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Bioinformatics for next generation sequencing

Bioinformatics for Next Generation Sequencing

The transforming aspect of the Human Genome Project was not the completion of the genome sequence itself, but rather the technologies that enabled, and were enabled by, the sequencing of that first reference genome. The evolution of ‘omic science through microarray transcriptomics, metabolomics, proteomics, and whole-genome SNP-omics has in many ways come full circle with a new focus on genomics and genome

sequencing. Next-generation sequencing technologies have begun to revolutionise genomics and their effects are becoming increasingly widespread.

The 1,000 genomes project (https://www.wendangku.net/doc/ca14425527.html,/) will create a new map of genetic variation for our genome going far beyond the detail captured in the HapMap. Other projects are helping to catalogue genes involved in cancer, alternative splicing in different tissues, and transcription factor binding, for example. The growing number of robust applications and the steadily falling cost for generating sequence-based data suggest that these next-generation technologies will continue to rapidly open new

applications in the biological sciences and generate new opportunities for software and algorithm development. Given the vast amount of data produced (currently greater than a gigabase per run, with this constantly increasing as well), developing a sound data

storage and management solution and creating informatics tools to effectively analyze the data are essential to successful application of the technology. During the past year a large number of new software applications and algorithms have been developed to deal with this new data. A recent advert in Nature from the Illumina, one of the providers of next-generation sequencing technology, highlighted significant papers in the area of

bioinformatics; our journal published 7 of the 16 listed papers. In addition to those cited in the advertisement, there have been many other tools and algorithms published in

Bioinformatics that are relevant to next-generation sequencing applications. To celebrate this contribution we have gathered these together in a “Bioinformatics for Next

Generation Sequencing” virtual issue (add link). This will be a living resource that we will continually update to include the very latest papers in this area to help researchers keep abreast of the latest developments.

To date the majority of the papers have described methods to take the short sequences produced by the Illumina Genome Analyzer and Applied Biosystems SOLiD machines and align them to a reference genome. This is a crucial and basic requirement for many applications and a variety of techniques have been applied to make the tools sufficiently fast to deal with millions of sequences. We have also included papers that address the issue of assembly of these short reads. Now that there are many of these tools available the Bioinformatics community has begun to make applications that are useful for specific applications such as identifying likely sites of interaction in CHIP-seq. A summary of the inaugural collection is included in the table below. We sincerely hope that you find this resource useful and that the collected references lead to additional development in an area that we view as critical to the continued development of genomics and bioinformatics.

Alex Bateman & John Quackenbush

Bioinformatics Advance Access published February 8, 2009 by guest on May 20, 2011

https://www.wendangku.net/doc/ca14425527.html, Downloaded from

Table of tools recently published in the journal

Author Category Title Reference De Bona et al. Alignment Optimal spliced alignments of short sequence reads

24:i174-80 Prüfer et al. Alignment PatMaN: rapid alignment of short sequences to

large databases 24(13):1530-1

Jiang et al . Alignment SeqMap: mapping massive amount of

oligonucleotides to the genome 24:2395-6

Lin et al. Alignment ZOOM! Zillions of oligos mapped 24:2431-7 Ondov et al . Alignment Efficient mapping of Applied Biosystems

SOLiD sequence data to a reference genome for functional genomic applications

24(23):2776-7

Malhis et al. Alignment Slider - Maximum use of probability information

for alignment of short sequence reads and SNP detection

25(1):6-13

Li et al. Alignment SOAP: short oligonucleotide alignment

program 24(5):713-4

Dalevi et al . Alignment Annotation of metagenome short reads using

proxygenes 24(16):i7-13

Hajirasouliha et al. Alignment Optimal pooling for genome re-sequencing with ultra-high-throughput short-read technologies

24(13):i32-40 Miller et al. Assembly Aggressive Assembly of Pyrosequencing

Reads with Mates 24(24):2818-

Zimin et al. Assembly Assembly reconciliation 24(1):42-5 Denisov et al. Assembly Consensus generation and variant detection by Celera Assembler

24(8):1035-40 Warren et al. Assembly Assembling millions of short DNA sequences

using SSAKE 23(4):500-1

Jeck et al. Assembly Extending assembly of short DNA sequences

to handle error 23(21):2942-4

Fejes et al. CHIP-seq FindPeaks 3.1: a tool for identifying areas of

enrichment from massively parallel short-read sequencing technology

24:1729-30

Boyle et al . CHIP-seq F-Seq: a feature density estimator for high-

throughput sequence tags 24:2537-8

by guest on May 20, https://www.wendangku.net/doc/ca14425527.html, Downloaded from

vlookup函数的使用方法及实例.doc

vlookup函数的使用方法及实例vlookup函数的使用方法及实例 excel中vlookup函数的应用，重要在于实践。下面我们先了就下函数的构成;接着举个例子说下;最后总结下急提下遇到的相关问题： (本作者采用的是excel2003版，不过这函数在任何版本都适应) 2首先我们介绍下使用的函数vlookup 的几个参数，vlookup是判断引用数据的函数，它总共有四个参数，依次是： 1、判断的条件 2、跟踪数据的区域 3、返回第几列的数据 4、是否精确匹配该函数的语法规则如下： =VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,range_looku p) 该函数的语法规则可以查看到，如下图： (excel07版) 如下图，已知表sheet1中的数据如下，如何在数据表二sheet2 中如下引用：当学号随机出现的时候，如何在B列显示其对应的物理成绩? 根据问题的需求，这个公式应该是：

