30、基于LFMs和HMMs的运动基元定义与合成及细胞膜融合蛋白相似性度量研究

基于LFMs和HMMs的运动基元定义与合成及细胞膜融合蛋白相似性度量研究

在生物信息学和机器学习领域，对于运动基元的研究以及细胞膜融合蛋白的识别是两个重要的方向。下面将分别介绍基于线性潜在力模型（LFMs）和隐马尔可夫模型（HMMs）的运动基元定义与合成，以及细胞膜融合蛋白相似性度量的相关研究。

基于LFMs和HMMs的运动基元研究

1. 参数更新与优化
   • 在更新发射过程参数θ时，只需要考虑期望最大化（EM）算法中Q(ζ, ζold)方程的一项。这一项本质上是高斯对数似然函数的加权和，可以使用梯度上升法在M步中优化和更新发射参数。
2. 合成数据实验
   • 数据生成 ：使用模型的一个特定实例采样20条轨迹，每条轨迹有20个片段。将数据集分为两部分，一半用于学习运动基元，另一半用于验证。
   • 模型设置 ：考虑一个具有三个隐藏状态的HMM，其转移矩阵A和初始状态概率质量函数π如下：
     [
     A =
     \begin{bmatrix}
     0.8 & 0.1 & 0.1 \
     0.6 & 0.3 & 0.1 \
     0.3 & 0.2 & 0.5
     \end{bmatrix},
     \pi =
     \begin{bmatrix}
     0.1 \
     0.3 \
     0.6
     \end{bma