基于得分矩阵的隐马尔可夫模型

Question

我在上生物信息学的课程。

我正在试图弄清楚如何从位置特定概率矩阵(PSPM)中建模隐藏的Makrov模型(HMM)。

是否有一个清晰的模式来建模它？谁能告诉我如何建模，与3个或更多的状态基于PSPM。

我将提供一个PSPM的示例，但请随意使用您自己的。

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以麻省理工学院课程为例。

Answer 1

这个问题不是很清楚，但也许这会有所帮助。

对于这个模型，原则上你可以拥有尽可能多的职位。

这是一个可能在生物信息学中做什么的例子：

让我们假设你有一个DNA比对(我们可以称之为“数据库”)。您可以使用hmmer构建这样的模型

hmmbuild <hmm_profile> <alignment>

然后，您可以检查hmmer_profile，它将包含对齐的每个位置的所有转移概率以及转移概率。

在此之后，您可以搜索新的序列，例如。现在假设你在一个文件中有一组序列(“查询”)，你想将它们映射到你的“数据库”上，这样你就知道每个查询更好地对齐了哪些位置：

nhmmer -o <output_file> --dna <hmmer_profile> <sequences_file>

它返回与数据库对齐的序列的output_file。