Моделирование последовательностей: скрытые марковские модели для поиска генов, часть 1.

Мы выходим за рамки CpG-островов и начинаем обсуждать другое применение скрытых марковских моделей (HMM) в геномике: поиск генов! Найти гены непросто; у них нет именных меток или табличек «вот ген». Вместо этого мы должны агрегировать информацию из множества вероятностных сигналов. Здесь мы обсудим некоторые биологические фоновые сведения и начнем каталогизировать набор сигналов, которые мы можем искать. В частности, мы обсудим Центральную догму, природу мРНК, кодоны, стартовые и стоп-кодоны, а также сигналы сплайсинга, такие как доноры и акцепторы. ── 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