vmdk文件损坏打不开怎么修复vmware vmdk文件损坏打不开修复方法一 EasyRecovery数据恢复软件支持恢复VMDK文件并存储在本地文件系统中。由于数据和有关虚拟服务器的配置信息都存储在VMDK文件中，而每个虚拟系统下通常又有多个VMDK镜像，此时选择正确的VMDK镜像对成功的完成文件恢复扫描而言就显得至关重要了。载入VMDK镜像并选择对应的卷，以开始扫描VMDK文件。根据EasyRecovery软件给出的提示操作，完成VMDK文件恢复。当然要想保证VMDK文件恢复的顺利进行，还需注意以下几点： 1、当发现数据丢失之后，不要进行任何操作，因操作系统运行时产生的虚拟内存和临时文件会破坏数据或覆盖数据; 2、不要轻易尝试Windows的系统还原功能，这并不会找回丢失的文件，只会为后期的恢复添置不必要的障碍; 3、不要反复使用杀毒软件，这些操作是无法找回丢失文件的。 vmware vmdk文件损坏打不开修复方法二

管理运筹学期末试卷B

一、二、三、填空题（每小题分，共 ?分）、设原??问题为?????? ?≥-=++-≥--≤++++-= ,0,5232 4 7 532min 3213213213213 21无约束x x x x x x x x x x x x x x x Z 则它的标准形和对偶规划问题分别为：________________________ 和 ________________________。、用分枝定界法求整数规划12 12121121min 5 2 56 30 4,0Z x x x x x x x x x x =---≥-??+≤?? ≤??≥?且为整数的解时，求得放松问题的解为? ＝ ? ? ? ? ? ?，则可将原问题分成如下两个子问题与求解。、右图的最小支撑图是。、右边的网络图是标号算法中的图，其中每条弧上的数表示其容量和流量。该图中得到的可行流的增广链 (-3,1) (2,1) ②5(4) ④ ① 6(6) 6(4) ⑥ (0, ∞) 8(8) 3(2 ) 9(9)(5,1)

为：，在其上可增的最大流量为。、已知某线性规划问题，最优单纯形表如下则其最优解为：，最优值 max Z 。二、单项选择题（每小题分，共分）、下列表格是对偶单纯形表的是（ ? ）

、关于线性规划模型的可行域，叙述正确的为（） ?、可行域必有界；、可行域必然包括原点；、可行域必是凸的；、可行域内必有无穷多个点。、在运输问题中如果总需求量大于总供应量，则求解时应（） ?、虚设一些供应量； ?、虚设一个供应点；、根据需求短缺量，虚设多个需求点； ?、虚设一个需求点。、下列规划问题不可用动态规划方法求解的是（） ?、背包问题； ?、最短路径问题、线性规化： ???≥≥=++++=0 ,010 34..max 321 3 32211y x x x x t s x c x c x c Z ?、22 min (,)(2)3(1).. 460,0f x y x y s t xy y x y ?=++-?+

管理运筹学期中复习题答案

《管理运筹学》期中测试题第一部分线性规划一、填空题 1．线性规划问题是求一个目标函数在一组约束条件下的最值问题。 2．图解法适用于含有两个 _ 变量的线性规划问题。 3．线性规划问题的可行解是指满足所有约束条件_ 的解。 4．在线性规划问题的基本解中，所有的非基变量等于零。 5．在线性规划问题中，基本可行解的非零分量所对应的列向量线性无关 6．若线性规划问题有最优解，则最优解一定可以在可行域的顶点_ 达到。 7．若线性规划问题有可行解，则一定 _ 有基本可行解。 8．如果线性规划问题存在目标函数为有限值的最优解，求解时只需在其可行解的集合中进行搜索即可得到最优解。 9．满足非负 _ 条件的基本解称为基本可行解。 10．在将线性规划问题的一般形式转化为标准形式时，引入的松驰变量在目标函数中的系数为正。 11．将线性规划模型化成标准形式时，“≤”的约束条件要在不等式左_端加入松弛 _ 变量。 12．线性规划模型包括决策变量、目标函数、约束条件三个要素。 13．线性规划问题可分为目标函数求最大 _ 值和最小 _值两类。 14．线性规划问题的标准形式中，约束条件取等 _ 式，目标函数求最大 _值，而所有决策变量必须非负。 15．线性规划问题的基本可行解与基本解的关系是基本可行解一定是基本解，反之不然 16．在用图解法求解线性规划问题时，如果取得最值的等值线与可行域的一段边界重合，则 _ 最优解不唯一。 17．求解线性规划问题可能的结果有唯一最优解，无穷多最优解，无界解，无可行解。 18.如果某个约束条件是“ ”情形，若化为标准形式，需要引入一个剩余 _ 变量。 19.如果某个变量X j 为自由变量，则应引进两个非负变量X j ′ , X j 〞, 同时令X j ＝ X j ′ - X j 〞 j 。 20.表达线性规划的简式中目标函数为线性函数 _ 。 21.线性规划一般表达式中，a ij 表示该元素位置在约束条件的第i 个不等式的第j 个决策变量的系数。 22．线性规划的代数解法主要利用了代数消去法的原理，实现_ 基变量的转换，寻找最优解。 23．对于目标函数最大值型的线性规划问题，用单纯型法代数形式求解时，当非基变量检验数_ 非正时，当前解为最优解。 24．在单纯形迭代中，选出基变量时应遵循_ 最小比值法则。二、单选题 1．如果一个线性规划问题有n 个变量，m 个约束方程(m

