TAILIEUCHUNG - Báo cáo hóa học: " Research Article Hidden Markov Model with Duration Side Information for Novel HMMD Derivation, with Application to Eukaryotic Gene Finding"

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: IResearch Article Hidden Markov Model with Duration Side Information for Novel HMMD Derivation, with Application to Eukaryotic Gene Finding | Hindawi Publishing Corporation EURASIP Journal on Advances in Signal Processing Volume 2010 Article ID 761360 11 pages doi 2010 761360 Research Article Hidden Markov Model with Duration Side Information for Novel HMMD Derivation with Application to Eukaryotic Gene Finding S. Winters-Hilt 1 2 Z. Jiang 1 and C. Baribault1 department of Computer Science University of New Orleans 2000 Lakeshore Drive New Orleans LA 70148 USA 2Research Institute for Children Children s Hospital New Orleans LA 70118 USA Correspondence should be addressed to S. Winters-Hilt winters@ Received 25 March 2010 Revised 10 July 2010 Accepted 27 September 2010 Academic Editor Haris Vikalo Copyright 2010 S. Winters-Hilt et al. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License which permits unrestricted use distribution and reproduction in any medium provided the original work is properly cited. We describe a new method to introduce duration into an HMM using side information that can be put in the form of a martingale series. Our method makes use of ratios of duration cumulant probabilities in a manner that meshes with the column-level dynamic programming construction. Other information that could be incorporated via ratios of sequence matches includes an EST and homology information. A familiar occurrence of a martingale in HMM-based efforts is the sequence-likelihood ratio classification. Our method suggests a general procedure for piggybacking other side information as ratios of side information probabilities in association . one-to-one with the duration-probability ratios. Using our method the HMM can be fully informed by the side information available during its dynamic table optimization in Viterbi path calculations in particular. 1. Introduction Hidden Markov models have been extensively used in speech recognition since the 1970s and in bioinformatics since the 1990s. In automated gene finding there are two types of approaches .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.