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悉达多·昆都

基于HMM的序列过滤器改进蛋白质亚家族分类的数学基础。 （英语） Zbl 1378.92049号

数学。Biosci公司。 293, 75-80 (2017)。
摘要：信息系统发育分析依赖于策划和注释序列的存在。这可以通过同时提供与其相关的经验数据来补充体内功能。因此，混淆的序列与多个功能簇相似，会导致任何分类都是模糊的、主观的和不精确的。在这里，我分析并讨论了一个数学表达式的发展，该表达式可以表征潜在的混杂蛋白质序列。具体来说，计算并评估组合排列的轮廓HMM分数的统计描述符。然后将所得数据并入序列适用性指数。然后，可以建议将该序列包括在内或全部排除。该指数与实验数据无关，可以根据蛋白质序列的一级结构计算得出。这可用于修剪先前分组的序列，并可最终确定训练集的组成或减少待测试序列的搜索空间。

MSC公司：

92D15型 与进化有关的问题
92B10型 数学生物学中的分类学、分支学、统计学
92C40型 生物化学、分子生物学

关键词：

隐马尔可夫模型;系统发育学;蛋白质亚家族;统计滤波器

软件：

Pfam公司;GenThreader公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Kundu}，数学。Biosci公司。293、75-80（2017年；Zbl 1378.92049）
全文： 内政部

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