VLOOKUP函数的使用方法(图解说明_很详细)

VLOOKUP函数调用方法如下：（本次以提取RRU挂高数据为例）一、本次涉及的相关文档。 1．《某地区TD宏站现场勘测数据汇总表》如表1-1，共1000多站，本次共列出104个站点的信息：查看原文档请双击图标：某地区TD宏站现场查勘数据汇总表，表1-1抓图如下： 2．某工程报价单，共30个宏站，如表1-2（本报价单其他信息均删除，只保留了站点名）查看原文档请双击图标：某工程报价单.xlsx ，表1-2抓图如下：二、本次我们以从表1-1中提取表1-2中30个站点的RRU挂高为例，具体步骤如下： 1．先在表1-2中增加“RRU挂高”这一列，然后先提取“某城关水泵厂南”的RRU挂高。操作方法为双击下图所示灰色表格，然后鼠标左键单击列表上面的fx插入函数。 2．点fx后弹出如下图标，在下拉列表中选择“VLOOKUP”，点确定。

3．点确定后，弹出VLOOKUP函数调用表，包含4个部分（lookup_value、Table_array、C ol_index_num、Range_lookup）。 lookup_value:需要在数据表首列进行搜索的值，本次值为表1-1中的位置B2，用鼠标单击表1-1中的“某城关水泵厂南”，即可自动输入。。 Table_array：需要在其中搜索数据的信息表，即在表1-2中选择一个搜索区域，注意所选区域第一列必须是与Lookup_value中查找数值相匹配的列（本次表1-1中的B列），最后一列必须大于等于RRU挂高那一列（大于等于C列）,至于下拉行数肯定要大于等于106行。如下图：选择相关区域后，VLOOKUP表中的Table_array会自动输入表1-1中所选区域，如下图：

excel中的vlookup函数的使用方法及注意事项

excel博大精深，其使用中有许多细节的地方需要注意。 vlookup函数的使用，其语法我就不解释了，百度很多，其实我自己也没看懂语法的解释，下面就按照我自己的理解来说说怎么用的。首先，这个函数是将一个表中的数据导入另一个表中，其中这两个表有一列数据是相同项，但是排列顺序不同。举例说明；表1 表2 将表1中的face量一列导入表2中，但两表中的名称一列的排列顺序是不同的。此时需要使用vlookup函数。下面介绍vlookup的使用方法。

将鼠标放到表2中的D2单元格上，点击fx,会出现一个对话框，里面有vlookup函数。若在常用函数里面没有，下拉找“查找与引用”，里面有此函数。点确定。表示此函数是在表2中的D2单元格中应用。此时出现对话框：在第个格里输入B2，直接用鼠标在表2中点击B2单元格即可。表示需要在查找的对象是表2中的B2单元格中的内容。

然后是第二个格，点表1，用鼠标选择整个表的所有数据。表示要在表1中的B1—C14区域查找表2中的B2单元格中的内容。

第三个格里输入在表2中要导入的列数在表1中的列数的数字。在此例中为C列，其列数数字为2.表示将表1中（B1—C14）区域中查找到的单元格里的内容相对应的列（第2列）中的单元格中的内容（face量列中的数据）导入表2中相应的单元格（D2）。最后一个格中输入“0”。表示查找不到就出现#N/A。点确定，即出现相应数据，然后下拉复制格式。

当下拉出现这种情况的时候：其实是其查找区域在下拉过程中随着行的改变而改变了。需要对查找区域做一下固定。其方法为，在选择区域后，在区域前面加“$”号（$B$1：$C$14）。

浅谈生物信息学在生物医药方面的应用

浅谈生物信息学在生物医药方面的应用生物信息学（Bioinformatics）是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、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，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学（Genomics）和蛋白质组学（Proteomics）两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。具体而言，生物信息学作为一门新的学科领域，它是把基因组DNA序列信息分析作为源头，在获得蛋白质编码区的信息后进行蛋白质空间结构模拟和预测，然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。基因组信息学，蛋白质空间结构模拟以及药物设计构成了生物信息学的3个重要组成部分。是结合了计算机科学、数学和生物学的一门多学科交叉的学科。它依赖计算机科学、工程和应用数学的基础，依赖实验和衍生数据的大量储存。他将各种各样的生物信息如基因的DNA序列、染色体定位、基因产物的结构和功能及各种生物种间的进化关系等进行搜集、分类和分析，并实现全生命科学界的信息资源共享。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。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。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

