1 文章概述 文章标题：Comprehensive single-cell transcriptomic and proteomic analysis reveals NK cell exhaustion and unique tumor cell evolutionary trajectory in non-keratinizing nasopharyngeal carcinoma 2

1 上机要求 给定七种动物虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、鸵鸟、企鹅、信天翁，编程实现基于产生式推理的七种动物识别专家系统。规则库如下，要求给定初始条件，能识别出是哪种动物。 12345678910111213141516规则库r1： IF 该动物有毛发 THEN 该动物是哺乳动物r2： IF 该动物有奶 THEN 该动物是哺乳动物r3： IF 该动物有羽毛 THEN 该动物是鸟r4： IF 该动物

1 上机要求 任选聚类算法和决策树算法中的一种算法编程实现。 任选BP神经网络和卷积神经网络中的一种模型编程实现手写体识别 2 聚类分析算法 2.1 聚类算法实现（K-Mean） K-Mean聚类算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为相似性指标，从而发现给定数据集中的K个类，且每个类有一个聚类中心，即质心，每个类的质心是根据类中所有值的均值得到的。 对于给定的一个包含 n

1 上机要求 选择遗传算法、粒子群优化算法、蚁群算法解决旅行商问题(TSP)。要求给出最短长度和最短路径。 旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一种经典的组合优化问题，它涉及到在给定的一组城市之间找到最短的路径，使得每个城市都被访问一次。旅行商问题最早由爱德华·阿贝尔·哈密顿在19世纪提出，但直到20世纪才引起了人们的广泛关注。旅行商问题是一个NP难题

1 采用广度优先搜索(BFS)、深度优先搜索(DFS)编程求解八数码问题（初始状态允许任意），找出一种从初始状态到目标状态移动步数最少的步骤。 八数码难题是一种经典的拼图游戏，也称为九宫格问题。它的目标是将一个 3x3 的方格拼图按照指定的顺序排列。每个方格上都有一个数字，其中一个方格为空，可以与相邻的方格交换位置。例如，以下是一个八数码难题的初始状态和目标状态： 1234初始状态：

1. 实验目的 练习从Fastq数据文件到Read Count矩阵的处理步骤：copy本实验的相关文件至工作目录，将Fastq文件进行质量控制和过滤，使用常见的质量控制工具FastQC来进行质量评估；使用适当的比对工具（如STAR）将Fastq文件的序列比对到参考基因组上，为每个序列分配基因信息；利用samtools软件对BAM文件建立索引，使用IGV软件来可视化BAM文件，并熟悉IGV软件操

1. 实验目的 在本实验中，我们将使用MAKER进行基因组注释，它的工作原理是将尽可能多的证据沿着基因组序列排列，然后协调所有这些信号，以确定可能的基因结构。证据可以是来自同一(或密切相关)生物体的转录物或蛋白质序列。这些序列可以来自公共数据库或来自自己的实验数据(例如RNASeq实验的转录组组装)。Maker还能够考虑到重复的元素。 Maker使用ab-initio预测器(如Augustus

1. 实验目的 GATK (Genome Analysis Toolkit)，它是用于分析高通量测序数据的命令行工具集合，主要侧重于变体发现。本实验将使用使用GATK4获取SNP。 实验步骤为：准备参考基因组其他文件构成BWA索引，将样本ZW177与参考基因进行比对，对重复reads进行排序和标记生成.sorted.dedup.bam文件 ，IGV可视化BAM文件，在单个样本上运行GATK