids Research,253389-3402.
[3]Bateman,A.,Birney,E.,Durbin,R.,Eddy,S.R.,Howe,K.L.,and Sonnhammer,E.L.L.,(2000)
“The Pfam Protein Families Database,”Nucleic Acids Research,28263-266.
[4]G.Cannarozzi,M.T.Hallett,J.Norberg,and X.Zhou(2000)“A cross-comparison of a large dataset
of genes,”Bioinformatics16654-655
[5]Gilbert,D.G.(2002)“euGenes:a eukaryote genome information system,”Nucleic Acids Research,30,
145-148
[6]Enright A.J.,Iliopoulos I.,Krypides N.,Ouzounis C.A.,(1999)’Protein interaction maps for complete
genomes based on gene fusion events’Nature402,86-90
2The author’s name changed to William Sta?ord Noble from William Noble Grundy.
[7]Enright,A.J and Ouzounis,C.A.(2000)“GeneRAGE:a robust algorithm for sequence clustering and
domain detection,”Bioinformatics,16451-457
[8]Cormen,T.H.,Leiserson,C.E.,and Rivest,R.L.(1989)Introduction to Algorithms,MIT Press
[9]Grundy,William Noble.“Family-based Homology Detection via Pairwise Sequence Comparison,”Pro-
ceedings of the Second Annual International Conference on Computational Molecular Biology,March 22-25,1998.pp.94-100
[10]Kim,S.(2002),Graph theoretic sequence clustering algorithms and their applications to genome
comparison,to appear in Computational Biology and Genome Informatics,edited by Cathy H.Wu, Paul Wang,and Jason T.L.Wang,World Scienti?c,2002
[11]Hsin-Mei Ku,Todd Vision,Jiping Liu,and Steven D.Tanksley(2000)“Comparing sequenced segments
of the tomato and Arabidopsis genomes:Large-scale duplication followed by selective gene loss creates
a network of synteny,”PNAS97:9121-9126
[12]Matsuda,H.,Ishihara,T.,and Hashimoto,A.(1999)“Classifying molecular sequences using a linkage
graph with their pairwise similarities,”Theoretical Computer Science,210,305-325
[13]Matsuda,H.(2000),“Detection of conserved domains in protein sequences using a maximum-density
subgraph algorithm,”IEICE Transactions Fundermentals,E83-A,713-721
[14]A.M.McGuire and G.M.Church,“Predicting regulons and their cis-regulatory motifs by comparative
genomics,”Nucleic Acids Research,28(22),pp4523-4530
[15]Mehlhorn,K and Naher,S.(1999)LEDA:A platform for combinatorial and geometric computing
University of Cambridge Press
[16]G.Cannarozzi,M.T.Hallett,J.Norberg,and X.Zhou(2000)“A cross-comparison of a large dataset
of genes,”Bioinformatics16654-655
[17]Ross Overbeek,Michael Fonstein,Mark D’Souza,Gordon D.Pusch,and Natalia Maltsev(1999)“The
use of gene clusters to infer functional coupling,”PNAS96:2896-2901
[18]Park,J.,Teichmann,S.A.,Hubbard,T.,and Chothia,C.(1997)“Intermediate sequences increase the
detection of homology between sequences,”Journal of Molecular Biology,273,349-354
[19]Pearson,W.R.and Lipman,D.J.(1988)“Improved tools for biological sequence comparison,”Proc.
National Academy of Science,852444-2448
[20]Smith,T.F.and Waterman,M.F.(1981)“Identi?cation of common molecular subsequences,”Journal
of Molecular Biology147195-197
[21]Tatusov,R.L.,Koonin,E.V.,and Lipman,D.J.(1997)“A Genomic Perspective on Protein Families,”
Science,278631-637
[22]Tatusov,R.L.,Natale,D.A,Garkavtsev,I.V.,Tatusova,T.A.,Shankavaram,U.T.,Rao,B.S.,
Kiryutin,B.,Galperin,M.Y.,Fedorova,N.D.,and Koonin E.V.,(2001)“The COG database:new developments in phylogenetic classi?cation of proteins from complete genomes,”Nucleic Acids Research, 2922-28.
Windows系统自带画图工具教程87586