管理运筹学模拟试题及答案

四川大学网络教育学院模拟试题( A ) 《管理运筹学》一、单选题（每题２分，共20分。） 1．目标函数取极小（minZ ）的线性规划问题可以转化为目标函数取极大的线性规划问题求解，原问题的目标函数值等于（ C ）。 A. maxZ B. max(-Z) C. –max(-Z) D.-maxZ 2. 下列说法中正确的是（ B ）。Ａ．基本解一定是可行解Ｂ．基本可行解的每个分量一定非负Ｃ．若B 是基，则B 一定是可逆Ｄ．非基变量的系数列向量一定是线性相关的 3．在线性规划模型中，没有非负约束的变量称为（ D ）多余变量 B ．松弛变量 C ．人工变量 D ．自由变量 4. 当满足最优解，且检验数为零的变量的个数大于基变量的个数时，可求得（ A ）。Ａ．多重解Ｂ．无解Ｃ．正则解Ｄ．退化解 5．对偶单纯型法与标准单纯型法的主要区别是每次迭代的基变量都满足最优检验但不完全满足（ D ）。 A ．等式约束 B ．“≤”型约束 C ．“≥”约束 D ．非负约束 6. 原问题的第ｉ个约束方程是“＝”型，则对偶问题的变量i y 是（ B ）。Ａ．多余变量Ｂ．自由变量Ｃ．松弛变量Ｄ．非负变量 7.在运输方案中出现退化现象，是指数字格的数目( C )。 A.等于m+n B.大于m+n-1 C.小于m+n-1 D.等于m+n-1 8. 树Ｔ的任意两个顶点间恰好有一条（ B ）。Ａ．边Ｂ．初等链Ｃ．欧拉圈Ｄ．回路 9．若G 中不存在流f 增流链，则f 为G 的（ B ）。 A ．最小流 B ．最大流 C ．最小费用流 D ．无法确定 10.对偶单纯型法与标准单纯型法的主要区别是每次迭代的基变量都满足最优检验但不完全满足（ D ）Ａ．等式约束Ｂ．“≤”型约束Ｃ．“≥”型约束Ｄ．非负约束二、多项选择题（每小题4分，共20分） 1．化一般规划模型为标准型时，可能引入的变量有（） A ．松弛变量 B ．剩余变量 C ．非负变量 D ．非正变量 E ．自由变量 2．图解法求解线性规划问题的主要过程有（） A ．画出可行域 B ．求出顶点坐标 C ．求最优目标值 D ．选基本解 E ．选最优解 3．表上作业法中确定换出变量的过程有（） A ．判断检验数是否都非负 B ．选最大检验数 C ．确定换出变量 D ．选最小检验数 E ．确定换入变量 4．求解约束条件为“≥”型的线性规划、构造基本矩阵时，可用的变量有（） A ．人工变量 B ．松弛变量 C. 负变量 D ．剩余变量 E ．稳态变量 5．线性规划问题的主要特征有（） A ．目标是线性的 B ．约束是线性的 C ．求目标最大值 D ．求目标最小值 E ．非线性三、计算题（共60分） 1. 下列线性规划问题化为标准型。(10分)

VLOOKUP函数的使用方法(从入门到精通)

VLOOKUP函数的使用方法(入门级) VLOOKUP函数是Excel中几个最重函数之一，为了方便大家学习，兰色幻想特针对VLOOKUP 函数的使用和扩展应用，进行一次全面综合的说明。本文为入门部分一、入门级 VLOOKUP是一个查找函数，给定一个查找的目标，它就能从指定的查找区域中查找返回想要查找到的值。它的基本语法为： VLOOKUP（查找目标，查找范围，返回值的列数，精确OR模糊查找) 下面以一个实例来介绍一下这四个参数的使用例1：如下图所示，要求根据表二中的姓名，查找姓名所对应的年龄。公式：B13 =VLOOKUP(A13,$B$2:$D$8,3,0) 参数说明： 1 查找目标：就是你指定的查找的内容或单元格引用。本例中表二A列的姓名就是查找目标。我们要根据表二的“姓名”在表一中A列进行查找。公式：B13 =VLOOKUP(A13,$B$2:$D$8,3,0) 2 查找范围（VLOOKUP(A13,$B$2:$D$8,3,0) ）：指定了查找目标，如果没有说从哪里查找，EXCEL肯定会很为难。所以下一步我们就要指定从哪个范围中进行查找。VLOOKUP的这第二个参数可以从一个单元格区域中查找，也可以从一个常量数组或内存数组中查找。本例中要从表一中进行查找，那么范围我们要怎么指定呢？这里也是极易出错的地方。大家一定要注意，给定的第二个参数查找范围要符合以下条件才不会出错： A 查找目标一定要在该区域的第一列。本例中查找表二的姓名，那么姓名所对应的表一的姓名列，那么表一的姓名列（列）一定要是查找区域的第一列。象本例中，给定的区域要从第二列开始，即$B$2:$D$8，而不能是$A$2:$D$8。因为查找的“姓名”不在$A$2:$D$8区域的第一列。 B 该区域中一定要包含要返回值所在的列，本例中要返回的值是年龄。年龄列（表一的D列）一定要包括在这个范围内，即：$B$2:$D$8，如果写成$B$2:$C$8就是错的。 3 返回值的列数（B13 =VLOOKUP(A13,$B$2:$D$8,3,0)）。这是VLOOKUP第3个参数。它是一个整数值。它怎么得来的呢。它是“返回值”在第二个参数给定的区域中的列数。本例中我们

