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本文讨论的主题虽然不直接涉及IT安全标准,但可以从中提炼出与生物信息学相关的知识点。在生物序列分析中,特别是RNA二级结构的研究,是一个重要的领域。RNA二级结构是由碱基对形成的,这些碱基对通常以嵌套的方式存在,即一个碱基对的起始位置不会落在另一个碱基对内部。这种特性在回文语言的限制条件中有所体现,回文语言是指在序列中可以从左向右读和从右向左读都相同的语言,这在RNA结构的描述中并不常见,因为RNA结构的碱基配对通常是有序且非交叉的。
隐马尔可夫模型(HMM)是生物信息学中的核心工具,尤其在蛋白质序列分析和多序列比对中发挥着重要作用。HMM是一种概率模型,能有效地处理序列数据中的不确定性。在1992年的Snowbird神经网络会议上,David Haussler等人提出的HMM概念被广泛传播,并激发了不同研究团队的兴趣。Richard Durbin、Graeme Mitchison、Sean R. Eddy以及Anders Krogh等人的工作推动了HMM在生物序列分析中的应用,包括RNA二级结构的分析。
随机上下文无关文法(SCFG)是另一种概率建模方法,它也被用来分析RNA的二级结构。这种方法允许更复杂的规则来描述碱基配对模式,超越了简单的嵌套对模型。通过SCFG,可以更精确地预测RNA的折叠结构,这对于理解RNA功能和设计针对RNA的药物至关重要。
HMM和SCFG不仅应用于RNA结构预测,还扩展到了蛋白质结构建模、基因识别和系统发育分析等多个领域。然而,在1995年前后,尽管HMM已经在语音识别等领域得到广泛应用,但在生物信息学界,它的理论和应用尚未得到充分普及。因此,出现了编写书籍的需求,以促进这些概率论建模技术在生物序列分析中的理解和应用。
这本书的目的是提供一个易懂的概率论建模基础教程,强调其在生物序列分析中的实用性,而不只是一个技术性的指南。作者希望通过这本书,让更多人认识到概率论模型在解决生物学问题上的强大能力,并鼓励他们在各自的领域中探索和应用这些方法。