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【24h】

Probabilistic Approaches to Alignment with Tandem Repeats

机译:与串联重复序列比对的概率方法

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摘要

We propose a simple tractable pair hidden Markov model for pairwise sequence alignment that accounts for the presence of short tandem repeats. Using the framework of gain functions, we design several optimization criteria for decoding this model and describe the resulting decoding algorithms, ranging from the traditional Viterbi and posterior decoding to block-based decoding algorithms specialized for our model. We compare the accuracy of individual decoding algorithms on simulated data and find our approach superior to the classical three-state pair HMM in simulations.
机译:我们为成对的序列比对提出了一个简单的易处理的对隐马尔可夫模型,该模型考虑了短串联重复序列的存在。使用增益函数的框架,我们设计了几种优化标准来对该模型进行解码,并描述了最终的解码算法,从传统的维特比和后验解码到我们模型专用的基于块的解码算法。我们比较了单个解码算法对模拟数据的准确性,发现在仿真中我们的方法优于经典的三态对HMM。

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