管理运筹学模拟试题附答案

四川大学网络教育学院模拟试题( A ) 《管理运筹学》一、单选题（每题２分，共20分。） 1．目标函数取极小（minZ）的线性规划问题可以转化为目标函数取极大的线性规划问题求解，原问题的目标函数值等于（C）。 A. maxZ B. max(-Z) C. –max(-Z) D.-maxZ 2.下列说法中正确的是（B）。Ａ．基本解一定是可行解Ｂ．基本可行解的每个分量一定非负Ｃ．若B是基，则B一定是可逆Ｄ．非基变量的系数列向量一定是线性相关的3．在线性规划模型中，没有非负约束的变量称为（ D ）多余变量B．松弛变量C．人工变量D．自由变量 4. 当满足最优解，且检验数为零的变量的个数大于基变量的个数时，可求得（ A ）。Ａ．多重解Ｂ．无解Ｃ．正则解Ｄ．退化解5．对偶单纯型法与标准单纯型法的主要区别是每次迭代的基变量都满足最优检验但不完全满足（ D ）。 A．等式约束 B．“≤”型约束 C．“≥”约束 D．非负约束 y是（ B ）。 6. 原问题的第ｉ个约束方程是“＝”型，则对偶问题的变量i Ａ．多余变量Ｂ．自由变量Ｃ．松弛变量Ｄ．非负变量 7.在运输方案中出现退化现象，是指数字格的数目( C )。 A.等于m+n B.大于m+n-1 C.小于m+n-1 D.等于m+n-1 8.树Ｔ的任意两个顶点间恰好有一条（B）。Ａ．边Ｂ．初等链Ｃ．欧拉圈Ｄ．回路9．若G中不存在流f增流链，则f为G的（ B ）。 A．最小流 B．最大流 C．最小费用流 D．无法确定 10.对偶单纯型法与标准单纯型法的主要区别是每次迭代的基变量都满足最优检验但不完全满足（ D ）Ａ．等式约束Ｂ．“≤”型约束Ｃ．“≥”型约束Ｄ．非负约束二、多项选择题（每小题4分，共20分） 1．化一般规划模型为标准型时，可能引入的变量有（） A．松弛变量 B．剩余变量 C．非负变量 D．非正变量 E．自由变量 2．图解法求解线性规划问题的主要过程有（） A．画出可行域 B．求出顶点坐标 C．求最优目标值 D．选基本解 E．选最优解 3．表上作业法中确定换出变量的过程有（） A．判断检验数是否都非负 B．选最大检验数 C．确定换出变量 D．选最小检验数 E．确定换入变量 4．求解约束条件为“≥”型的线性规划、构造基本矩阵时，可用的变量有（）A．人工变量 B．松弛变量 C. 负变量 D．剩余变量 E．稳态变量 5．线性规划问题的主要特征有（） A．目标是线性的 B．约束是线性的 C．求目标最大值 D．求目标最小值 E．非线性三、计算题（共60分） 1. 下列线性规划问题化为标准型。(10分) 1 / 17

vlookup函数的使用方法实例

VLOOKUP函数是Excel中的一个纵向查找函数，它与LOOKUP函数和HLOOKUP函数属于一类函数，在工作中都有广泛应用。VLOOKUP是按列查找，最终返回该列所需查询列序所对应的值；与之对应的HLOOKUP是按行查找的。 VLOOKUP函数的语法结构整个计算机就相当于一门语言，首先我们就是要获取该函数的语法结构。以下是官网的语法结构 VLOOKUP（lookup_value, table_array, col_index_num, [range_looku p]）。书上表述就是VLOOKUP（查找值，查找范围，查找列数，精确匹配或者近似匹配）在我们的工作中，几乎都使用精确匹配，该项的参数一定要选择为false。否则返回值会出乎你的意料。 VLOOKUP函数使用示范 vlookup就是竖直查找，即列查找。通俗的讲，根据查找值参数，在查找范围的第一列搜索查找值，找到该值后，则返回值为：以第一列为准，往后推数查找列数值的这一列所对应的值。这也是为什么该函数叫做vlookup（v为vertic al-竖直之意，lookup即时英文的查找之意）。现有如下手机的每日销售毛数据（图左），A分销商需要提供四个型号的销售数据（图右）

这个时候，你大概可能回去一个一个人工查找，因为我所提供的数据数量很少，但是其实工作中这种数据很庞大的，人工查找无疑即浪费时间，而且不能让A分销商相信你所提供数据的准确性。接下来，我们就需要本次的主角登场了。使用vlookup函数。第一步：选中要输入数据的单元格，=VLOOKUP（H3,$A$3:$F$19,5,FALSE）如图

VLOOKUP函数地使用方法

VLOOKUP函数的使用方法（入门级）一、入门级 VLOOKUP是一个查找函数，给定一个查找的目标，它就能从指定的查找区域中查找返回想要查找到的值。它的基本语法为： VLOOKUP（查找目标，查找范围，返回值的列数，精确OR模糊查找) 下面以一个实例来介绍一下这四个参数的使用例1：如下图所示，要求根据表二中的姓名，查找姓名所对应的年龄。公式：B13 =VLOOKUP(A13,$B$2:$D$8,3,0) 参数说明： 1 查找目标：就是你指定的查找的内容或单元格引用。本例中表二A列的姓名就是查找目标。我们要根据表二的“姓名”在表一中A列进行查找。

公式：B13 =VLOOKUP(A13,$B$2:$D$8,3,0) 2 查找范围（VLOOKUP(A13,$B$2:$D$8,3,0) ）：指定了查找目标，如果没有说从哪里查找，EXCEL肯定会很为难。所以下一步我们就要指定从哪个范围中进行查找。VLOOKUP的这第二个参数可以从一个单元格区域中查找，也可以从一个常量数组或内存数组中查找。本例中要从表一中进行查找，那么范围我们要怎么指定呢？这里也是极易出错的地方。大家一定要注意，给定的第二个参数查找范围要符合以下条件才不会出错： A 查找目标一定要在该区域的第一列。本例中查找表二的姓名，那么姓名所对应的表一的姓名列，那么表一的姓名列（列）一定要是查找区域的第一列。象本例中，给定的区域要从第二列开始，即$B$2:$D$8，而不能是$A$2:$D$8。因为查找的“姓名”不在$A$2:$D$8区域的第一列。 B 该区域中一定要包含要返回值所在的列，本例中要返回的值是年龄。年龄列（表一的D列）一定要包括在这个范围内，即：$B$2:$D$8，如果写成$B $2:$C$8就是错的。 3 返回值的列数（B13 =VLOOKUP(A13,$B$2:$D$8,3,0)）。这是VLO OKUP第3个参数。它是一个整数值。它怎么得来的呢。它是“返回值”在第二个参数给定的区域中的列数。本例中我们要返回的是“年龄”，它是第二个参数查找范围$B$2:$D$8的第3列。这里一定要注意，列数不是在工作表中的列数（不是第4列），而是在查找范围区域的第几列。如果本例中要是查找姓名所

