隐马尔可夫模型的多序列比对研究  

Multiple sequence analysis of hidden Markov model

作　　者：罗泽举[1,2] 宋丽红[3] 

机构地区：[1]重庆工商大学长江上游经济研究中心,重庆400067 [2]重庆工商大学计算机科学与信息工程学院,重庆400067 [3]重庆工商大学经济管理实验教学中心,重庆400067

出　　处：《计算机工程与应用》2010年第7期171-174,共4页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家"十一五"科技支撑计划重大项目资助No.2006BAJ05A06;重庆市科委自然科学基金(No.2007BB2205);重庆市科委重点攻关项目(No.2008AC0043)~~

摘　　要：研究一种关于隐马尔可夫模型的多序列比对,利用值和特征序列的保守性,通过增加频率因子,改进传统隐马尔可夫模型算法的不足。实验表明,新算法不但提高了模型的稳定性,而且应用于蛋白质家族识别,平均识别率比传统隐马尔可夫算法提高了3.3个百分点。A new multiple sequence alignment about Hidden Markov Models（HMMs） is researched,using the conservative feature of L value and consensus sequence,by increasing frequency factor,traditional HMMs learning algorithm is improved.Experiment indicates that not only the stability of the model is improved,but also a average improvement of 3.3% is achieved for protein family recognition by comparing the new algorithm with the traditional one.

关 键 词：隐马尔可夫模型 多序列分析 蛋白质识别 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TN957.52[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]