cswHMM: a novel context switching hidden Markov model for biological sequence analysis
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F12%3A00059376" target="_blank" >RIV/00216224:14330/12:00059376 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.5220/0003780902080213" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.5220/0003780902080213</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.5220/0003780902080213" target="_blank" >10.5220/0003780902080213</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
cswHMM: a novel context switching hidden Markov model for biological sequence analysis
Popis výsledku v původním 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.
Název v anglickém jazyce
cswHMM: a novel context switching hidden Markov model for biological sequence analysis
Popis výsledku anglicky
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.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/LA09016" target="_blank" >LA09016: Účast ČR v European Research Consortium for Informatics and Mathematics (ERCIM)</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2012
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the International Conference on Bioinformatics Models, Methods and Algorithms.
ISBN
9789898425904
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
208-213
Název nakladatele
SciTePress
Místo vydání
Neuveden
Místo konání akce
Algarve, Portugal
Datum konání akce
1. 2. 2012
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—