DNA序列分析中的马尔科夫模型与隐马尔科夫模型
详细讲解隐马尔可夫模型配有实际例题
05
隐马尔可夫模型的优缺点
优点分析
能够处理序列数据，适用于 语音识别、自然语言处理等 领域
模型简单，易于理解和实现
具有较强的鲁棒性，能够适 应各种类型的数据
可以通过训练数据学习模型 的参数，提高模型的准确性
和泛化能力
缺点分析
计算复杂度高：隐马尔可夫模型的训练和预测需要大量的计算资源。
模型参数多：隐马尔可夫模型需要估计的状态转移概率和发射概率数量庞大，容易导致过拟合。
模型评估与调整
评估指标：准确率、召回率、F1值等 调整方法：调整模型参数、增加训练数据、调整模型结构等 评估工具：Python库（如sklern、pyrch等）、自定义评估函数等 调整策略：根据评估结果，选择合适的调整方法，以提高模型性能。
模型选择与决策
隐马尔可夫模型的定义和特点 隐马尔可夫模型的建立方法 隐马尔可夫模型的参数估计 隐马尔可夫模型的决策过程 隐马尔可夫模型的实际应用案例分析
04
隐马尔可夫模型的应用实例
语音识别
语音识别技术简介
隐马尔可夫模型在语音识 别中的应用
语音识别系统的组成和原 理
隐马尔可夫模型在语音识 别中的具体应用案例
自然语言处理
语音识别：将语音信号转化为文字 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言 文本生成：根据输入生成连贯的文本 情感分析：分析文本中的情感倾向，如积极、消极、中性等
生物信息学
DN序列分析： 使用隐马尔可 夫模型预测DN 序列的进化关
系
RN结构预测： 利用隐马尔可 夫模型预测RN 的二级结构和
三级结构
蛋白质结构预 测：通过隐马 尔可夫模型预 测蛋白质的三 维结构和功能
基因调控网络 分析：使用隐 马尔可夫模型 分析基因调控 网络的动态变
深度学习中的序列生成模型
深度学习中的序列生成模型深度学习中的序列生成模型是指通过神经网络模型生成序列数据的一种方法。
它在自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域具有重要应用。
本文将介绍序列生成模型的基本原理、主要应用以及当前的研究进展。
一、序列生成模型的基本原理序列生成模型的核心思想是根据历史上的已观察数据来预测未来的数据。
常见的序列生成模型包括隐马尔可夫模型（HMM）、循环神经网络（RNN）以及变分自编码器（VAE）等。
下面将分别介绍这几种模型的基本原理。
1. 隐马尔可夫模型（HMM）HMM是一种统计模型，假设观察序列由一个未知的隐含状态序列和对应的观察序列组成。
HMM通过定义状态转移概率矩阵和观测概率矩阵来进行模型训练和预测。
HMM在语音识别和自然语言处理中得到广泛应用。
2. 循环神经网络（RNN）RNN是一种具有记忆功能的神经网络模型，能够处理序列数据的依赖关系。
RNN通过在网络中引入循环连接来建立序列之间的依赖关系，从而将历史的信息传递到未来。
RNN在机器翻译和文本生成等任务中表现出色。
3. 变分自编码器（VAE）VAE是一种生成模型，通过学习数据的潜在分布来生成新的样本。
在序列生成中，VAE通过学习输入序列的潜在表示来生成新的序列。
VAE的优势在于可以通过潜在空间的插值来生成具有连续变化的序列数据。
二、序列生成模型的主要应用序列生成模型在自然语言处理、语音识别和机器翻译等领域广泛应用。
下面将介绍一些具体的应用案例。
1. 机器翻译机器翻译是将一种语言的句子自动翻译成另一种语言的任务。
序列生成模型在机器翻译中发挥着重要作用，能够将源语言句子转化为目标语言句子。
当前的主流机器翻译系统多基于循环神经网络模型或者变分自编码器模型。
2. 文本生成文本生成是指通过模型生成新的文本内容。
序列生成模型可以学习到文本数据的潜在分布，并可以生成与原始数据类似的新文本。
文本生成在文学创作、自动对话系统等方面有广泛的应用。
3. 音乐生成音乐生成是利用序列生成模型来创作新的音乐作品。
隐马尔科夫模型(原理图解)ppt课件
t=1
t=2
t=3
t=4
t=5
S1
a11 a13a12
S1
a11 a12
S1
a11 a12
S1
a11 a12
S1
a21
a21
a21
a21
S2 a22
S2 a22
S2 a22
S2 a22
S2
a23
a23
a23
a23
a31 a32
a32
a32
a32
S3 a33
S3 a33
S3 a33