1.如何使用画图工具 想在电脑上画画吗？很简单，Windows 已经给你设计了一个简洁好用的画图工具，它在开始菜单的程序项里的附件中，名字就叫做“画图”。 启动它后，屏幕右边的这一大块白色就是你的画布了。左边是工具箱，下面是颜色板。 现在的画布已经超过了屏幕的可显示范围，如果你觉得它太大了，那么可以用鼠标拖曳角落的小方块，就可以改变大小了。 首先在工具箱中选中铅笔，然后在画布上拖曳鼠标，就可以画出线条了，还可以在颜色板上选择其它颜色画图，鼠标左键选择的是前景色，右键选择的是背景色，在画图的时候，左键拖曳画出的就是前景色，右键画的是背景色。
选择刷子工具，它不像铅笔只有一种粗细，而是可以选择笔尖的大小和形状，在这里单击任意一种笔尖，画出的线条就和原来不一样了。 图画错了就需要修改，这时可以使用橡皮工具。橡皮工具选定后，可以用左键或右键进行擦除，这两种擦除方法适用于不同的情况。左键擦除是把画面上的图像擦除，并用背景色填充经过的区域。试验一下就知道了，我们先用蓝色画上一些线条，再用红色画一些，然后选择橡皮，让前景色是黑色，背景色是白色，然后在线条上用左键拖曳，可以看见经过的区域变成了白色。现在把背景色变成绿色，再用左键擦除，可以看到擦过的区域变成绿色了。 现在我们看看右键擦除：将前景色变成蓝色，背景色还是绿色，在画面的蓝色线条和红色线条上用鼠标右键拖曳，可以看见蓝色的线条被替换成了绿色，而红色线条没有变化。这表示，右键擦除可以只擦除指定的颜色－－就是所选定的前景色，而对其它的颜色没有影响。这就是橡皮的分色擦除功能。 再来看看其它画图工具。 是“用颜料填充”，就是把一个封闭区域内都填上颜色。 是喷枪，它画出的是一些烟雾状的细点，可以用来画云或烟等。 是文字工具，在画面上拖曳出写字的范围，就可以输入文字了，而且还可以选择字体和字号。 是直线工具，用鼠标拖曳可以画出直线。
LAMMPS手册-中文版讲解之欧阳家百创编
LAMMPS手册-中文解析 一、 欧阳家百（2021.03.07） 二、简介 本部分大至介绍了LAMMPS的一些功能和缺陷。 1．什么是LAMMPS? LAMMPS是一个经典的分子动力学代码，他可以模拟液体中的粒子，固体和汽体的系综。他可以采用不同的力场和边界条件来模拟全原子，聚合物，生物，金属，粒状和粗料化体系。LAMMPS可以计算的体系小至几个粒子，大到上百万甚至是上亿个粒子。 LAMMPS可以在单个处理器的台式机和笔记本本上运行且有较高的计算效率，但是它是专门为并行计算机设计的。他可以在任何一个按装了C++编译器和MPI的平台上运算，这其中当然包括分布式和共享式并行机和Beowulf型的集群机。 LAMMPS是一可以修改和扩展的计算程序，比如，可以加上一些新的力场，原子模型，边界条件和诊断功能等。 通常意义上来讲，LAMMPS是根据不同的边界条件和初始条件对通过短程和长程力相互作用的分子，原子和宏观粒子集合对它们的牛顿运动方程进行积分。高效率计算的LAMMPS通过采用相邻清单来跟踪他们邻近的粒子。这些清单是根据粒子间的短程互拆力的大小进行优化过的，目的是防止局部粒子密度过高。在
并行机上，LAMMPS采用的是空间分解技术来分配模拟的区域，把整个模拟空间分成较小的三维小空间，其中每一个小空间可以分配在一个处理器上。各个处理器之间相互通信并且存储每一个小空间边界上的”ghost”原子的信息。LAMMPS(并行情况)在模拟3维矩行盒子并且具有近均一密度的体系时效率最高。 2．LAMMPS的功能 总体功能： 可以串行和并行计算 分布式MPI策略 模拟空间的分解并行机制 开源 高移植性C++语言编写 MPI和单处理器串行FFT的可选性（自定义） 可以方便的为之扩展上新特征和功能 只需一个输入脚本就可运行 有定义和使用变量和方程完备语法规则 在运行过程中循环的控制都有严格的规则 只要一个输入脚本试就可以同时实现一个或多个模拟任务 粒子和模拟的类型： （atom style命令） 原子 粗粒化粒子 全原子聚合物，有机分子，蛋白质，DNA
细节决定成败——认识“画图”软件教学案例
细节决定成败 ——认识“画图”软件教学案例 【事件背景】 2014年9月29日按照学校教学安排，把精心准备的《认识“画图”软件》一课在学科组内做了认真的课堂展示。这节课是小学三年级的课，前节课学生初步认识了纸牌游戏软件，对在Windows中打开软件、认识窗口有了初步的了解。但是学生初学画图，鼠标拖动操作还不熟练，在技巧上还有待于逐步尝试掌握。根据学生原有的水平我提出了一个设计思路，即“作品欣赏，激发兴趣，互相讨论，任务驱动，指导点评”。 课堂中重难点的处理我主要是采用任务驱动教学法，设置了三个学习任务，分别以不同形式完成。对于第一个任务：启动“画图”软件，让学生自学教材P31，完成“画图”软件的启动。是为培养学生的自主学习能力，多数学生都能顺利启动后，找两个同学示范启动，锻炼了学生的动手操作和语言表达能力。第二个任务：认识“画图”软件的窗口组成我主要是用事先录制好的微课展示让学生记住。学生对这种形式感到很新奇，自然很快就记住了。第三个任务是这节课的重点也是难点：尝试用画图工具简单作画。 【事件描述】 根据教学设计，我全身心的投入到本节课的教学实践之中，课堂伊始效果良好，学生不仅对学习内容表现出了极大的兴趣，而且行为表现也很规范，学习状态认真。所以很顺畅的完成了第一个学习任务，紧接着便进入第二个环节的学习，即认识画图软件的窗口。为了很好的完成这一重要的学习任务，我对教学设计几经修改，最后决定采用‘微课’的形式，我便精心制作课件，录音合成，以图示加拟人风格的自述形式进行软件的自我介绍。当初我想这样做一定会收到事半功倍的效果，期待着在课堂上那称心一幕的出现。事实又是怎样的呢？
中文操作说明书
中文操作说明书 “Ergocontrol NC4” – 页面显示, 操作和基本设置 Fig. 1: 注射装置的手动功能键 提示 注射装置2只用于多色注塑。 Fig. 2: 特殊手动功能键 提示： 特殊功能键根据客户需求。他们的要求会在机床操作手册内显示出来。 点击打印按钮可直接打印显示频当前页面，或通过外接打印机打印。 提示： 帮助功能是选配功能。需要额外的磁盘。 控制版面中带有外接端口程序页面（如：“输入”，“输出”）和自由编写页面。当需要输写时，光标必须移到书写区域，然后点击“ABC ”按钮。 信息 字母在各手动功能键上。 注射装置1或2 前进 / 后退 螺杆 前进 / 后退 螺杆1或2 旋转 特殊功能键 打印 帮助 输入切换 to i
1.1.1 模式选择键 机床有四种工作模式“点动模式”，“手动模式”，“半自动模式”，“全自动模式” (见 Fig. 3, 从作到右) Fig. 3: 模式选择键 在点动模式下，动作的速度和压力都很低，螺杆不能动作；在手动模式下，手动点击各动作时，机床按页面上设置的参数进行动作；在半自动模式下，机床按设定的参数工作一个循环后，停止在模具打开的状态；在全自动模式下，机床按设定的参数进行循环工作。 提示： 机床正常运行时可通过切换到半自动模式来停机，这样比较方便。 1.1.2 机械手按钮 一个完整的机械手（料头夹持，机械手，可放置的机械手）可以通过一下相关的按钮进行机械手的开关和相应手动动作。 Fig. 4: 机械手按钮 通过不断点击“单级模式”，每一序列中设置的动作都可以一步步执行，按“归位”按钮可以开始一个完整的循环。 料头夹持 / 机械手 开 / 关 料头夹持 / 机械手 相关位置 料头夹持 / 机械手 单步模式 机械手 归位
UP2000(2)中文操作
4.點取CANCEL（取消）按鈕,表示不要從磁片存入機器內硬碟機。 File transfer complete. 1 files transferred Press NEXT to Continue. File transfer complete. (程式檔案存入到磁片已完成) 1 files transferred(一個程式檔案存入到磁片) Press NEXT to Continue. (按NEXT繼續) ※因程式檔案多寡,所顯示程式檔案訊息不同 8.Save Timing File將目前程式檔案有關時間參數存入到磁片 ※此功能是將目前生產程式檔案內,有關時間參數存入到磁碟片中,如印刷完一片所需時間、等待時間等等…..
