成对HMM（Pair HMMs）用于双序列比对--转载

最新推荐文章于 2022-11-02 11:25:49 发布
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本文介绍了成对隐藏马尔可夫模型（HMM）的基本原理及其在双序列比对中的应用。内容包括状态转移矩阵的设计、成对HMM的完整描述以及Viterbi算法的具体实现。

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1. 成对HMM用于双序列比对的基本思想：

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2. 状态转移矩阵：

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 3. 成对HMM的完整描述：

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4. 成对HMM的Viterbi算法： 

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概率图模型家族（HMM、MaxEnt、MEMM和CRF）
L
04-13 1251
阅读本文时，建议阅读《隐马尔可夫链真相——从理论证明、算法实现到实际应用》一文，了解一些相关模型。要介绍条件随机场，不得不从概率图模型说起。 概率图模型 什么是图呢？简单来说图是由一些顶点（Vertex）和连接顶点的边（edge）构成。所有顶点的集合记为V，边的集合记为E，那么图就可以表示为G=<V,E>，图按照是否有方向，分为有向图和无向图，...
序列比对(十六)——Baum-Welch算法估算HMM参数
生信了
07-27 2129
原创：hxj7 本文介绍了如何用Baum-Welch算法来估算HMM模型中的概率参数。 Baum-Welch算法应用于HMM的效果 前文《序列比对（15）EM算法以及Baum-Welch算法的推导》介绍了EM算法和Baum-Welch算法的推导过程。Baum-Welch算法是EM算法的一个特例，用来估算HMM模型中的概率参数。其具体步骤如下： 图片引自《生物序列分析》 本文给出了Baum-...
机器学习_算法_HMM
布莱克洛
08-24 721
参考:http://wenku.baidu.com/view/ff413e1cc5da50e2524d7f1c.html
机器学习基础算法33-HMM实践
柳杰的博客
08-27 462
文章目录1.高斯分布隐马尔可夫模型2.3.股票数据提取隐特征 1.高斯分布隐马尔可夫模型 # 高斯分布隐马尔科夫模型 # 标记值为离散分布，观测值为连续分布 import numpy as np from hmmlearn import hmm import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matplotlib import cm from sklea
HMM详解
GrinAndBearIt的博客
03-06 1459
本文内容主要基于统计学习方法中的内容并加入自己的理解（红字部分为自己的理解） 隐马尔可夫模型详解 应用 隐马尔可夫模型（hidden Markov model,HMM）通常用于序列标注问题，根据给定的观测的序列来预测其对应的标记序列（序列的标记可以看成隐藏节点，序列是可观测节点） 具体应用可看这篇博客讲的比较...
隐马尔可夫模型（HMM）及其算法推导；学习、理解、拓展。
HumDrumJ
06-19 1358
本人学习隐马尔可夫模型，整理并分享到博客来大家一起共同学习，讨论！ 隐马尔可夫模型可以从下面三个方面来学习： 一、基本知识：什么是隐马尔可夫模型 二、理论推导：三个问题——评估问题，学习问题，预测问题以及各自的解决算法/推导 三、实际应用：拓展 1. 基本知识 1.1 是什么模型？ HMM是一个生成模型、概率模型、时序模型、预测模型。 HMM一般被分类到监督学习，但是我个人...
NER-CRF-HMM-master_HMM_HMM-CRF用于命名实体识别_语音识别_
10-02
在实际项目“NER-CRF-HMM-master”中，开发人员可能结合了这两种模型的优点，或者对它们进行了某种形式的集成，以提高NER系统的性能。源代码可能包含了模型的训练、评估和应用部分，有助于进一步理解和改进NLP任务中...
HMM.zip_HMM_HMM matlab_HMM toolbox_HMM-UBM_matlab hmm
09-23
7. **HMM-UBM（Universal Background Model）**：在语音识别中，HMM-UBM是一种通用背景模型，它为所有类别提供一个基础模型，然后通过高斯混合模型（GMM）的变异性适应特定的说话人或环境。 MATLAB中的HMM工具箱...
HMM.rar_HMM_HMM-LDA_hmm text_text extraction_马尔科夫模型
09-20
通过对观察序列（如单词序列）和潜在状态序列（如词性的隐藏状态）建模，HMM能够学习到文本的内在结构。 **HMM-LDA**：LDA（Latent Dirichlet Allocation）是主题模型的一种，与HMM结合可以更有效地进行主题发现。...
