الگوی مارکوف پنهان دوطرفه با حافظه خطی

  الگوی مارکوف پنهان در مسائل بیوانفورماتیک کاربرد فراوانی دارد. برای مثال این الگو در هم ردیفی دنباله ­ ها، تفسیر خانواده ­ های پروتئین و پیش ­ بینی ژن بکار می ­ رود. پارامترهای این الگو از طریق الگوریتم بام-ولش تعلیمی که یک الگوریتم EM است برآورد می شود. بکارگیری کارآمدترین الگوریتمها برای دنباله های طویل نیازمند حجم وسیعی از حافظه می ­ باشد. در این مقاله روش ­ های مختلفی از جمله استراتژی پیشرو و استراتژی پسرو را که به منظور کاهش حافظه این الگوریتم ارائه شده ­ اند معرفی می ­ کنیم. در ادامه الگوریتمی براساس مشاهدات از راست به چپ و از چپ به راست اعضای دنباله ارائه می شود که دارای حافظه خطی است. کارایی این الگوریتم بر روی داده ­ های شبیه ­ سازی شده از پروتئین ­ ها بررسی می ­شود.  

کلیدواژه ها:

Hidden Markov Models ، Baum-Welch Algorithm ، Bidirectional Model ، Profile Hidden Markov Model ، Linear Memory. ، الگوی مارکوف پنهان ، الگوریتم بام-ولش ، الگوی دو طرفه ، الگوی مارکوف پنهان پروفایل ، حافظه خطی.