Utilities 1.Load Board載入PC板於中心點位置及視覺系統位置,頂到鋼板位置
※ Load Board 進板指令集是將PC 板送進機器內,Z AXIS 將會升高到不同高度,當你在下拉 式選項Utilities 中選擇時,螢幕上會出現手動進板(Manual Load Board)的螢幕如上圖。 1. 鋼板高度(Stencil Height)：將PC 板上升至鋼板的高度,這是可以查看PC 板 是否完全密和頂到鋼板及PC 板與鋼板有無對位。 2. 鏡頭高度(Vision Height)：將PC 板上升至視覺影像高度,這是可以查看PC 板Mark 點是否錯誤。 3. 定位工具高度(Tooling Height)：將PC 板上升至定位工具高度,這是可以查 看PC 板吸真空是否定位良好及調整支撐 PIN(Support PIN)位置。 4. Begin ：開始送板到印刷區位置並依照上述設定上升高度 5. Detent ：載入PC 板向前與向後於中心點位置 6. Exit ：跳出手動進板的畫面,回到主畫面 2. Stencil Height 測PCB 板到鋼板厚度 This utility will the set STENCIL height. (要開始使用偵測鋼板高度) Press NEXT to Continue, or EXIT to Quit. (按NEXT 繼續, 按EXIT 離開) 你按NEXT 之後，出現下列訊息及視窗： CAUTION, The machine is now going to (警告,機器現在要移動,內部不能有 move. STAY CLEAR.任何東西,需清除) This utility will the set STENCIL height. Press NEXT to Continue, or EXIT to Quit. CAUTION, The machine is now going to move. STAY CLEAR. Press NEXT to Continue, or EXIT to Quit.
最新pymol作图的一个实例
Pymol作图的实例 这是一个只是用鼠标操作的初步教程 Pdb文件3ODU.pdb 打开文件 pymol右侧 All指所有的对象，2ODU指刚才打开的文件，(sele)是选择的对象 按钮A:代表对这个对象的各种action， S：显示这个对象的某种样式， H：隐藏某种样式， L：显示某种label， C：显示的颜色 下面是操作过程： 点击all中的H，选择everything，隐藏所有 点击3ODU中的S，选择cartoon，以cartoon形式显示蛋白质 点击3ODU中的C，选择by ss，以二级结构分配颜色，选择 点击右下角的S，窗口上面出现蛋白质氨基酸序列，找到1164位ITD，是配体 点击选择ITD ，此时sele中就包含ITD这个残基，点击（sele）行的A，选 择rename selection，窗口中出现，更改sele 为IDT，点击（IDT）行的S选择sticks，点击C，选择by element，选择，，调 整窗口使此分子清楚显示。 寻找IDT与蛋白质相互作用的氢键： IDT行点击A 选择find，选择polar contacts，再根据需要选择，这里选择to other atoms in object ,分子显示窗口中出现几个黄色的虚线，IDT行下面出现了新的一行，这就是氢键的对象，点击这一行的C，选择 red red，把氢键显示为红色。 接着再显示跟IDT形成氢键的残基 点击3ODU行的S，选择lines，显示出所有残基的侧链，使用鼠标转动蛋白质寻找与IDT 以红色虚线相连的残基，分别点击选择这些残基。注意此时selecting要是
residures。选择的时候要细心。取消选择可以再次点击已选择的残基。使用上述的方法把选择的残基（sele）改名为s1。点击S1行的S选择sticks，C选择by elements,点击L选择residures显示出残基名称.在这个例子中发现其中有一个N含有3个氢键有两个可以找到与其连接的氨基酸残基，另一个找不到，这是因为这个氢键可能是与水分子形成的，水分子在pdb文件中只用一个O表示，sticks显示方式没有显示出来水分子，点击all行S选择nonbonded，此时就看到一个水与N形成氢键 ，点击分子空白处，然后点击选择这个水分子，更改它的名字为w。在all 行点击H，选择lines，在选择nonbonded，把这些显示方式去掉只留下cartoon。点击w行s 选择nb-spheres. 到目前为止已经差不多了 下面是一些细节的调整 残基名称位置的调整：点击右下角是3-button viewing 转变为3-button viewing editing，这样就可以编辑修改 pdb文件了，咱们修改的是label的位置。按住ctrl键点击窗口中的残基名称label，鼠标拖拽到适合的部位，是显示更清晰。 然后调整视角方向直到显示满意为止，这时就可以保存图片了，file>>save image as>>png
最全的几何画板实例教程
上篇用几何画板做数理实验 图1-0.1 我们主要认识一下工具箱和状态栏，其它的功能在今后的学习过程中将学会使用。 案例一四人分饼 有一块厚度均匀的三角形薄饼，现在要把它平 均分给四个人，应该如何分？ 图1-1.1 思路：这个问题在数学上就是如何把一个三角形分成面积相等的四部分。 方案一：画三角形的三条中位线，分三角形所成的四部 分面积相等，（其实四个三角形全等）。如图1-1.2。 图1-1.2
