Bakgrund: Dolda Markov modeller används allmänt av många bioinformatiska program som används idag. Applikationerna sträcker sig från jämförande genförutsägelse till tidsserieanalyser av mikroarraydata. Parametrarna för de underliggande modellerna måste justeras för specifika datamängder, till exempel genomet hos en viss art, för att maximera förutsägelsens noggrannhet. Beräkningseffektiva algoritmer för parameterutbildning är därför avgörande för att maximera användbarheten av ett brett spektrum av bioinformatiska tillämpningar. Resultat: Vi introducerar två beräkningseffektiva träningsalgoritmer, en för Viterbi träning och en för stokastisk förväntan maximisering (EM) utbildning, vilket gör minnet krav oberoende av sekvenslängd. Till skillnad från de befintliga algoritmerna för Viterbi och stokastisk EM-träning som kräver ett tvåstegsförfarande, kräver våra två nya algoritmer bara ett steg och skanna inmatningssekvensen i endast en riktning. Vi implementerar också dessa två nya algoritmer och den redan publicerade linjär-minnesalgoritmen för EM-utbildning i den dolda Markov-modellen kompilatorn HMM-CONVERTER och undersöker deras respektive praktiska meriter för tre små exempelmodeller. Slutsatser: Bioinformatikapplikationer som använder dolda Markov-modeller kan använda de två algoritmerna för att göra Viterbi-utbildning och stokastisk EM-utbildning mer beräkningseffektiv. Med hjälp av dessa algoritmer kan man därför försöka sig på parameterträning för mer komplexa modeller och längre träningssekvenser. De två nya algoritmerna har den extra fördelen att de är lättare att implementera än motsvarande standardalgoritmer för Viterbi-utbildning och stokastisk EM-utbildning.
I REF beskrivs Baum-Welch, Viterbi-utbildningen och Monte Carlo EM-utbildningen, och en förlängning av de två senare tillvägagångssätten föreslås för att göra dem mer effektiva.
Efficient algorithms for training the parameters of hidden Markov models using stochastic expectation maximization (EM) training and Viterbi training
{'venue': 'Algorithms for Molecular Biology', 'journal': 'Algorithms for Molecular Biology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Biology', 'Computer Science']}