7. Hidden Markov Models (Parte 2) (pdf, it, 413 KB, 4/28/10)
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<strong>Hidden</strong> <strong>Markov</strong> <strong>Models</strong><br />
• In bioinformatica le HMM spesso non si<br />
utilizzano in modo generale ma si costruiscono<br />
arch<strong>it</strong>etture “ad hoc”<br />
• Classificazione introni/esoni<br />
• Costruzione arch<strong>it</strong>ettura<br />
• Allineamento di sequenze<br />
• Identificazione di geni<br />
• …<br />
V<strong>it</strong>torio Murino Riconoscimento e Classificazione per la Bioinformatica 82<br />
82<br />
Classificazione con HMM<br />
• Le HMM consentono di maneggiare sequenze di<br />
lunghezza variabile<br />
• In bioinformatica molte sequenze hanno<br />
lunghezza variabile<br />
• Geni<br />
• Proteine<br />
• Introni esoni e regioni sul DNA in genere<br />
• La classificazione tram<strong>it</strong>e probabil<strong>it</strong>à risolvendo il<br />
problema della valutazione<br />
V<strong>it</strong>torio Murino Riconoscimento e Classificazione per la Bioinformatica 83<br />
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