方案二：四等分三角形的任意一边，由等底等高的三角 形面积相等，可以得出四部分面积相等，如图1-1.3。 图1-1.3 用几何画板验证： 第一步：打开几何画板程序，这时出现一个新绘图文件。 说明：如果几何画板程序已经打开，只要由菜单“文件” “新绘图”，也可以新建一个绘图文件。第二步：(1)在工具箱中选取“画线段”工具； (2)在工作区中按住鼠标左键拖动，画出一条线段。如图 1-1.4。 注意：在几何画板中，点用一个空心的圈表示。 图1-1.4 第三步：(1)选取“文本”工具；(2)在画好的点上单击左 键，可以标出两点的标签，如图1-1.5： 注意：如果再点一次，又可以隐藏标签，如果想改标签 为其它字母，可以这样做： 用“文本”工具双击显示的标签，在弹出的对话框中进 行修改，(本例中我们不做修改)。如图1-1.6 图1-1.6 在后面的操作中，请观察图形，根据需要标出点或线的 标签，不再一一说明 B 图1-1.5 第四步：(1)再次选取“画线段”工具，移动鼠标与点A 重合，按左键拖动画出线段AC；(2)画线段BC，标出标 签C，如图1-1.7。 注意：在熟悉后，可以先画好首尾相接的三条线段后再 标上标签更方便。 B 图1-1.7
画图工具教程
画图工具阶段教学指引如何使用画图工具 画图工具妙用文字工具 画图工具妙用圆形工具 画图工具妙用曲线工具 如何让画图工具存JPG格式 Win98 画图工具持JPG图片一法 Win98 画图工具持JPG图片二法 画图工具应用之屏幕拷贝 画图工具应用之双色汉字 画图工具应用之放大修改 画图工具应用之工具与颜色配置 画图工具应用之灵活编辑 画图工具操作技巧 画图工具应用技巧 画图工具另类技巧检测LCD的暗点
如何使用画图工具 想在电脑上画画吗？很简单，Windows 已经给你设计了一个简洁好用的画图工具，它在开始菜单的程序项里的附件中，名字就叫做“画图”。 启动它后，屏幕右边的这一大块白色就是你的画布了。左边是工具箱，下面是颜色板。 现在的画布已经超过了屏幕的可显示范围，如果你觉得它太大了，那么可以用鼠标拖曳角落的小方块，就可以改变大小了。 首先在工具箱中选中铅笔，然后在画布上拖曳鼠标，就可以画出线条了，还可以在颜色板上选择其它颜色画图，鼠标左键选择的是前景色，右键选择的是背景色，在画图的时候，左键拖曳画出的就是前景色，右键画的是背景色。
选择刷子工具，它不像铅笔只有一种粗细，而是可以选择笔尖的大小和形状，在这里单击任意一种笔尖，画出的线条就和原来不一样了。 图画错了就需要修改，这时可以使用橡皮工具。橡皮工具选定后，可以用左键或右键进行擦除，这两种擦除方法适用于不同的情况。左键擦除是把画面上的图像擦除，并用背景色填充经过的区域。试验一下就知道了，我们先用蓝色画上一些线条，再用红色画一些，然后选择橡皮，让前景色是黑色，背景色是白色，然后在线条上用左键拖曳，可以看见经过的区域变成了白色。现在把背景色变成绿色，再用左键擦除，可以看到擦过的区域变成绿色了。 现在我们看看右键擦除：将前景色变成蓝色，背景色还是绿色，在画面的蓝色线条和红色线条上用鼠标右键拖曳，可以看见蓝色的线条被替换成了绿色，而红色线条没有变化。这表示，右键擦除可以只擦除指定的颜色－－就是所选定的前景色，而对其它的颜色没有影响。这就是橡皮的分色擦除功能。 再来看看其它画图工具。 是“用颜料填充”，就是把一个封闭区域内都填上颜色。 是喷枪，它画出的是一些烟雾状的细点，可以用来画云或烟等。 是文字工具，在画面上拖曳出写字的范围，就可以输入文字了，而且还可以选择字体和字号。 是直线工具，用鼠标拖曳可以画出直线。 是曲线工具，它的用法是先拖曳画出一条线段，然后再在线段上拖曳，可以把线段上从拖曳的起点向一个方向弯曲，然后再拖曳另一处，可以反向弯曲，两次弯曲后曲线就确定了。 是矩形工具，是多边形工具，是椭圆工具，是圆角矩形，多边形工具的用法是先拖曳一条线段，然后就可以在画面任意处单击，画笔会自动将单击点连接
50款医学软件
一、PPT模板与软件: 1、ScienceSlides: ScienceSlides就是一种PPT插件,可方便的画出各种细胞器化学结构,用来论文画图确实很好用。特别就是用这个与AI(illustrator)结合,画的图可以媲美老外的CNS哦。 2、科研医学美图PPT模板 3、200+套绝美PPT模板 二、代谢与信号分析软件: 1、CellNetAnalyzer: CellNetAnalyzer,就是一种细胞网络分析工具,前身就是FluxAnalyzer,就是基于MatLab的代谢网络与信号传导网络分析模块,。这就是一个典型的代谢流分析工具,可以进行代谢流的计算、预测、目标函数的优化,端途径分析、元素模式分析,以及代谢流之间的对比等。可以基本满足研究一个中型代谢网络的结构尤其就是计算流分配的要求,大部分论文中的代谢网络分析都就是或明或暗的用这个分析的。
2、信号通路图汇总 3、药理学思维导图 三、二维、三维构图软件: 1、DeepViewer _4、10_PC DeepViewer ,曾经也叫做Swiss-PdbViewer,就是一个可以同时分析几个蛋白的应用程序。为了结构比对并且比较活性位点或者任何别的相关部分,蛋白质被分成几个层次。氨基酸突变,氢键,原子间的角与距离在直观的图示与菜单界面上很容易获得。 2、pymol-0_99rc6-bin-win32 PyMOL就是一个开放源码,由使用者赞助的分子三维结构显示软件。PyMOL适用于创作高品质的小分子或就是生物大分子(特别就是蛋白质)的三维结构图像。PyMOL的源代码目前仍可以免费下载,供使用者编译。对于Linux、Unix以及Mac OS X等操作系统,非付费用户可以通过自行编译源代码来获得PyMOL执行程式;而对于Windows的使用者,如果不安装第三方软件,则无法编译源代码。 四、分子生物学软件
pymol作图的一个实例
