我想在PyMOL中对齐配体,就像对蛋白质结构进行对齐一样,但我得到了一个错误消息:
ExecutiveAlign: mobile selection must derive from one object only
我还将配体复制到单独的PDB文件中,将HETATM条目重命名为ATOM,但仍然收到此错误。我想知道为什么PyMOL在排列这些小分子时会有问题。
PS:这些配体具有相似的结构,只是配位不同。
我正在使用Jersey框架来创建Rest API。API创建用于共享乘车应用程序的骑手和司机的帐户。下面是我的项目的依赖项。 <dependencies>
<dependency>
<groupId>org.glassfish.jersey.containers</groupId>
<artifactId>jersey-container-servlet-core</artifactId>
<!-- use the fo
我正在使用Bootstrap v5.2和Vue 3的最新版本(只是为了理解)。
我在Stackoverflow上发现了一个类似的问题,但这是一个较旧版本的Bootstrap。
我有一个select,我想把我的id of my element from my v-for作为一个badge (文档:)添加到即将发布的element文本前面。
我的代码:
<div class="row mt-3">
<div class="col-12">
<span>Select with Badge</span>
我知道如何找到两个序列/字符串的lcs,但lcs并不要求子序列必须是连续的。我试过了,方法如下
function lccs(a, b)
if a.length == 0 or b.length == 0
return ""
possible = []
if a[0] == b[0]
possible.push(lcs(a[1:), b[1:])
possible.push(lcs(a[1:], b))
possible.push(lcs(a, b[1:))
return longest_string(p
这是我为原来的smith waterman算法编写的伪代码。
Input: U[1, n], V[1, m]
Set W[0, j] = 0 for j = 0 .. m
Set W[i, 0] = 0 for i = 0 .. n
For i = 1 to n
For j = 1 to m
W[i, j] = max {
0,
W[i, j-1] - d,
W[i-1, j-1] + s(U[i], V[j]),
我收集了几千个字符串(DNA序列)。我想通过排除非常相似的序列,将其减少到几百个(确切的数字并不重要)。
我可以通过使用"Levenshtein“模块进行匹配来实现。它可以工作,但速度很慢,我很确定一定有更快的方法。这里的代码是相同的方法,但应用于单词,以使其更具可测试性;对于我来说,使用这种截止点,它需要大约10秒,并收集大约1000个单词。
import Levenshtein as lev
import random
f = open("/usr/share/dict/words", 'r')
txt = f.read().splitlines()