সব বই

পেশাদার

1 Markets I: The Ecosystem and Exchange-Traded Marketsবাজার অনলাইনইংরেজি 2 Markets II: Rates, FX and Creditবাজার অনলাইনইংরেজি 3 Markets III: Commodities, Energy and Cryptoবাজার অনলাইনইংরেজি 4 Quantitative Methodsপদ্ধতি অনলাইনইংরেজি 5 Derivatives and Volatilityডেরিভেটিভস অনলাইনইংরেজি 6 Rates, Credit, XVA and Riskসুদহার, ঋণ ও ঝুঁকি অনলাইনইংরেজি 7 Research Craft: Predictors, Backtests, Measurement, Portfoliosগবেষণা অনলাইনইংরেজি 8 Strategies I: Equities and Futuresকৌশল অনলাইনইংরেজি 9 Strategies II: Volatility, Relative Value, Macro and the Bank Desksকৌশল অনলাইনইংরেজি 10 Microstructure and Executionএক্সিকিউশন অনলাইনইংরেজি 11 Market Making and High-Frequency Tradingমার্কেট মেকিং অনলাইনইংরেজি 12 Machine Learning for Marketsমেশিন লার্নিং অনলাইনইংরেজি 13 Low-Latency Softwareপ্রযুক্তি অনলাইনইংরেজি 14 Networks, Hardware and Trading Infrastructureপ্রযুক্তি অনলাইনইংরেজি 15 Research, Data and Risk Platformsপ্রযুক্তি অনলাইনইংরেজি 16 The Desk and the Firmপ্রতিষ্ঠান অনলাইনইংরেজি 17 The Industry: Firms, Roles and Careersক্যারিয়ার অনলাইনইংরেজি 18 Interviews I: Maths, Probability and Speedক্যারিয়ার অনলাইনইংরেজি 19 Interviews II: Markets, Trading Games and the Final Roundক্যারিয়ার অনলাইনইংরেজি 20 Interviews III: Codeক্যারিয়ার অনলাইনইংরেজি
অ্যাপ পরিচিতি Coach সাইন ইন পড়া শুরু করো

বইগুলো এখনো বাংলা ভাষায় পাওয়া যায় না — Bahasa Indonesia সংস্করণ দেখানো হচ্ছে।

Biologi · পরিভাষা

Penjajaran dan skor কী?

Definisi 5.1 Biologi Universitas — Tahun 3 · অধ্যায় 5 — Bioinformatika dan Analisis Urutan

Sebuah penjajaran dua urutan menuliskan keduanya bersusun, dengan celah (–) yang disisipkan sehingga tiap lajurnya memasangkan satu residu dengan satu residu atau satu residu dengan sebuah celah, dan tak ada lajur yang memasangkan dua celah. Skornya adalah jumlah atas lajurnya berupa skor substitusi s(a,b)s(a,b) bagi tiap pasangan residu ditambah sebuah denda celah bagi tiap celah: denda linear −d-d tiap kedudukan celah, atau, secara lebih masuk akal, denda afin −d−(k−1)e-d - (k-1)e bagi deretan kk celah, dengan ongkos pembukaan dd lebih besar daripada ongkos perpanjangan ee, karena satu sisipan berisi beberapa residu merupakan satu peristiwa evolusi tunggal. Sebuah penjajaran global meliputi kedua urutannya dari ujung ke ujung; sebuah penjajaran lokal mencari pasangan subuntai berskor tertinggi lalu mengabaikan sisanya, dan itulah yang diinginkan ketika sebuah domain bersama duduk di dalam dua protein yang selebihnya tak berkerabat.

Tabel Needleman–Wunsch bagi GAT terhadap GCAT (kecocokan +1, ketakcocokan -1, celah -1). Tiap selnya adalah skor terbaik bagi kedua awalan yang berakhir di situ; lintasan merah yang ditelusuri balik dari sudutnya adalah penjajaran optimumnya.
Tabel Needleman–Wunsch bagi GAT terhadap GCAT (kecocokan +1+1, ketakcocokan −1-1, celah −1-1). Tiap selnya adalah skor terbaik bagi kedua awalan yang berakhir di situ; lintasan merah yang ditelusuri balik dari sudutnya adalah penjajaran optimumnya.

উদাহরণ

Contoh 5.3 (Sebuah tabel empat kali tiga)

Jajarkan GAT dengan GCAT, dengan skor +1+1 bagi kecocokan, −1-1 bagi ketakcocokan, dan d=1d = 1. Batasnya 0,−1,−2,−3,−40, -1, -2, -3, -4 sepanjang atas dan 0,−1,−2,−30, -1, -2, -3 sepanjang sisinya. Mengisi baris demi baris: F(G,G)=1F(\text{G},\text{G}) = 1, F(G,C)=0F(\text{G},\text{C}) = 0, F(G,A)=−1F(\text{G},\text{A}) = -1, F(G,T)=−2F(\text{G},\text{T}) = -2; F(A,G)=0F(\text{A},\text{G}) = 0, F(A,C)=0F(\text{A},\text{C}) = 0, F(A,A)=1F(\text{A},\text{A}) = 1, F(A,T)=0F(\text{A},\text{T}) = 0; F(T,G)=−1F(\text{T},\text{G}) = -1, F(T,C)=−1F(\text{T},\text{C}) = -1, F(T,A)=0F(\text{T},\text{A}) = 0, F(T,T)=2F(\text{T},\text{T}) = 2. Optimumnya 22, dan penelusuran baliknya — diagonal dari (T,T), diagonal dari (A,A), lalu ke kiri dari (G,C) ke (G,G), lalu diagonal — memberi

G-ATGCAT\begin{array}{c} \texttt{G-AT}\\ \texttt{GCAT} \end{array}

tiga kecocokan dan satu celah: 3−1=23 - 1 = 2.

Contoh 5.10 (Membaca sebuah nilai-E)

Sebuah kueri berisi 250250 residu terhadap pangkalan data berisi 5×10105\times 10^{10} residu memiliki mn=1.25×1013≈243.5mn = 1.25\times 10^{13} \approx 2^{43.5}. Sebuah kecocokan berskor bit 6060 memiliki E=243.5−60=2−16.5≈10−5E = 2^{43.5 - 60} = 2^{-16.5} \approx 10^{-5}: pada dasarnya pasti homolog. Kecocokan dengan S′=40S' = 40 memiliki E=23.5≈11E = 2^{3.5} \approx 11: sebelas skor semacam itu diharapkan muncul secara kebetulan, dan kecocokannya tak bermakna. Penjajaran yang sama, dengan skor bit yang sama, bila ditelusurkan pada pangkalan data sepuluh kali lebih besar, memiliki EE sepuluh kali lebih besar — kebermaknaan adalah sifat penelusurannya, bukan sifat pasangannya. Ambang yang lazim dipakai adalah E<10−3E < 10^{-3} bagi homolog yang meyakinkan; E≈0.01E \approx 0.01–11 pantas ditengok lagi dengan metode profil.

প্রসঙ্গসহ পড়ো →