Pymol作图的实例 这就是一个只就是用鼠标操作的初步教程 Pdb文件3ODU、pdb 打开文件 pymol右侧 All指所有的对象,2ODU指刚才打开的文件,(sele)就是选择的对象 按钮A:代表对这个对象的各种action, S:显示这个对象的某种样式, H:隐藏某种样式, L:显示某种label, C:显示的颜色 下面就是操作过程: 点击all中的H,选择everything,隐藏所有 点击3ODU中的S,选择cartoon,以cartoon形式显示蛋白质 点击3ODU中的C,选择by ss,以二级结构分配颜色,选择 点击右下角的S,窗口上面出现蛋白质氨基酸序列,找到1164位ITD,就是配体 点击选择ITD ,此时sele中就包含ITD这个残基,点击(sele)行的A,选择rename selection,窗口中出现,更改sele为IDT,点击 (IDT)行的S选择sticks,点击C,选择by element,选择,,调整窗口使此分子清楚显示。 寻找IDT与蛋白质相互作用的氢键: IDT行点击A 选择find,选择polar contacts,再根据需要选择,这里选择to other atoms in object , 分子显示窗口中出现几个黄色的虚线,IDT行下面出现了新的一行 ,这就就是氢键的对象,点击这一行的C,选择red red,把氢键显示为红色。 接着再显示跟IDT形成氢键的残基 点击3ODU行的S,选择lines,显示出所有残基的侧链,使用鼠标转动蛋白质寻找与IDT以红色虚线相连的残基,分别点击选择这些残基。注意此时selecting要就是 residures。选择的时候要细心。取消选择可以再次点击已选择
认识画图软件教案
《认识画图软件》教学设计 任教教师：苗丽娟 所在学校：复兴小学
《认识画图软件》教学设计 教学目标： 1、能熟练启动并退出画图软件； 2、认识画图软件的窗口并了解各种绘画工具的使用； 3、能绘制简单的图形。 重点难点： 了解各种绘画工具的使用。 教学时间：一课时 课前准备： 课件 教学过程： 一、导入 1、今天的天气真好,阳光明媚,老师和大家一起来欣赏一些作品(出示课件) 师：这些画漂不漂亮,它们不仅漂亮而且还很神奇。因为不是用笔和纸画出来的，而是用电脑上的画图软件画出来的。同学们想不想成为一名电脑绘画小高手。那就和老师一起来学习这一课：认识画图软件（课件出示） 二、新授 1、启动画图软件： 课件出示启动画图软件的方法，请同学们根据课件演示操作。 2、认识画图软件窗口： 课件出示画图软件窗口。 3、认识工具箱 （1）师问：工具箱中有多少个按钮？ 师：告诉大家一个方法，当我们把鼠标指针放到某个工具上时就会在它的旁边出现它的名字，而且下面任务栏中会出现对这个工具使用方法的介绍。 现在就请大家发挥你的小组合作能力，自主的探究一下这些工具： （2）课件出示：合作探究：工具箱中的各种工具有些什么作用？怎样使用？
（3）师说明活动要求：两人为一个小组进行合作，解决上述问题。 （4）学生操作。师和学生单独交流，了解学生学习情况，收集学生问题。（5）师问：谁愿意说说你对哪个工具最了解？它的名称是什么？怎样使用？（学生边说边演示，鼓励台下学生向台上演示的学生提出不懂的问题并寻求解决方法） 4、认识调色板： 课件出示选色框图：上面框中的颜色称为前景色，下面框中的颜色称为背景色 我们已经简单的认识了一些工具，现在我们画一个简单的图形并给它涂上颜色。 生画完后，师：在刚才的上色过程中为什么只有前景色会变化？背景色怎样改变？大家尝试一下。 师总结：单击左键拾取前景色，单击右键拾取背景色。 课件出示儿歌： 调色板儿真方便，多种颜色我来选。 单击左键前景色，单击右键背景色。 前景背景不一样，两键单击记心间。 三、退出画图软件 师：当图软件用完之后，怎样退出呢？聪明的你们能不能从课本上找到答案？有几种方法？ 第一种: 单击“文件(F)”菜单中的“退出(X)”命令，可以退出“画图”程序。 第二种:按一下右上角的× 师：如果还没有保存画好或修改过的图形，则在退出“画图”程序时，屏幕上会出现“画图”对话框，这时，如果单击“是(Y)”按钮，则保存图形后再退出；如果单击“否(N)”按钮，则不保存图形就退出；如果单击“取消”按钮，则不退出“画图”程序。 四、赛一赛
pymol作图的一个实例演示教学
p y m o l作图的一个实 例
Pymol作图的实例 这是一个只是用鼠标操作的初步教程 Pdb文件3ODU.pdb 打开文件 pymol右侧 All指所有的对象，2ODU指刚才打开的文件，(sele)是选择的对象 按钮A:代表对这个对象的各种action， S：显示这个对象的某种样式， H：隐藏某种样式， L：显示某种label， C：显示的颜色 下面是操作过程： 点击all中的H，选择everything，隐藏所有 点击3ODU中的S，选择cartoon，以cartoon形式显示蛋白质 点击3ODU中的C，选择by ss，以二级结构分配颜色，选择 点击右下角的S，窗口上面出现蛋白质氨基酸序列，找到1164位ITD，是配体点击选择ITD ，此时sele中就包含ITD这个残基，点击（sele）行的A，选择rename selection，窗口中出现
，更改sele为IDT，点击（IDT）行的S选择sticks，点击C，选择by element，选择，，调整窗口使此分子清楚显示。 寻找IDT与蛋白质相互作用的氢键： IDT行点击A 选择find，选择polar contacts，再根据需要选择，这里选择to other atoms in object ,分子显示窗口中出现几个黄色的虚线 ，IDT行下面出现了新的一行 ，这就是氢键的对象，点击这一行的C，选择red red，把氢键显示为红色。 接着再显示跟IDT形成氢键的残基 点击3ODU行的S，选择lines，显示出所有残基的侧链，使用鼠标转动蛋白质寻找与IDT以红色虚线相连的残基，分别点击选择这些残基。注意此时selecting要是residures。选择的时候要细心。取消选择可以再次点击已选择的残基。使用上述的方法把选择的残基（sele）改名为s1。点击S1行的S选择sticks，C选择by elements,点击L选择residures显示出残基名称.在这个例子中发现其中有一个N含有3个氢键有两个可以找到与其连接的氨基酸残基，另一个找不到，这是因为这个氢键可能是与水分子形成的，水分子在pdb文件中只用一个O表示，sticks显示方式没有显示出来水分子，点击all行S选择nonbonded，此时就看到一个水与N形成氢键
使用画图工具