S3 a33
S3
• 从某时刻状态到下时刻的状态按一定概率转移
t=1
t=2
转移概率
S1
a11 a13a12
S1
a11 a12
t=3
t=4
t=5
SS11
a11 a12
S11
a11 a12
S1
a21
a21
a21
a21
S22 a22
S2 a22
S2 a22
S2 a22
S22
a23
a23
a23
a23
a31 a32
a32
a32
a32
S3 a33
S33 a33
S3 a33
S11
S1
A转移概率矩阵
N
π
S22
… a11 a12 L a1N
S2
AN *N
a21
aS222
L
a2 N
L L L L
S2
S22
…
…
…
…
aN1 aN 2 L aNN
SN
马尔科夫和隐马尔科夫模型
一、Morkov模型
1913年俄国数学家马尔柯夫发现：某些事物的概率变化过程中，
第n次试验的结果常由第n-1次试验的结果决定。在学术研究上
把这种无后效的随机过程称为马尔柯夫过程。
一、Morkov模型
马尔可夫过程：在事件的发展过程中，若每次状态的转移都仅 与前一时刻的状态有关而与过去的状态无关，这样的状态转移 过程就称为马尔可夫过程。
f (0,1) 1, f (1, 0) 0.5 g(0,1) 0, g(1, 0) 0.5
关系式给出了问题的模型。满足条件的f 和g很多， 须确定它们的具体形式。在满足所有条件后，通常 取最简单的方案。如成功，问题就简单解决了；如 失败，可修正。
本题最简单的是假定f 和g都是自变量的 线性函数，即：
qk
1 yk 1
0.5qk 0.5qk
yk
qk 1
0.5qk
0.5qk 1
0.5(qk
qk 0.5qk 10.5qk 2
qk 1 )
0.75qk 1
0.25qk2
yk1 0.25qk1 0.25qk2
qk1 yk1 qk yk 1
1 0.5 0 0.5
1 0
0.75 0.25
0.5 0.5
P3
0.75 0.25
0.5 0.5 0.5 0.5
1 0
0.625 0.375
0.75 0.25
P1
0.5 0.5
1 0
P2
0.75 0.25
时刻t，处在状态i，并且部分 观察序列为o1o2o3…ot的概率。
前向算法
《隐马尔可夫模型》课件
隐马尔可夫模型在许多领域都有应用，如语音识 别、自然语言处理、生物信息学和金融预测等。
隐马尔可夫模型的应用领域
01
语音识别
用于将语音转换为文本，或识别说 话人的意图。
生物信息学
用于分析基因序列、蛋白质序列和 代谢物序列等。
03 隐马尔可夫模型的建立
观察概率矩阵的确定
总结词
观察概率矩阵描述了在给定状态下，观察到不同状态的概率 分布。
详细描述
观察概率矩阵是隐马尔可夫模型中的重要组成部分，它表示 了在给定状态下，观察到不同状态的概率分布。例如，在语 音识别中，观察概率矩阵可以表示在特定语音状态下发出不 同音素的概率。
状态转移概率矩阵的确定
VS
原理
通过动态规划找到最大概率的路径，该路 径对应于最可能的隐藏状态序列。
05 隐马尔可夫模型的优化与 改进
特征选择与模型参数优化
要点一
特征选择
选择与目标状态和观测结果相关的特征，提高模型预测准 确率。
要点二
模型参数优化
通过调整模型参数，如状态转移概率和观测概率，以改进 模型性能。
高阶隐马尔可夫模型
初始状态概率分布表示了隐马尔可夫模型在初始时刻处于各个状态的概率。这个概率分布是隐马尔可 夫模型的重要参数之一，它决定了模型在初始时刻所处的状态。在某些应用中，初始状态概率分布可 以根据具体问题来确定，也可以通过实验数据来估计。
04 隐马尔可夫模型的训练与 预测
前向-后向算法
前向算法
用于计算给定观察序列和模型参 数下，从初始状态到某个终止状 态的所有可能路径的概率。
《隐马尔可夫模型》 ppt课件
第9章 隐马尔可夫模型(HMM)(-52)
O {O1, O2 , OT }
A 状态转移概率分布
A {aij}, aij P[S j Si ],1 i, j N
B 状态的观测符号概率分布
B {bj (k )}, bj (k ) P[vk | S j ],1 j N ,1 k M
初始状态的概率分布
设观察到的输出符号序列是aab。试求aab的输出概率？
a 0.8 b 0.2
a11 0.3
a22
0.4
a b
0.3 0.7
a12 0.5
S1 a 1
S2
a23 0.6
a 0.5
b 0
b 0.5
S3
a13 0.2
