本课件主要内容包括:

  1. 中心法则

  2. 日益增长的生物数据

  3. FDA批准基于基因的乳腺癌试验

  4. 用于数据集成的输入输出HMM

  5. 主动学习

  6. 序列同源函数

  7. 序列分析技术

  8. 序列比对:导致差异的可能原因

  9. 双序列比对

  10. Scoring Alignments

  11. 计算最优比对:Needham-Wuncsh算法

  12. 示例

  13. 关于计算时间

  14. 蛋白质家族

  15. 描述蛋白质家族的方法

  16. 多比对过程

  17. 从已有的比对中训练HMM

  18. 记住一个简单的例子

  19. 选择最优的模型:将序列比对用于模型

  20. 简单HMM的打分

  21. 未比对序列的训练

  22. 设计HMMs:共识(匹配)状态

  23. 设计HMMs:插入

  24. 设计HMMs:删除

  25. 总结

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