时间序列异常分析matlab代码-HMM-codes-for-anomaly-detection:HMM代码进行异常检测
05-26
时间序列异常分析matlab代码HMM代码进行异常检测 编写了Matlab代码“ KMeans_MEP_HMML_HMMD.m”，用于通过隐马尔可夫模型和符号时间序列分析使用短长度传感器时间序列进行异常检测，并将其应用于燃烧系统中热声不...
GATK-HaplotypeCaller 变异检测详解
qq_28723681的博客
03-18 1万+
1.GATK-HaplotypeCaller简介 基因组变异检测是基因组学领域一个非常重要的问题，是遗传性疾病溯源，物种进化等分析的前提。而目前最主流、使用最广泛的变异检测软件当属 Broad Institute 开发的 GATK(Genome Analysis ToolKit) 组件。GATK 设计之初是用于分析人类的全外显子和全基因组数据，随着不断发展，现在也可以应用于其他的物种。GATK官网提供了一整套完整的变异检测分析流程：GATK Best Practices。如下图示： 其中，Haplotyp
HMM模型——隐含马尔科夫模型【详细分析+图】
MyHeartWillGoOn
12-07 5075
文章目录HMM含义作用 HMM 含义 HMM(Hidden Markov Model), 中文称作隐含马尔科夫模型, 因俄国数学家马尔可夫而得名. 它一般以文本序列数据为输入, 以该序列对应的隐含序列为输出. 什么是隐含序列 序列数据中每个单元包含的隐性信息, 这些隐性信息之间也存在一定关联 EG： content = "他喜欢看动画片" # 对文本进行分词处理 arr = ["他","喜欢","看","动画片"] # 每个词对应的隐含序列为 hidden_sequence = ["n","v"
关于snp-calling中GATK软件的最佳线程（核心）数
weixin_51760169的博客
11-02 6587
对于在服务器上跑测序数据的生信初学者来说，每一个步骤和命令应该请求多少线程总会让人一头雾水。盲目求多不可取，浪费运算资源（和浪费钱~），可是如果线程数太少又不知要跑到猴年马月。本文测试对比了gatk部分命令在不同线程下的运行速度，以供参考。（节约时间的话直接拉到最后看结果）
DNAscope白皮书：做胚系遗传变异检测，比GATK更好的选择
bio2s
10-11 554
总体而言，DNAscope在不同的样本和测序深度下，精准度高于DNAseq。GA4GH基因区域多层次分区分析的结果表明，DNAscope在大多数复杂区域都能维持卓越的准确度表现。此外，DNAscope在融合了GATK HaplotypeCaller完整数学模型的基础上，引入机器学习技术，在实现高准确性的同时，保持优异的计算效率。
WGS数据分析流程学习与开发过程全纪录（1）
littleblack201608的博客
02-14 5418
A. 开发环境及数据准备工作 A1. 开发环境搭建 安装miniconda3，然后在其中创建WGS的开发环境： # 1. Install miniconda3. wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh . bash Miniconda3-latest...
HMM算法详解
woshiliulei0的专栏
12-26 4561
隐马尔可夫模型有三种应用场景，我们做命名实体识别只用到其中的一种——求观察序列的背后最可能的标注序列。
隐马尔可夫模型(HMM)来龙去脉（一）
陆海潘江的博客
08-20 5285
隐马尔可夫模型HMM学习记录，这一章从概率图模型开始，学习常见的图模型具体的原理以及实现算法，包括了有向图模型：贝叶斯网络(BN)、（隐）马尔可夫模型(MM/HMM)，无向图模型：马尔可夫网络(MN)、条件随机场(CRF)。学习前提条件需要一定的概率论与数理统计知识，里面许多方法都是概率统计知识。
机器学习-HMM(对隐马尔科夫模型的理解)
liangshine
04-17 4009
备注:主要内容都是摘抄之李航的统计书籍包括：隐马尔科夫模型概念理解，3个基本问题，针对3个问题的解法对 HMM （隐马尔可夫的理解）简单理解：严谨表达：以下部分还需要继续理解和巩固   ...
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）
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狮子座明仔知识集散场
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wiki上有定义：隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。
理解HMM：从Bigram到Trellis-HMM
Viterbi算法则是求解HMM中最优状态序列的动态规划算法，它能找出给定观察序列下最有可能的一条路径。 这份学习资料涵盖了HMM的基本概念、词性标注的实现、Trellis结构的应用以及Baum-Welch和Viterbi算法的原理，...
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