برداشت کلی شما از مقاله‌ی داده‌شده چیست؟

مقاله: در گراف این مدل هر گره نشان‌دهنده یک تطبیق، حذف یا درج است همچنین در دو طرف گراف گره‌هایی برای نشان دادن شروع و پایان هم ترازی وجود دارد. تعداد و مقادیر موجود در گره‌ها بر اساس جدول مشخصه بدست می‌آید به اینگونه که برای گره‌های تطبیق در جدول ستون‌هایی که احتمال پرش در آنها از یک مقدار از قبل تعیین‌شده کمتر باشد در نظر گرفته می‌شوند. به ازای هر گره تطبیق دو گره درج و حذف نیز وجود دارد که گره حذف نشان‌دهنده این است که در هم ترازی به جای تطبیق حذف انجام‌شده و گره درج نشان‌دهنده درج در توالی در عملیات هم ترازی است که این درج‌ها بین دو تطبیق در گراف رخ می‌دهند و ممکن است بین دو تطبیق بیش از یک درج وجود داشته باشد. در گراف برای گره تطابق انتقال به گره‌های تطبیق و حذف در لایه بعدی یا گره درج در همان لایه انجام می‌شود. در گره درج انتقال به خود گره یا گره تطابق لایه بعدی صورت می‌گیرد. همچنین برای گره‌های حذف انتقال به گره‌های تطبیق و حذف لایه بعدی انجام می‌شود. برای هم‌تراز کردن یک توالی از گره شروع آغاز می‌کنیم و مسیری با بیشترین امتیاز را تا گره پایان می‌یابیم. برای اینکار به کمک الگوریتم ویتربی این مسیر را میابیم. در این الگوریتم اگر در مرحله در حالت باشیم مسیری از گره شروع تا این گره با بیشترین امتیاز از رابطه زیر پیدا می‌شود: که امتیاز آن گره می‌باشد و وزن یال بین گره مربوط به حالت در مرحله و گره حالت در مرحله است که احتمال انتقال را نشان می‌دهد. با توجه به اینکه مقادیر وزن‌های کمتر از یک است پس اگر اندازه گراف بزرگ باشد مقادیر امتیاز به تدریج کوچک‌تر می‌شود تا جایی که از لحاظ کامپیوتری قادر به انجام محاسبات نیستیم در این صورت به جای خود امتیاز از لگاریتم آن استفاده می‌شود. در صورت استفاده از لگاریتم رابطه به شکل زیر می‌شود: پس از ساخت گراف و مدل برای مقدار دهی به وزن یال‌ها و احتمالات از توالی‌های هم‌تراز شده موجود در جدول استفاده می‌کنیم. ابتدا مسیر توالی‌ها در گراف پیدا کردهه و از طریق این مسیرها مقدار احتمال انتقال‌ها را می‌یابیم. برای مثال اگر بخواهیم احتمال انتقال از حالت به حالت را بیابیم در هر مسیر تعداد دفعات انتقال از به را بر تعداد دفعات انتقال از حالت به هر حالت دیگری تقسیم می‌کنیم. به این ترتیب می‌توان وزن یال‌ها را بدست آورد. همچنین مشابه همین روش می‌توان احتمال انتشار را در هر حالت …
برداشت:
مدل پنهان مارکف مشخصات (یا profile-hmm) یکی از روش‌های حل مسائل هم‌تراز کردن توالی (sequence alignment) است که به کمک مدل پنهان مارکف به حل آن می‌پردازد . یکی از دسته مسئله‌های هم‌تراز کردن توالی که به کمک این روش حل می‌شود هم‌ترازسازی چند توالی (multiple sequence alignment) یا به اختصار msa است . این مدل به وسیله احتمال پرش ، تطابق و عدم تطابق ایجاد می‌شود که این احتمال‌ها را می‌توان از جدول شاخصه رشته‌های توالی یافته (profile) بدست آورد . در msa هم ترازی بین چند توالی بیولوژیکی بررسی می‌شود به همین دلیل الگوریتم‌های استفاده شده در آن به مراتب پیچیده‌تر اند .