利用串联重复序列进行比对的可能途径
Probabilistic Approaches to Alignment with Tandem Repeats
摘要：
我们提出了一个简单易处理的对隐马尔可夫模型的成对序列比对，占存在的短串联重复序列。使用增益函数的框架，我们设计了几个优化标准解码这个模型，并描述了由此产生的解码算法，从传统的维特比和后验解码，以块为基础的解码算法专门为我们的模型。我们比较了模拟数据上的各个解码算法的准确性，并发现我们的方法优于经典的三状态对HMM在模拟。
英文摘要：
We propose a simple tractable pair hidden Markov model for pairwise sequence alignment that accounts for the presence of short tandem repeats. Using the framework of gain functions, we design several optimization criteria for decoding this model and describe the resulting decoding algorithms, ranging from the traditional Viterbi and posterior decoding to block-based decoding algorithms specialized for our model. We compare the accuracy of individual decoding algorithms on simulated data and find our approach superior to the classical three-state pair HMM in simulations.
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