隐藏的马尔科夫模型及其在生物信息学分析中的应用
Yingnan Ma1,2, Haiyan Chen1, Jingxuan Kang1
1College of Bioinformatics Science and Technology, Harbin Medical University, Harbin, Heilongjiang 150086, China.
Genes & diseases
|October 10, 2025
概括
隐藏的马尔科夫模型 (HMM) 是分析生物大数据的强大统计工具. 这篇评论详细介绍了HMMs.
科学领域:
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 计算生物学 计算生物学
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 生物大数据在提取有意义的见解方面存在挑战.
- 隐藏的马尔科夫模型 (HMM) 是在机器学习和生物信息学中有效的统计模型.
- 需要对生物信息学中的HMM应用进行全面的概述.
研究的目的:
- 为生物信息学中隐藏马尔科夫模型 (HMM) 提供详细的审查.
- 讨论基本的HMM概念,正规问题和算法.
- 突出HMM应用,并预测该领域的未来前景.
主要方法:
- 对HMM基本概念的概述.
- 解释三个正规的HMM问题及其解决算法.
- 对HMM在特定生物信息学领域的应用进行审查.
主要成果:
- HMM对于跨膜蛋白预测,基因发现,序列对齐,CpG岛屿检测和复制数变异分析具有多功能.
- 该审查涵盖了HMM的优势,局限性和生物信息学的未来潜力.
- 在处理复杂的生物序列和系统分析方面,HMMs具有显著的实用性.
结论:
- 隐藏的马尔科夫模型对于推动生物信息学研究至关重要.
- 本综述是对使用HMMs的研究人员提供全面指南.
- 对于理解复杂的生物数据和系统,HMM是必不可少的.


