| Identifikační kód | RIV/00216224:14330/12:00059376 |
|---|
| Název v anglickém jazyce | cswHMM: a novel context switching hidden Markov model for biological sequence analysis |
|---|
| Druh | D - Článek ve sborníku |
|---|
| Jazyk | eng - angličtina |
|---|
| Obor - skupina | I - Informatika |
|---|
| Obor | IN - Informatika |
|---|
| Rok uplatnění | 2012 |
|---|
| Kód důvěrnosti údajů | S - Úplné a pravdivé údaje o výsledku nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů. |
|---|
| Počet výskytů výsledku | 1 |
|---|
| Počet tvůrců celkem | 2 |
|---|
| Počet domácích tvůrců | 2 |
|---|
| Výčet všech uvedených jednotlivých tvůrců | Vojtěch Bystrý (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 1984861)
Matej Lexa (státní příslušnost: SK - Slovenská republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 6759890) |
|---|
| Popis výsledku v anglickém jazyce | In this work we created a sequence model that goes beyond simple linear patterns to model a specific type of higher-order relationship possible in biological sequences. Particularly, we seek models that can account for partially overlaid and interleavedpatterns in biological sequences. Our proposed context-switching model (cswHMM) is designed as a variable-order hidden Markov model (HMM) with a specific structure that allows switching control between two or more sub-models.Tests of this approach suggest that a combination of HMMs for protein sequence analysis, such as pattern mining based HMMs or profile HMMs, with the context-switching approach can improve the descriptive ability and performance of the models. |
|---|
| Klíčová slova oddělená středníkem | bioinformatics; data-mining; hidden Markov models |
|---|
| Stránka www, na které se nachází výsledek | - |
|---|
| DOI výsledku | 10.5220/0003780902080213 |
|---|