a 1 b 0
从S1到S3,并且输出aab，可能的路径有三种： S1 S1 S2 S3 0.3×0.8×0.5×1×0.6×0.5=0.036
S1 S2 S2 S3 S1 S1 S1 S3
0.5×1×0.4×0.3×0.6×0.5=0.018 0.3×0.8×0.3×0.8×0.2×0=0
由于是隐HMM模型，不知输出aab时，到底 是经过了哪一条不同状态组成的路径，因此，求 aab的输出概率时，将每一种可能路径的的输出概 率相加得到的总的概率值作为aab的输出概率值:
y1
{X1,X2,..XN}
y2
{o1,o2,..oN}
yJ 码本
4. 用这组符号{o1,o2,..oN}计算在每个HMM上 的输出概率，输出概率最大的HMM对应的孤立字， 就是识别结果。
{o1,o2,..oN}
语
S1
S2
文
S1
S2
S3
音
S3
学
隐马尔可夫模型HiddenMarkovmodel-PPT文档资料
2019/3/7
知识管理与数据分析实验室
7
马尔科夫链
• 时间和状态都离散的马尔科夫过程称为马尔科夫 链 • 记作{Xn = X(n), n = 0,1,2,…} – 在时间集T1 = {0,1,2,…}上对离散状态的过程相 继观察的结果 • 链的状态空间记做I = {a1, a2,…}, ai∈R. • 条件概率Pij ( m ,m+n)=P{Xm+n = aj|Xm = ai} 为马氏 链在时刻m处于状态ai条件下，在时刻m+n转移到 状态aj的转移概率。
16
内容框架
1 隐马尔科夫模型的由来
2 隐马尔科夫模型的基本理论及实例
3 隐马尔科夫模型的三个基本算法
4 隐马尔科夫模型的应用
2019/3/7
知识管理与数据分析实验室
17
向前算法及向后算法
向前算法及向后算法主要解决评估问题，即用来 计算给定一个观测值序列O以及一个模型λ时，由 模型λ产生出观测值序列O的概率 。
13
HMM中状态与观测的对应关系示意图
2019/3/7
知识管理与数据分析实验室
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HMM的基本要素
• 用模型五元组 ＝（ N, M, π ，A，B）用来描述 HMM，或简写为 =(π ，A，B)
2019/3/7
知识管理与数据分析实验室
15
HMM可解决的问题
评估问题 解码问题 学习问题
给定观测序列 O=O1O2O3…Ot 和模型参数 λ=(A,B,π)，怎样 有效计算某一观 测序列的概率。 此问题主要用向 前向后算法。
2
隐马尔可夫模型（HMM）的由来
利用马尔可夫模型进行基因序列分析的教程(十)
基因序列分析是生物信息学领域的重要研究内容之一。
通过对基因序列的分析，可以揭示生物体内基因的结构和功能，有助于理解生物体内遗传信息的传递和表达。
而马尔可夫模型作为一种常用的数学模型，可以用于分析基因序列的特征和规律。
本文将介绍如何利用马尔可夫模型进行基因序列分析。
一、马尔可夫模型简介马尔可夫模型是一种描述随机过程的数学模型，它的特点是当前状态只依赖于前一个状态，与更早的状态无关。
在基因序列分析中，我们可以将基因序列看作一个随机序列，而基因序列中的每个碱基可以看作是该随机过程中的一个状态。
因此，马尔可夫模型可以用来描述基因序列中碱基之间的转移规律。
二、基因序列建模首先，我们需要将基因序列转化为马尔可夫模型所能处理的序列数据。
一般来说，基因序列是由A、T、C、G四种碱基组成的，因此我们可以将基因序列转化为一个由这四种碱基构成的状态空间。
然后，我们需要确定模型的阶数。
在马尔可夫模型中，阶数表示当前状态依赖于前几个状态。
根据基因序列的特点，我们可以选择一阶马尔可夫模型，即当前状态只依赖于前一个状态。
三、模型参数估计在建立了马尔可夫模型后，我们需要对模型的参数进行估计。
模型的参数包括状态转移概率和初始状态概率。
状态转移概率表示从一个状态转移到另一个状态的概率，而初始状态概率表示基因序列起始于各个状态的概率。
这些参数可以通过统计基因序列数据来进行估计。
对于状态转移概率，我们可以统计相邻状态之间的转移频率，并将其归一化得到概率值。
而初始状态概率可以直接通过统计得到。
四、模型应用建立了马尔可夫模型并估计了模型参数后，我们就可以利用模型进行基因序列分析了。
马尔可夫模型可以用来预测基因序列中的碱基分布规律，以及基因序列中的一些特定模式。
此外，我们还可以利用马尔可夫模型进行基因序列的比对和分类。