《运筹学》期末考试试卷A答案

《运筹学》试题样卷（一）一、判断题（共计10分，每小题1分，对的打√，错的打X ） 1. 无孤立点的图一定是连通图。 2. 对于线性规划的原问题和其对偶问题，若其中一个有最优解，另一个也一定有最优解。 3. 如果一个线性规划问题有可行解，那么它必有最优解。 4．对偶问题的对偶问题一定是原问题。 5．用单纯形法求解标准形式（求最小值）的线性规划问题时，与0 >j σ对应的变量都可以被选作换入变量。 6．若线性规划的原问题有无穷多个最优解时，其对偶问题也有无穷多个最优解。 7. 度为0的点称为悬挂点。 8. 表上作业法实质上就是求解运输问题的单纯形法。 9. 一个图G 是树的充分必要条件是边数最少的无孤立点的图。二、建立下面问题的线性规划模型（8分）某农场有100公顷土地及15000元资金可用于发展生产。农场劳动力情况为秋冬季3500人日；春夏季4000人日。如劳动力本身用不了时可外出打工，春秋季收入为25元 / 人日，秋冬季收入为20元 / 人日。该农场种植三种作物：大豆、玉米、小麦，并饲养奶牛和鸡。种作物时不需要专门投资，而饲养每头奶牛需投资800元，每只鸡投资3元。养奶牛时每头需拨出1.5公顷土地种饲料，并占用人工秋冬季为100人日，春夏季为50人日，年净收入900 元 / 每头奶牛。养鸡时不占用土地，需人工为每只鸡秋冬季0.6人日，春夏季为0.3人日，年净收入2元 / 每只鸡。农场现有鸡舍允许最多养1500 三、已知下表为求解某目标函数为极大化线性规划问题的最终单纯形表，表中54 ,x x 为松弛变量，问

(1)写出原线性规划问题；（4分） (2)写出原问题的对偶问题；（3分） (3)直接由上表写出对偶问题的最优解。（1分）四、用单纯形法解下列线性规划问题（16分） s. t. 3 x1 + x2 + x3?60 x 1- x 2 +2 x 3?10 x 1+x 2-x 3?20 x 1,x 2 ,x 3?0 五、求解下面运输问题。（18分）某公司从三个产地A1、A2、A3将物品运往四个销地B1、B2、B3、B4，各产地的产量、各销地的销量和各产地运往各销地每件物品的运费如表所示：问：应如何调运，可使得总运输费最小? 六、灵敏度分析（共8分）线性规划max z = 10x1 + 6x2 + 4x3 s.t. x1 + x2 + x3 ?100 10x1 +4 x2 + 5 x3 ?600 2x1 +2 x2 + 6 x3 ?300 x1 , x2 , x3 ?0 的最优单纯形表如下： (1)C1在何范围内变化，最优计划不变？(4分) (2)b1在什么范围内变化，最优基不变？(4分) 七、试建立一个动态规划模型。（共8分）

管理运筹学期末试卷题目B卷

运筹学期末试卷（B卷）系别：工商管理学院专业：考试日期：年月日姓名：学号：成绩： 1．[10分] 匹克公司要安排4个工人去做4项不同的工作，每个工人完成各项工作所消耗的时间（单位：分钟）如下表所示：要求：（1）建立线性规划模型(只建模型,不求解) （2）写出基于Lindo软件的源程序。 2.[15分]某公司下属甲、乙两个厂，有A原料360斤，B原料640斤。甲厂用A、B两种原料生产x1,x2两种产品，乙厂也用A、B两种原料生产x3,x4两种产品。每种单位产品所消耗各种原料的数量及产值、分配等如下

（1）建立规划模型获取各厂最优生产计划。（2）试用图解法求解最优结果。 3．[10分] 考虑下面的线性规划问题: 目标函数：Min Z=16x 1+16x 2 +17x 3 约束条件：利用教材附带软件求解如下: **********************最优解如下************************* 目标函数最优值为 : 148.916 变量最优解相差值 ------- -------- -------- x1 7.297 0 x2 0 .703 x3 1.892 0 约束松弛/剩余变量对偶价格 ------- ------------- -------- 13123123123300.56153420,,0 x x x x x x x x x x x +≤-+≥+-≥≥

1 20.811 0 2 0 -3.622 3 0 -4.73 目标函数系数范围: 变量下限当前值上限 ------- -------- -------- -------- x1 1.417 16 16.565 x2 15.297 16 无上限 x3 14.4 17 192 常数项数范围: 约束下限当前值上限 ------- -------- -------- -------- 1 9.189 30 无上限 2 3.33 3 15 111.25 3 -2.5 20 90 试回答下列问题：（1）第二个约束方程的对偶价格是一个负数(为-3.622)，它的含义是什么? （2）x2有相差值为0.703,它的含义是什么? （3）请对右端常数项范围的上、下限给予具体解释，应如何应用这些数

vlookup函数使用说明

VLOOKUP函数使用举例如图 vlookup函数示例所示，我们要在A2:F12区域中提取100003、100004、100005、100007、100010五人的全年总计销量，并对应的输入到I4:I8中。一个一个的手动查找在数据量大的时候十分繁琐，因此这里使用VLOOKUP函数演示：首先在I4单元格输入“=Vlookup(”，此时Excel就会提示4个参数。