如何使用画图工具 想在电脑上画画吗？很简单，Windows 已经给你设计了一个简洁好用的画图工具，它在开始菜单的程序项里的附件中，名字就叫做 “画图”。 启动它后，屏幕右边的这一大块白色就是你的画布了。左边是 工具箱，下面是颜色板。 现在的画布已经超过了屏幕的可显示范围，如果你觉得它太大了，那么可以用鼠标拖曳角落的小方块，就可以改变大小了。 首先在工具箱中选中铅笔，然后在画布上拖曳鼠标，就可以画出线条了，还可以在颜色板上选择其它颜色画图，鼠标左键选择的是
前景色，右键选择的是背景色，在画图的时候，左键拖曳画出的就是前 景色，右键画的是背景色。 选择刷子工具，它不像铅笔只有一种粗细，而是可以选择笔尖的大小和形状，在这里单击任意一种笔尖，画出的线条就和原来不一 样了。 图画错了就需要修改，这时可以使用橡皮工具。橡皮工具选定后，可以用左键或右键进行擦除，这两种擦除方法适用于不同的情况。左键擦除是把画面上的图像擦除，并用背景色填充经过的区域。试验一下就知道了，我们先用蓝色画上一些线条，再用红色画一些，然后选择橡皮，让前景色是黑色，背景色是白色，然后在线条上用左键拖曳，可以看见经过的区域变成了白色。现在把背景色变成绿色，再用左键擦除，可以看到擦过的区域变成绿色了。 现在我们看看右键擦除：将前景色变成蓝色，背景色还是绿色，在画面的蓝色线条和红色线条上用鼠标右键拖曳，可以看见蓝色的线条被替换成了绿色，而红色线条没有变化。这表示，右键擦除可以只擦除指定的颜色－－就是所选定的前景色，而对其它的颜色没有影响。 这就是橡皮的分色擦除功能。 再来看看其它画图工具。 是“用颜料填充”，就是把一个封闭区域内都填上颜色。 是喷枪，它画出的是一些烟雾状的细点，可以用来画云或烟 等。
CAD绘图教程及案例_很实用
CAD 绘制三维实体基础 AutoCAD除具有强大的二维绘图功能外，还具备基本的三维造型能力。若物体并无复杂的外表曲面及多变的空间结构关系，则使用AutoCAD可以很方便地建立物体的三维模型。本章我们将介绍AutoCAD 三维绘图的基本知识。 11.1 三维几何模型分类 在AutoCAD中，用户可以创建3种类型的三维模型：线框模型、表面模型及实体模型。这3种模型在计算机上的显示方式是相同的，即以线架结构显示出来，但用户可用特定命令使表面模型及实体模型的真实性表现出来。 11.1.1线框模型(Wireframe Model) 线框模型是一种轮廓模型，它是用线（3D空间的直线及曲线）表达三维立体，不包含面及体的信息。不能使该模型消隐或着色。又由于其不含有体的数据，用户也不能得到对象的质量、重心、体积、惯性矩等物理特性，不能进行布尔运算。图11-1显示了立体的线框模型，在消隐模式下也看到后面的线。但线框模型结构简单，易于绘制。 11.1.2 表面模型（Surface Model） 表面模型是用物体的表面表示物体。表面模型具有面及三维立体边界信息。表面不透明，能遮挡光线，因而表面模型可以被渲染及消隐。对于计算机辅助加工，用户还可以根据零件的表面模型形成完整的加工信息。但是不能进行布尔运算。如图11-2所示是两个表面模型的消隐效果，前面的薄片圆筒遮住了后面长方体的一部分。 11.1.3 实体模型 实体模型具有线、表面、体的全部信息。对于此类模型，可以区分对象的内部及外部，可以对它进行打孔、切槽和添加材料等布尔运算，对实体装配进行干涉检查，分析模型的质量特性，如质心、体积和惯性矩。对于计算机辅助加工，用户还可利用实体模型的数据生成数控加工代码，进行数控刀具轨迹仿真加工等。如图11-3所示是实体模型。 图11-1 线框模型 图11-2 表面模型 1、三维模型的分类及三维坐标系； 2、三维图形的观察方法； 3、创建基本三维实体； 4、由二维对象生成三维实体； 5、编辑实体、实体的面和边；
GENESYS中文操作手册
射頻與微波設計軟體操作範例手冊
GENESYS 操作範例六：Tuning 分析2 目錄 GENESYS 環境介紹 GENESYS 操作範例一：DC 模擬分析GENESYS 操作範例二：Transient 模擬分析GENESYS 操作範例三：S 參數模擬分析GENESYS 操作範例四：HB 模擬分析GENESYS 操作範例五：Impedance Match GENESYS 操作範例七：Sweep 分析GENESYS 操作範例八：Synthesize a Filter 34681012141618
3 Schematic 在這裡設計電路，按兩下電路中的元件，可以設定元件的參數。 Workspace Tree 建立新的電路圖、分析電路，和分析結果繪圖等。 Errors Window 如果執行電路模擬時發生錯誤，這裡會顯示錯誤的類型和發生的位置。 Library 搜尋GENESYS 提供的設計範例，和元件模型。 GENESYS 環境介紹
4 GENESYS 操作範例一：DC 模擬分析 1.首先開啟一個空白檔案File → new → 按OK 。 2.將游標移至左下Workspace Tree 打開 schematic 。 3. 在空白schematic 建立電路範例： 使用滑鼠按兩下元件，可輸入該元件的參數；連接各元件時，節點由粉紅轉為黑 色時，即表示連接成功 (File →Open My Workspaces →開啟DC.wsx 裡面為已建立好的範例)。
5 GENESYS 操作範例一：DC 模擬分析(續) 6. 最後一步，回到Schematic 。 按電路中的任一元件，即可 出現該元件各節點的電壓值。 4.在Workspace Tree 的Designs 上按滑鼠右鍵，Add →Analyses →Add DC Analysis ，OK 確定， Workspace Tree 出現DC 模擬分析的數據。 5.在Workspace Tree 的Designs 上按滑鼠右鍵，Add →Graphs →Add DC Rectangular Graph 出現 數據圖，按OK 確定。按元件 壓降分布
libreplan中文操作手册
libreplan中文操作手册 libreplan中文操作说明书 目录 本文分为三个主要部分: 首先,软件的木渎 第二,基本使用LibrePlan理解最低概念。 最后,完整流程描述创建订单、项目、项目计划、资源分配、推进任务,提取结果。 内容 可用性规范 LibrePlan 项目计划是一个开源的web应用程序。它的主要目标是为公司项目管理提供一个完整的解决方案。 公司概述