通过比对不同基因序列的马尔可夫模型，可以发现它们之间的相似性和差异性，从而对基因序列进行分类和聚类分析。
五、模型评估在应用马尔可夫模型进行基因序列分析时，我们还需要对模型进行评估。
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交叉外显 交叉内含
交叉外显
ESEs 是一些短模体，它提高了在所有构建和选择剪接 外显子中邻近剪接位点的识别能力 —精确序列需求不能 很好地表现 。
隐马尔柯夫模型 aka HMMs
马尔柯夫模型
序 列 比 对 序 列 比 对
序 列 比 对的隐马 尔柯夫模型
Viterbi 算法“格架”图表
序列中的位置
藏 隐 层
长度为 L 的序列 k 层隐马尔柯夫模型运行时间
HMMs 的发 展 有用的 HMMs 的发展
碱基配对： 碱基堆积： Doug Turner’s 能量规则：
RNA 热力学
很多连续碱基 对－好 内部环－坏
终端碱基对不 稳定－坏 总的来说， A 比 B 、 C 更稳定
5’ss 序列中的条件频率
5’ss 在＋ 5 处含有 G
5’ss 在＋ 5 处没有 G
数据来源： Burge ， 1998 ，分子生物学中的计算 方法
计算稍微有点困难
注意： 即 因此可 将 视为常数
寻找最佳“分列” （ viterbi 算法 ）
寻找隐藏状态的顺序 连接概率最佳化：
序列最佳”分列“
解决方案：
定 义
R i （ h ） = 在以状态 h 结束情况下，子序列 1…i 最佳分列的概率
递归解答，例如：根据 R1 （ h ）确定
R2 （ h ）。
配对状态
插入状态
删除状态
转换可能性
马尔柯夫和隐马尔柯夫模型
CpG 岛
CpG 岛隐马尔柯夫模 型
CpG 岛隐马尔柯夫模型Ⅱ
CpG 岛隐马尔柯夫模型Ⅲ
想推断
观 测
但是 HMM 写在其它方向（依靠隐藏才 可见）
从可见的推断隐藏部分 （贝叶斯法则）
条件 prob: P(A|B)=P(A,B)/P(B)
传统定义 离散地随机过程 X1 ,X2 ,X3 …… 它拥有马尔柯夫性质：
换句话来说就是： 它是一个随机过程，具有将来（下一个状态）有条件 地与过去存在（现在状态）相互独立的性质。
Markov – 俄罗斯数学家 , ca. 1922
不同类的一阶马尔柯夫模型
马尔柯夫模型的估计参数
更长排列相关是什么？ ——k 顺序马尔柯夫模型 k 顺序马尔柯夫模型大约有 4k+1 个参数或位 置
哪一种模型能够表现位置之 间的相互关系？
马尔柯夫模型
专业术语
随机变量 (RV): 可以假定为任意一系列的值，其中每一个值都有 一定的出现可能性 例如： X= 一个骰子滚动的结果
两个骰子的过程： X1 ,X2 ,X3 …… 连续骰子滚动 随机过程： 随意过程或是随机变量的序列
什么是马尔柯夫模型（ aka 马尔 柯夫链）？
剪接位点的马尔柯夫模型 隐马尔柯夫模型 —— 在头巾下观看 威特比 (Viterbi) 演算法 真实世界中的隐马尔柯夫模型
DNA 基序构建及发现简介
剪接位点的加权矩阵模型 （ WMMs ） 模体 (motif) 代表的信息 模体的寻找或发现问题 吉布斯采样法 模体构建——加权矩阵之上
不同类
同类
人类 5’ss 序列的加权矩阵模型 （ WMM ）与马尔柯夫一阶模型比较
剪接模型 I
5’ 剪接点
分枝位点
3’ 剪接点
剪Байду номын сангаас模型Ⅱ
联合体交叉内含子
过渡联合体
外显子定义联合体
5‘ 剪接位点
多嘧啶 3’ 剪接位 分枝点 点 序
列
剪接体前体联合体
剪接体
关于人类 Pre-mRNA 剪接的一个 新近模型
7.91/7.36/BE.49 0 第 四 讲 2004.3.4
马尔柯夫及隐马尔柯夫模型 DNA 序列分析
Chris Burge
生物秀－专心做生物 ｗｗｗ．ｂｂｉｏｏ．ｃｏｍ
课 程 结 构
课 时 主 题 模 型
加权矩 阵模型
结构相关
完全独立
隐马尔柯 夫模型
局部相关
能量模型，共 变模型
非局部相关
DNA 的马尔柯夫及隐马尔柯夫模 型
DNA 、 RNA 基序包含的信息
信息熵（ shannon entropy ） 信息 / 位置
随机序列中每 2m 个碱基将产生一个包含 m 比特信息 的模体
变量对发现基序的影响
L ＝序列平均长度 N ＝序列编码 I ＝模体包含的信息 W ＝模体宽度
怎样识别 5’ss
RNA 热力学 I
螺旋构型自由能来自于：