状態維持確率にポアソン分布を用いた一般化隠れマルコフモデルによる膜タンパク質構造予測
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概要
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隠れマルコフモデル(Hidden Markov Model(HMM))は膜タンパク質構造予測に成功裏に適用されてきている。HMMでは同一の状態に留まる確率は幾何分布に従うことが知られている。しかし、実問題においてモデル化したい対象が必ずしも状態が幾何分布に従うとは限らない。このような問題に対応するために一般化隠れマルコフモデル(GHMM)が提案されている。本稿では膜タンパク質の二次構造をGHMMを用いて推定する手法について述べる。提案アルゴリズムではGHMMの状態維持確率にはポアソン分布に基づく分布を用いている。さらに、状態推定にはForward/Backwardサンプリングを採用している。提案したアルゴリズムは公開データを用いて性能評価を行った。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2008-09-11
著者
-
松本 隆
早稲田大学大学院理工学研究科
-
松本 隆
早稲田大学先進理工学学術院 電気・情報生命工学科
-
松本 隆
早稲田大学大学院先進理工学研究科電気・情報生命専攻
-
松本 隆
Department Of Electronical Engineering Waseda University
-
鏑木 崇史
早稲田大学理工学術院
-
鏑木 崇史
Gakushuin University
-
松本 隆
Waseda University
-
松本 隆
早稲田大学大学院電気・情報生命専攻
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