Vlookup结果演示第一个参数，很显然，我们要让100003对应的是I4，这里就输入“H4,” ；第二个参数，这里输入我们要查找的区域(绝对引用)，即“$A$2:$F$12,”；第三个参数，“全年总计”是区域的第六列，所以这里输入“6”，输入“5”就会输入第四季度的项目了；第四个参数，因为我们要精确的查找工号，所以留空即可。最后补全最后的右括号“)”，得到公式“=VLOOKUP(H4,$A$2:$F$12,6)”，使用填充柄填充其他单元格即可完成查找操作。 VLOOKUP函数使用注意事项说到VLOOKUP函数，相信大家都会使用，而且都使用得很熟练了。不过，有几个细节问题，大家在使用时还是留心一下的好。一．VLOOKUP的语法 VLOOKUP函数的完整语法是这样的： VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,range_lookup) 1．括号里有四个参数，是必需的。最后一个参数range_lookup是个逻辑值，我们常常输入一个0字，或者False;其实也可以输入一个1字，或者true。两者有什么区别呢？前者表示的是完整寻找，找不到就传回错误值#N/A；后者先是找一模一样的，找不到再去找很接近的值，还找不到也只好传回错误值#N/A。这对我们其实也没有什么实际意义，只是满足好奇而已，有兴趣的朋友可以去体验体验。 2．Lookup_value是一个很重要的参数，它可以是数值、文字字符串、或参照地址。我们常常用的是参照地址。用这个参数时，有三点要特别提醒：A）参照地址的单元格格式类别与去搜寻的单元格格式的类别要一致，否则的话有时明明看到有资料，就是抓不过来。特别是参照地址的值是数字时，最为明显，若搜寻的单元格格式类别为文字，虽然看起来都是123，但是就是抓不出东西来的。

《管理运筹学》期末考试试题

《管理运筹学》期末考试试题一、单项选择题（共5小题，每小题3分，共15分） 1.如果一个线性规划问题有n个变量，m个约束方程(m

3. 写出下面线性规划问题的对偶问题： 123123123123123min z 25, 258, 23 3,.. 4 26, ,,0. x x x x x x x x x s t x x x x x x =++-+≤??++=??-+≤??≥? 四、计算下列各题（每题20分，合计40分） 1. 用单纯形法求解下列线性规划的最优解： 012121212max 2..32250,0x x x s t x x x x x x =+??≤??≤??+≤??≥≥? 2.用割平面法求解整数规划问题。 12 121212 max 7936735,0,z x x x x x x x x =+-+≤??+≤??≥?且为整数

VLOOKUP函数的使用方法(入门级)--实用

VLOOKUP函数是Excel中几个最重函数之一，为了方便大家学习，兰色幻想特针对VLOOKUP函数的使用和扩展应用，进行一次全面综合的说明。本文为入门部分一、入门级 VLOOKUP是一个查找函数，给定一个查找的目标，它就能从指定的查找区域中查找返回想要查找到的值。它的基本语法为： VLOOKUP（查找目标，查找围，返回值的列数，精确OR模糊查找) 下面以一个实例来介绍一下这四个参数的使用例1：如下图所示，要求根据表二中的，查找所对应的年龄。公式：B13 =VLOOKUP(A13,$B$2:$D$8,3,0) 参数说明：

1 查找目标：就是你指定的查找的容或单元格引用。本例中表二A列的就是查找目标。我们要根据表二的“”在表一中A列进行查找。公式：B13 =VLOOKUP(A13,$B$2:$D$8,3,0) 2 查找围（VLOOKUP(A13,$B$2:$D$8,3,0) ）：指定了查找目标，如果没有说从哪里查找，EXCEL肯定会很为难。所以下一步我们就要指定从哪个围中进行查找。VLOOKUP的这第二个参数可以从一个单元格区域中查找，也可以从一个常量数组或存数组中查找。本例中要从表一中进行查找，那么围我们要怎么指定呢？这里也是极易出错的地方。大家一定要注意，给定的第二个参数查找围要符合以下条件才不会出错： A 查找目标一定要在该区域的第一列。本例中查找表二的，那么所对应的表一的列，那么表一的列（列）一定要是查找区域的第一列。象本例中，给定的区域要从第二列开始，即$B$2:$D$8，而不能是$A$2:$D$8。因为查找的“”不在$A$2:$D$8区域的第一列。 B 该区域中一定要包含要返回值所在的列，本例中要返回的值是年龄。年龄列（表一的D列）一定要包括在这个围，即：$B$2:$D$8，如果写成$B$2:$C$8就是错的。 3 返回值的列数（B13 =VLOOKUP(A13,$B$2:$D$8,3,0)）。这是VLOOKUP 第3个参数。它是一个整数值。它怎么得来的呢。它是“返回值”在第二个参数给定的区域中的列数。本例中我们要返回的是“年龄”，它是第二个参数查找围$B$2:$D$8的第3列。这里一定要注意，列数不是在工作表中的列数（不是第4

