Bakgrund: Jumping anpassningar har nyligen föreslagits som en strategi för att söka en given flera sekvens anpassning A mot en databas. Istället för att jämföra en databassekvens S med flera justering eller profil som helhet, S jämförs och anpassas till enskilda sekvenser från A. Inom denna inställning, S kan hoppa mellan olika sekvenser från A, så olika delar av S kan anpassas till olika sekvenser från inmatningen flera justering. Detta tillvägagångssätt är särskilt användbart när det gäller att hantera återkombinationer. Vi utvecklade en hoppprofil Hidden Markov Model (jpHMM), en probabilistisk generalisering av hoppa-alignment strategi. Med tanke på en partition av den inpassade sekvensfamiljen i kända sekvenssubtyper kan vår modell hoppa mellan tillstånd som motsvarar dessa olika subtyper, beroende på vilken subtyp som är lokalt mest lik en databassekvens. Hoppar mellan olika subtyper är tecken på intersubtyp rekombinationer. Vi tillämpade vår metod på en stor uppsättning genomsekvenser från humant immunbristvirus (HIV) och hepatit C-virus (HCV) samt simulerade rekombinerade genomsekvenser. Våra resultat visar att hopp i vår hoppprofil HMM ofta motsvarar rekombinationsbrytpunkter; vårt tillvägagångssätt kan därför användas för att upptäcka rekombinationer i genomiska sekvenser. De rekombinationsbrytpunkter som identifierades av jpHMM befanns vara betydligt mer exakta än brytpunkter definierade av traditionella metoder baserade på jämförelse av enskilda representativa sekvenser.
Den hoppprofil dolda Markov modell (jpHMM) REF använder profil dolda Markov modeller för att modellera olika subtyper och förutsäga rekombinationer.
A jumping profile Hidden Markov Model and applications to recombination sites in HIV and HCV genomes
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}