对二级结构预测

Question

前后算法我想用于蛋白质二级结构预测HMM（前进后退模型）。

基本上，一个三态模型用于：美国= {H =α螺旋，B =β片层，C =线圈}

，并且每个状态具有的发射概率PMF 1 * 20（为20个氨基酸）。

在前向后向模型上使用序列的“训练集”后，期望最大化收敛为最佳转换矩阵（三个状态之间3乘3）和每个状态的发射概率pmf。

有谁知道被确定的转换矩阵和发射概率的“正确”值的序列的数据集（优选非常小）的。我想用该数据集在Excel应用向前向后算法，并建立了我的信心，以确定我是否能得到同样的结果。

然后移动到东西少比原始Excel中：O）

Answer 1

要做到这一点，最好的办法可能是从你决定发行制作自己的模拟数据。然后你运行程序，看是否参数估计对你的已知参数收敛。在你的情况下，这将涉及编写一个马尔可夫链，它以一些已知和任意的概率（例如，P（螺旋到链）= 0.001）从一个状态变化到另一个状态，然后发出一个氨基酸，概率为例如，P（蛋氨酸）= 0.11）。对于每一步，打印出状态和排放。然后，您可以观察后验概率接近每个站点的状态。

你可以让你想要这些为任意的，因为当你运行你的HMM你应该适当的分布收敛。

祝你好运！