第一种方案是基于超混沌系统和 DNA 编解码运算相结合的图像加密算法， 该算法对图像分块进行加密， 由混沌系统生成的混沌序列决定每一图像块的 DNA 编解码和运算方式。 针对该算法密钥空间较低以及不能抵御裁剪攻击的问题， 本文增加了算法中混沌系统的个数， 优化了加密的流程。 又研究了基于混沌系统和离散余弦变换（ DCT）相结合的图像加密压缩算法。此类算法可以在保证图像安全性的同时对图像数据进行压缩，从而提升图像传输的效率。 鉴于传统混沌系统 DCT 加密算法的加密过程比较单一， 本文在此基础上引入了符号加密， 并且将加密后的结果存储为一维数据。

matlab代码； 拿来就能用； A novel and effective image encryption algorithm based on Chaos and DNA encoding； 内涵各模块的代码

深层 一个Tensorflow DL框架，用于使用兆碱基规模的DNA序列预测Hi-C染色质相互作用。 描述 该存储库包含核心deepC python代码，R脚本和用于下游分析的功能，以及教程和示例数据的链接。 核心代码在python（v3.5 +）和tensorflow（v1）中实现。 对于下游分析和可视化，我们使用R和自定义函数来处理HiC数据和deepC预测。 要求 python 3.5 + 张量流（tensorflow-gpu） GPU支持对于预测是更可取的，对于培训来说是必不可少的 其他python模块： numpy（v1.16.4或以上） pysam（已通过v0.15.2测试） pybedtools和已安装的兼容版本的bedtools R版本3.4.4 + 套餐： tidyverse（v1.2.1或更高版本） RColorBrewer（v1.1-2或更高版本）

对齐方式 已实现的DNA序列比对算法的集合，包括最佳全局比对，带状全局比对和用于多个序列比对的近似算法。

关于生物信息学的资料 上面是进化算法在基因序列中的应用

序列的多重比对是生物序列分析研究中的一个重要方法。文章首先介绍了HMM 的基本结构，然后着重讨论了HMM 在DNA 序列之间的多重比对中的应用。

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漫话数据结构

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DNA编码、DNA解码、取补、相关性分析程序是实现基于DNA编码的图像加密算法的核心程序