可以看到程序的主界面,用户可以看到的列表计划项目,了解公司的整体情况与订单和资源的使用。公司概述包含三个观点: 计划视图:视图,它结合了两种观点: o 查看订单和时间:每个项目使用甘特图,表明项目的开始和结束日期。这些信息结合图表显示之间的约定期限,然后比较了一定比例的进度和时间。 可以明确的看到每个项目最初设置的限定时间。其为程序的打开页面。 o 图显示公司的利用资源:资源分配图,搜索信息项目,也给出了总结整个公司使用的资源:绿色表示资源配置低于100%,资源的黑线显示可用的负 载和黄色表明资源分配是在100%以上。在同一时间有可能分配不到可用的资源和具体分配资源。 资源加载视图:屏幕显示公司员工的名单,具体分配任务的负载或通用分配的资源满足要求的列表。看到下面的图片。你需要点击整体加载的资源访问这个观点。 ? 订单管理视图。屏幕上显示的公司订单列表,用户可以执行以下操作:搜索,编辑,删除,计划或创建一个新的订单。你需要点击订单列表访问这个页面。 资源概述 工作分解结构
视图管理评论之前公司概述非常类似于单个项目的管理计划。一个项目可以访问以下几个方面: par通过订单的甘特图上单击右键,然后选择计划。通过访问订单列表,点击图标的甘特图。 通过创建一个新的订单计划,或改变当前的订单计划。 订单的程序有以下观点: 计划视图。视图中,用户可以假设的任务规划、相互关系、进程,等等查看规划细节以获取更多信息。 资源加载视图。视图中,用户可以查看指定资源加载项目。颜色代码是相同的公司概述:绿色负载低于100%,黄色为负载100%和红负载超过100%。负载可能来自一个任务或一组分配(通用分配)。 编辑视图。视图中,用户可以改变订单的细节。看到订单细节以获取更多信息。 优先项目配置视图。视图中,用户可以分配项目的高级选项:选择每天的时间或函数来进行分配。看资源分配细节以获取更多信息。 LibrePlan是一个应用程序,该应用程序已经开发成一个通用的规划工具。它是基于一系列概念分析发现的问题，目前在工业项目计划上尚没有规划工具能够完全满足功能需求。 用于这个项目的基本概念如下: 公司和多项目概述:LibrePlan是一个程序,专门为正在进行公司项目开发的用户提供项目信息,且是一个多项目计划。其功能不仅仅是针对某一个项目，当然,对于单个项目也有几个特
《画图软件画图忙》教学设计
《画图软件画图忙》教学设计 ［教学目标］ (1)学习启动与退出“画图”程序。 (2)了解“画图”窗口的组成，特别是画图窗口独特的组成部分。 (3)学生通过自主探索初步认识绘图工具箱。 (4)通过对画图作品的欣赏和对画图程序的简单操作，培养学生对电脑画图的兴趣，从而进一步培养对信息技术的热爱。 ［教学重点与难点］ 重点：培养良好的画图习惯，能正确使用撤消和擦除。 难点：读懂对话框，学会保存作品。 ［课时安排］ 1课时。 [教学准备] 多媒体网络教室、多媒体课件 [教学过程] 一、激趣导入 师：今天，老师给大家带来了一位美术高手，但他不用纸笔，而是用电脑画画，想不想看他的精彩表演？ 播放《用“画图”画跑车》视频（2分钟）。
师：这位高手厉害不厉害？我们班有没有人能做到？想不想学？ 师：想成为高手可不是一朝一夕的事儿，我们要一点一滴地学习。首先，需要有敏锐的观察力。所以，我要考考大家，刚才视频中的高手是用哪个软件完成这幅图画的？ 师：看！这就是windows操作系统自带的“画图”程序。今天我们就来认识这个新朋友——“画图”。（板书课题） 二、教学新课 （一）启动“画图” 1．大家想认识这位新朋友吗？请你到电脑里把它找出来。 2.交流：你是如何找到这位新朋友的？ 3.是啊，联系以前学过的打开“写字板”的方法，同学们很快就找到了，这种知识迁移的方法是我们学习新知识的一种重要的方法。 （二）“画图”窗口 1.同学们都成功的启动了画图，看看这位新朋友，结合写字板，它窗口的哪些组成部分你认识呢？ 2.教师结合“写字板”引导小结。 常规部分：标题栏、菜单栏、状态栏 独特组成：工具箱、颜料盒、画图区 3.画图窗口中画图区就是我们用来画画的纸，我觉得这张纸太小了，你能帮我变大些吗？
最新505中文操作说明
最新505中文操作说明
转速控制系统 1、概述 本机组采用WOODWARD公司生产的505调速器作为转速控制系统。WOODWARD 505是以微处理器为基础的汽轮机用数字式调节器，控制精度NEMA D级，响应时间：40ms。 WOODWARD 505是一种现场可组态且与操作人员控制屏为一体式的汽轮机调速器。综合性的操作人员控制屏包8.4英寸液晶显示屏和键盘。在操作时每个程序步都会在显示屏中显现，机组运行时，显示屏上可同时看到设定参数的实际值和给定值。 505采用选项屏（菜单）驱动程序软件，使用户能便捷地按机组特性自主在现场进行组态。505调节器的操作主要有三种模式：配置模式、校准模式和运行方式. ?配置模式是指在汽轮机停机状态下，针对具体应用对505进行配置，通常 一旦调节器完成组态就不再使用配置模式。 ?校准模式用于强制信号输出，以校准信号和现场设备，此模式下执行机构、 模拟输出和继电器输出可以手动控制，为进入此模式调速器必须停机且汽 轮机转速为零。 ?运行模式是指调节器组态后从机组起动到停机整个过程的操作。 此外，还有一种模式是服务方式，它可在505接通电源后的任何时间内联机对程序或设置参数进行调谐，进入服务模式需要相应的用户级别，只有服务用户级别和配置用户级别才能进入服务模式，服务模式内调整的参数可以影响系统的性能，建议在专业人员指导下修改参数，如因私自更改服务模式下参数导致汽轮机性能不稳定，汽轮机厂家概不负责。 505设置不同的用户级别来使用户获得对应的操作权限，这些密码旨在防止未经授权或未经培训的人员访问并作出对汽轮机或相关过程造成损坏的更改，具体如下： ?监视用户级别仅有查看的访问权限，不要求密码。 ?操作员用户级别允许对汽轮机进行控制，前面板指令可用，更改设定值及 停机操作，用户密码为wg1111
50款医学软件
