ABSTRACT Profil dolda Markov modeller ger en känslig metod för att utföra sekvens databassökning och anpassa flera sekvenser. En av nackdelarna med den dolda Markov modellen är att de bevarade aminosyrorna inte betonas, men signal och buller behandlas lika. Därför är antalet uppskattade utsläppsparametrar ofta enormt. Fokusera analysen på bevarade rester endast bör öka noggrannheten i sekvens databassökning. Resultat: Vi tar upp detta problem med en ny metod för effektiv utsläppsannolikhet (EEP) uppskattning, där aminosyror är uppdelade i effektiva och ineffektiva rester vid varje bevarad position. En praktisk studie med 20 proteinfamiljer visade att EEP-metoden är kapabel att upptäcka familjemedlemmar från andra proteiner med känslighet på 98 % och specificitet på 99 % i genomsnitt, även om antalet fria utsläppsparametrar minskade till 15 % av originalet. I databasen söker efter TIM fat sekvenser, EEP känner igen familjemedlemmar nästan lika exakt som HMMER eller Blast, men antalet falska positiva sekvenser var betydligt mindre än det som erhållits med de andra metoderna.
En annan tillämpning av bevarande poäng inkluderar förbättring av tillförlitligheten av HMMs i sekvensen likhetssökning genom att minska antalet falska positiva sökresultat REF.
Efficient estimation of emission probabilities in profile hidden Markov models.
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}