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二阶HMM算法改进及在miRNA靶基因预测中的应用
引用本文:高松,秦殿刚,冯铁男,马成荣,王翼飞.二阶HMM算法改进及在miRNA靶基因预测中的应用[J].应用科学学报,2010,28(3):307-312.
作者姓名:高松  秦殿刚  冯铁男  马成荣  王翼飞
作者单位:上海大学数学系,上海200444
基金项目:国家自然科学基金,上海市重点学科基金,上海市教委重点学科建设项目,科技部重大科技专项基金 
摘    要:隐马氏模型在语音识别和生物信息学中有重要的应用. 本文研究二阶隐马氏模型(HMM2)的基本算法,利用归一化和递推原理,改进模型的前向-后向算法及Baum-Welch训练算法并给予证明,使得该算法更容易理解和机器实现,并保证数值稳定性. 将HMM2应用到miRNA靶基因预测的后期过滤处理中取得了较好的结果.

关 键 词:二阶隐马氏模型  前向-后向算法  Baum-Welch算法  miRNA靶基因  
收稿时间:2009-12-10
修稿时间:2010-04-23

Improved Algorithms of HMM2 and Applications to MiRNA Target Predictions
GAO Song,QIN Dian-gang,FENG Tie-nan,MA Cheng-rong,WANG Yi-fei.Improved Algorithms of HMM2 and Applications to MiRNA Target Predictions[J].Journal of Applied Sciences,2010,28(3):307-312.
Authors:GAO Song  QIN Dian-gang  FENG Tie-nan  MA Cheng-rong  WANG Yi-fei
Institution:Department of Mathematics, Shanghai University, Shanghai 200444, China
Abstract:The hidden Markov model has important applications in speech recognition and bioinformatics. This paper studies basic algorithms of the second-order hidden Markov model (HMM2), improves the forward-backward algorithm and Baum-Welch training algorithm of the model. We provide the proof using normalization and recursion, making them easier to be understood and implemented in programming, and ensuring numerical stability. The HMM2 is applied to miRNA target predictions of post-processing filters with good results.
Keywords:second-order hidden Markov model (HMM2)  forward-backward algorithm  Baum-Welch algorithm  miRNA target gene  
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