Моделирование последовательностей: скрытые марковские модели для поиска генов, часть 2.

Шаг за шагом мы создаём скрытую марковскую модель (HMM) для поиска генов. Сначала мы обсуждаем, почему задача поиска генов у эукариот является действительно сложной, затем начинаем с простой трёхсостоятельной модели. Мы развиваем её в более крупные модели (5 состояний, а затем гораздо больше состояний), кумулятивно добавляя позиции кодонов, стартовые кодоны, стоп-кодоны, интроны, доноры и акцепторы. Мы рассматриваем стратегии «подключения» модели таким образом, чтобы поддерживать экзонную последовательность, кратную 3. Наконец, мы обсуждаем, как гены находятся на практике, используя комбинацию данных секвенирования мРНК и моделей. ── Ссылки на курс и канал ── Плейлист курса: Моделирование последовательностей    • Sequence modeling   ── Об авторе ── Бен Лэнгмид — профессор компьютерных наук в Университете Джона Хопкинса, где его исследования охватывают биоинформатику, вычислительную биологию и науку, основанную на больших объемах данных. Он является автором Bowtie и Bowtie 2; его группа также разработала программное обеспечение, такое как Kraken 2, и ресурсы, такие как recount3 и Index Zone, а также методы индексирования и запросов пангенома, основанные, например, на r-индексе и структуре перемещения. Методы его группы цитировались более 130 000 раз, и он является лауреатом таких наград, как премия NSF CAREER, стипендия Слоуна для научных исследований, премия Бенджамина Франклина за вклад в открытый доступ, а также многочисленных наград за преподавание и наставничество. Бен является основателем и руководителем InOrder Labs LLC (https://inorderlabs.com), экспертной консалтинговой фирмы в области биоинформатики и вычислительной биологии. Канал:    / @benlangmead   Учебные материалы: https://langmead-lab.org/teaching.html