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Riconoscimento di sequenze di amminoacidi tramite HMM

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Modelli di Markov nascosti 3 Figura 1: Un automa stocastico che genera sequenze di DNA. A ciascun arco del grafo e` associata una probabilita` di transizione (non mostrata in figura). di una sequenza x = x 1 ,...,x n :pers, t appartenenti all’insieme dei simboli (gli aminoacidi A,C,T,G in questo caso) e posto a s,t =P(x i = t | x i−1 = s), si ha che P(x)=P(x 1 ,x 2 ,...,x n ) =P(x n | x n−1 ,...,x 1 ) · P(x n−1 | x n−2 ,...,x 1 ) ···P(x 1 ) =P(x n | x n−1 ) · P(x n−1 | x n−2 ) ···P(x 1 ) =P(x 1 ) · n ∏ i=2 a x i−1 ,x i (1) In una catena di Markov c’e` una corrispondenza biiettiva tra i simboli emessi dall’automa e gli stati corrispondenti; in un modello di Markov na- scosto, invece, non e`cos`ı: gli stati interni sono nascosti e l’osservatore puo` accedere soltanto ad una sequenza di simboli osservabili, in base alla quale egli puo` ricavare la probabilita` degli stati corrispondenti. Riassumendo, un modello di Markov nascosto e` costituito da una catena di Markov nascosta (stati interni) e da un processo osservabile (sequenza di simboli), descritto mediante funzioni probabilistiche. Facciamo un esempio: se un’eremita naufragato su un’isola volesse fare delle previsioni metereologiche basandosi solo sull’analisi di alghe trovate in mare, egli sarebbe costretto a fare delle inferenze sullo stato delle alghe per valutare se il tempo cambiera`, perche´ l’esperienza suggerisce che questi due fenomeni sono probabilisticamente legati tra loro. In questo caso, i gruppi di stati sono due: quelli osservabili (lo stato delle alghe) e quelli nascosti

Anteprima della Tesi di Guido Bartoli

Anteprima della tesi: Riconoscimento di sequenze di amminoacidi tramite HMM, Pagina 3

Laurea liv.I

Facoltà: Ingegneria

Autore: Guido Bartoli Contatta »

Composta da 31 pagine.

 

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