这次演讲将回顾近10多年来应用某些随机模型于生物序列分析的研究工作.这些模型本身有很长的历史,可追溯到30多年以前,尽管从那时起,这些模型已经产生了很多新的变种.在生物序列分析中模型的作用是归总那些涉及到在生物信息学中已知的模体(motif)或域(domain)的信息,并且提供一种工具在另一序列片段中寻找模体或域的实例(instance).我们将逐步介绍模体模型,从非常简单的,非随机情况开始,进而是更复杂的情况,直至近来的关于模体的剖面隐马氏模型.第二个例子是来自利用一个或两个物种的序列数据进行基因发现,其中广义隐马氏模型或广义成对(pair)隐马氏模型已被证实非常有效.
模体 正则表达 剖面 隐马氏模型