9.5: Cadenas Ocultas de Markov
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Figura 9.4: Modelo oculto de Markov que utiliza la suposición de donante GT
La e en cada estado representa probabilidades de emisión y las flechas indican las probabilidades de transición.
Aparte de los supuestos iniciales, evidencia adicional como la conservación evolutiva y los datos de ARNm experi- mental pueden ayudar a crear un HMM para modelar mejor el comportamiento. (Ver Figura 9.5)
Figura 9.5: Múltiples líneas de evidencia para la identificación de genes
Combinando todas las líneas de evidencia discutidas anteriormente, podemos crear un HMM con emisiones compuestas en que cada valor emitido es una “tupla” de valores recolectados. (Ver Figura 9.6)
Figura 9.6: HMM con emisiones compuestas
Algunos supuestos de este modelo compuesto son que cada nueva “característica” de emisión es independiente del resto. Sin embargo, esto crea el problema de que con cada nueva característica, la tupla aumenta de longitud, y el número de estados del HMM aumenta exponencialmente, lo que lleva a una explosión combinatoria, lo que significa un pobre escalado. (En la Figura 9.7 se pueden encontrar ejemplos de HMM más complejos que pueden dar como resultado una mala escala)
Figura 9.7: Diagrama de estado que considera la dirección de la traducción del ARN