【摘 要】
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在生物信息学的研究过程中,往往会伴随着大量的DNA和蛋白质数据,对于这些数据如何处理就变得十分必要,为此目的人们发展了很多的方法.在[4]文中指出,如果假设数据具有某种随
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在生物信息学的研究过程中,往往会伴随着大量的DNA和蛋白质数据,对于这些数据如何处理就变得十分必要,为此目的人们发展了很多的方法.在[4]文中指出,如果假设数据具有某种随机分布,可以通过贝叶斯(Bayes)统计方法利用获得的数据建立关于DNA和蛋白质中核苷酸和氨基酸分布的概率模型,通过一些经验约束条件谨慎选择先验分布并计算在其条件下所获得数据的似然度,我们就可以求得模型参数的最大后验概率估计(MAP)或者其它估计比如最大似然估计和后验概率均值估计.最后利用这样的建模方法讨论了两个较为典型的模型:骰子模型和隐马氏(HMM)模型.该文主要的工作就是运用贝叶斯决策方法详细讨论了建模的主要过程和步骤,仔细分析了两个典型模型,做了大量的计算和证明,对[4]文作了重要补充和改进.
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