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Probabilistic suffix array: efficient modeling and prediction of protein families

机译:概率后缀数组:蛋白质家族的有效建模和预测

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摘要

Motivation: Markov models are very popular for analyzing complex sequences such as protein sequences, whose sources are unknown, or whose underlying statistical characteristics are not well understood. A major problem is the computational complexity involved with using Markov models, especially the exponential growth of their size with the order of the model. The probabilistic suffix tree (PST) and its improved variant sparse probabilistic suffix tree (SPST) have been proposed to address some of the key problems with Markov models. The use of the suffix tree, however, implies that the space requirement for the PST/SPST could still be high.
机译:动机:马尔可夫模型在分析诸如蛋白质序列之类的复杂序列时非常流行,这些序列的来源未知,或者其潜在的统计特征还没有被很好地理解。一个主要问题是使用马尔可夫模型所涉及的计算复杂性,尤其是其大小随模型的阶数呈指数增长。提出了概率后缀树(PST)及其改进的变体稀疏概率后缀树(SPST),以解决Markov模型的一些关键问题。但是,使用后缀树意味着PST / SPST的空间需求可能仍然很高。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2012年第10期|p.1314-1323|共10页
  • 作者

    Bing-Hua Jiang;

  • 作者单位
  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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