一、PPT模板与软件： 1.ScienceSlides： ScienceSlides是一种PPT插件，可方便的画出各种细胞器化学结构，用来论文画图确实很好用。特别是用这个和AI（illustrator）结合，画的图可以媲美老外的CNS哦。 2.科研医学美图PPT模板 3.200+套绝美PPT模板 二、代谢与信号分析软件： 1.CellNetAnalyzer： CellNetAnalyzer，是一种细胞网络分析工具，前身是FluxAnalyzer，是基于MatLab的代谢网络和信号传导网络分析模块，。这是一个典型的代谢流分析工具，可以进行代谢流的计算、预测、目标函数的优化，端途径分析、元素模式分析，以及代谢流之间的对比等。可以基本满足研究一个中型代谢网络的结构尤其是计算流分配的要求，大部分论文中的代谢网络分析都是或明或暗的用这个分析的。
2. 信号通路图汇总 3. 药理学思维导图 三、二维、三维构图软件： 1.DeepViewer _4.10_PC DeepViewer ，曾经也叫做Swiss-PdbViewer，是一个可以同时分析几个蛋白的应用程序。为了结构比对并且比较活性位点或者任何别的相关部分，蛋白质被分成几个层次。氨基酸突变，氢键，原子间的角和距离在直观的图示和菜单界面上很容易获得。 2.pymol-0_99rc6-bin-win32 PyMOL是一个开放源码，由使用者赞助的分子三维结构显示软件。PyMOL适用于创作高品质的小分子或是生物大分子（特别是蛋白质）的三维结构图像。PyMOL的源代码目前仍可以免费下载，供使用者编译。对于Linux、Unix以及Mac OS X等操作系统，非付费用户可以通过自行编译源代码来获得PyMOL执行程式；而对于Windows的使用者，如果不安装第三方软件，则无法编译源代码。 四、分子生物学软件
Matlab绘图教程(大量实例PPT)
MATLAB绘图
二维数据曲线图 p plot函数的基本调用格式为： x,y) ) plot( plot(x,y 其中x和y为长度相同的向量，分别用于存储x坐标和y坐标数据。 数据 例1 在0≤x2π区间内，绘制曲线y=2e-0.5x cos(4πx) 1≤区间内绘制曲线205x(4) 程序如下： x=0:pi/100:2*pi; cos(4*pi*x); 0.5*x).*cos (4*pi*x); y=2*exp(--0.5*x).* y=2*exp( x,y)) plot(x,y plot(x y plot( x y)
例2 绘制曲线。 绘制曲线 程序如下： t=0:0.1:2*pi; x=t.sin(3t); x=t*sin(3*t); y=t.*sin(t).*sin(t); plot( x,y);); plot(x,y
数最简单的调用格式是包含个输参数plot函数最简单的调用格式是只包含一个输入参数：p() plot(x) 在这种情况下，当x是实向量时，以该向量元素的下标为横坐标，元素值为纵坐标画出条连续曲线，标为横坐标，元素值为纵坐标画出一条连续曲线，这实际上是绘制折线图。
绘制多根二维曲线 1．plot函数的输入参数是矩阵形式时 数的输参数是矩阵形式时 (1) 当x是向量，y是有一维与x同维的矩阵时，则绘制出多根不同颜色的曲线。曲线条数等于y矩阵的另一维数，x被作为这些曲线共同的横坐标。 (2) 当x,y是同维矩阵时，则以x,y对应列元素为横、 纵坐标分别绘制曲线，曲线条数等于矩阵的列数。纵坐标分别绘制曲线曲线条数等于矩阵的列数
调音台 中文操作说明书
SOUNDCRAFT LX9 操作说明书
1. 话筒输入（MIC）： 低阻抗平衡输入插孔。它的抗干扰性强，噪声低，一般用于有线话筒和会议话筒的连接。 2. +48V 幻像电源： 这个按钮是48V 幻像电源开关是为电容话筒供给48V幻像电源的电工作状态时按钮的指示灯会亮。 3. 线路输入（LINE）： 输入阻抗高，一般用于输入除会议话筒、有线手持话筒外的其他音源。一般这些音源由线路输出，为高电平声源。 4. 话筒增益（MIC GAIN）： 话筒的输入增益调节钮（10-60dB 的增益范围），调节它来控制话筒的灵敏度。 5. 高通滤波器： 切除一些不想要的混浊的低频声，其效果很理想，特别是用来处理人声。将输入声信号的频率成分中100Hz 以下的成分切除。 6. 断点输入(INS)： 它是一种特殊使用的插座，平时其内部处于接通状态，当需要使用时，插入1/4" TRS插头（大三芯），将线路输入或话筒输入的声信号从尖端（Tip）引出去，经外部设备处理后，再由环（Ring）把声信号返回到调音台。 7. 直接输出接口（DIR O/P）： 使用平衡式1/4" TRS，直接输出该通道输入的声源信号。主要用于
外接效果器或多声轨录音机。实际上可看成是调音台的输出通道，只是它输出的信号是对应输入通道的独立信号，而不是混合后的节目信号。 8.直接输出均衡器旁路开关（DIR/PRE） 该按键开关控制着DIR通道均衡器的接入或旁通。它可以比较本通道 输入信号均衡前和均衡后的效果。DIR/ PRE 按下时，直接输出信号 ，不经过均衡，推子，哑音。 9. 、均衡器调节旋钮——频响控制： 这组旋钮共有六个，对应调音台输入通道的四段均衡器（均衡器段数 和功能不同，其旋钮个数也不同）。各输入通道均衡器是独立的，只对本通道信号起作用： HF：高频电平调节旋钮。 此旋钮用来控制进入该通道声源信号的高频率成分的电平，它对应一个固定中心频率、低Q 值、宽频带带通滤波器（BAND-PASS FILTER ，简称BPF）。顺时针旋转此钮，信号的高频电平得到提升；反之则衰减。如果将选钮置于中心“0”位（12 点0DB），输入声源信号的高频率成分既不提升也不衰减。不同的调音台其最大提升量和最大衰减量不同，但它们是相对称的。即最大提升量与最大衰减量相同。这个频段主要是补偿声音的清晰度。 HMID：高中频调节旋钮。 这里有两个作用不同的旋钮：上面一个旋钮是扫频旋钮，用来选择高中频带通滤波器的中心频率。它对应一个高Q 值、窄频带、中心频率在一定范围内连续可调的带通滤波器。此旋顺时针调节，中心频率提高；反之中心频率则降低。下面一个旋钮是高中频成分电平调节钮，