管理运筹学期末复习资料【韩伯棠】

运筹学（Operational Research）复习资料第一章绪论一、名词解释 1.运筹学：运筹学是应用分析、试验、量化的方法，对经济管理系统中的人力、物力、财力等资源进行统筹安排，为决策者提供有依据的最优方案，以实现最有效的管理。二、选择题 1.运筹学的主要分支包括（ABDE ） A图论B线性规划C非线性规划D整数规划E目标规划 2. 最早运用运筹学理论的是（ A ） A . 二次世界大战期间，英国军事部门将运筹学运用到军事战略部署 B . 美国最早将运筹学运用到农业和人口规划问题上 C . 二次世界大战期间，英国政府将运筹学运用到政府制定计划 D . 50年代，运筹学运用到研究人口，能源，粮食，第三世界经济发展等问题上第二章线性规划的图解法一、选择题/填空题 1.线性规划标准式的特点：（1）目标函数最大化（2）约束条件为等式（3 决策变量为非负（4 ) 右端常数项为非负2. 在一定范围内，约束条件右边常数项增加一个单位：（1）如果对偶价格大于0，则其最优目标函数值得到改进，即求最大值时，最优目标函数值变得更大，求最小值时最优目标函数值变得更小。（2）如果对偶价格小于0，则其最优目标函数值变坏，即求最大值时，最优目标函数值变小了；求最小值时，最优目标函数值变大了。（3）如果对偶价格等于0，则其最优目标函数值不变。 3.LP模型（线性规划模型）三要素：（1）决策变量（2）约束条件（3）目标函数 4. 数学模型中，“s·t”表示约束条件。 5. 将线性规划模型化成标准形式时，“≤”的约束条件要在不等式左端加上松弛变量。 6. 将线性规划模型化成标准形式时，“≥”的约束条件要在不等式左端减去剩余变量。7．下列图形中阴影部分构成的集合是凸集的是A

生物信息学选择题(Bioinformatics multiple-choice question)

生物信息学选择题（Bioinformatics multiple-choice question）The meaning of UTR is (B). A. coding region B. noncoding region C. low complexity region D. open reading frame The meaning of motif is (D). A. motif B. cross clonal population C. base pair D. domain The meaning of algorithm is (B). A. logon number B. algorithm C. alignment D. analogy

RGP is (D). A. online human Mendel genetic data B. national nucleic acid database C. human genome project D. rice genome project The following Fasta format is correct (B). A. seq1: agcggatccagacgctgcgtttgctggctttgatgaaaactctaactaaacactccctt a B. >seq1 agcggatccagacgctgcgtttgctggctttgatgaaaactctaactaaacactccctt a C. seq1:agcggatccagacgctgcgtttgctggctttgatgaaaactctaactaaacact ccctta D. >seq1agcggatccagacgctgcgtttgctggctttgatgaaaactctaactaaac actccctta If we are trying to do subcellular localization of proteins, we should use (D). A. NDB database

《管理运筹学期末复习题》

运筹学期末复习题一、判断题： 1、任何线性规划一定有最优解。（） 2、若线性规划有最优解，则一定有基本最优解。（） 3、线性规划可行域无界，则具有无界解。（） 4、基本解对应的基是可行基。（） 5、在基本可行解中非基变量一定为零。（） 6、变量取0或1的规划是整数规划。（） 7、运输问题中应用位势法求得的检验数不唯一。（） 8、产地数为3，销地数为4的平衡运输中，变量组{X11，X13，X22，X33，X34}可作为一组基变量.（） 9、不平衡运输问题不一定有最优解。（） 10、m+n-1个变量构成基变量组的充要条件是它们不包含闭回路。（） 11、含有孤立点的变量组不包含有闭回路。（） 12、不包含任何闭回路的变量组必有孤立点。（） 13、产地个数为m销地个数为n的平衡运输问题的系数距阵为A，则有r(A)≤m+n-1（） 14、用一个常数k加到运价矩阵C的某列的所有元素上,则最优解不变。（） 15、匈牙利法是求解最小值分配问题的一种方法。（） 16、连通图G的部分树是取图G的点和G的所有边组成的树。（） 17、求最小树可用破圈法.（） 18、Dijkstra算法要求边的长度非负。（） 19、Floyd算法要求边的长度非负。（） 20、在最短路问题中，发点到收点的最短路长是唯一的。（） 21、连通图一定有支撑树。（） 22、网络计划中的总工期等于各工序时间之和。

（） 23、网络计划中，总时差为0的工序称为关键工序。（） 24、在网络图中，关键路线一定存在。（） 25、紧前工序是前道工序。（） 26、后续工序是紧后工序。（） 27、虚工序是虚设的,不需要时间,费用和资源,并不表示任何关系的工序。（） 28、动态规划是求解多阶段决策问题的一种思路，同时是一种算法。（） 29、求最短路径的结果是唯一的。（） 30、在不确定型决策中，最小机会损失准则比等可能性则保守性更强。（） 31、决策树比决策矩阵更适于描述序列决策过程。（） 32、在股票市场中，有的股东赚钱，有的股东赔钱，则赚钱的总金额与赔钱的总金额相等，因此称这一现象为零和现象。（） 33、若矩阵对策A的某一行元素均大于0，则对应值大于0。（） 34、矩阵对策中，如果最优解要求一个局中人采取纯策略，则另一局中人也必须采取纯策略。（） 35、多阶段决策问题的最优解是唯一的。（） 36、网络图中相邻的两个结点之间可以有两条弧。（）