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隐马尔可夫模型的多序列比对研究
引用本文:罗泽举,宋丽红.隐马尔可夫模型的多序列比对研究[J].计算机工程与应用,2010,46(7):171-174.
作者姓名:罗泽举  宋丽红
作者单位:1. 重庆工商大学长江上游经济研究中心,重庆,400067;重庆工商大学计算机科学与信息工程学院,重庆,400067
2. 重庆工商大学经济管理实验教学中心,重庆,400067
基金项目:国家“十一五”科技支撑计划重大项目资助No.2006BAJ05A06;;重庆市科委自然科学基金(No.2007BB2205);;重庆市科委重点攻关项目(No.2008AC0043)~~
摘    要:研究一种关于隐马尔可夫模型的多序列比对,利用值和特征序列的保守性,通过增加频率因子,改进传统隐马尔可夫模型算法的不足。实验表明,新算法不但提高了模型的稳定性,而且应用于蛋白质家族识别,平均识别率比传统隐马尔可夫算法提高了3.3个百分点。

关 键 词:隐马尔可夫模型  多序列分析  蛋白质识别
收稿时间:2008-9-17
修稿时间:2008-12-15  

Multiple sequence analysis of hidden Markov model
LUO Ze-ju,SONG Li-hong.Multiple sequence analysis of hidden Markov model[J].Computer Engineering and Applications,2010,46(7):171-174.
Authors:LUO Ze-ju  SONG Li-hong
Affiliation:LUO Ze-ju,SONG Li-hong 1.Research Center of the Economy of the Upper Reaches of Yangtze River,Chongqing Technology , Business University,Chongqing 400067,China 2.School of Computer Science & Information Engineering,China 3.Economics , Management Center,China
Abstract:A new multiple sequence alignment about Hidden Markov Models(HMMs) is researched,using the conservative feature of L value and consensus sequence,by increasing frequency factor,traditional HMMs learning algorithm is improved.Experiment indicates that not only the stability of the model is improved,but also a average improvement of 3.3% is achieved for protein family recognition by comparing the new algorithm with the traditional one.
Keywords:hidden markov models  multiple sequence analysis  protein recognition
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