Generalized Baum-Welch Algorithm Based on the Similarity between Sequences
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The profile hidden Markov model (PHMM) is widely used to assign the protein sequences to their respective families. A major limitation of a PHMM is the assumption that given states the observations (amino acids) are independent. To overcome this limitation, the dependency between amino acids in a multiple sequence alignment (MSA) which is the representative of a PHMM can be appended to the PHMM. Due to the fact that with a MSA, the sequences of amino acids are biologically related, the one-by-one dependency between two amino acids can be considered. In other words, based on the MSA, the dependency between an amino acid and its corresponding amino acid located above can be combined with the PHMM. For this purpose, the new emission probability matrix which considers the one-by-one dependencies between amino acids is constructed. The parameters of a PHMM are of two types; transition and emission probabilities which are usually estimated using an EM algorithm called the Baum-Welch algorithm. We have generalized the Baum-Welch algorithm using similarity emission matrix constructed by integrating the new emission probability matrix with the common emission probability matrix. Then, the performance of similarity emission is discussed by applying it to the top twenty protein families in the Pfam database. We show that using the similarity emission in the Baum-Welch algorithm significantly outperforms the common Baum-Welch algorithm in the task of assigning protein sequences to protein families.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle