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    • https://espanol.libretexts.org/Biologia/Biologia_Computacional/Libro%3A_Biolog%C3%ADa_Computacional_-_Genomas%2C_Redes_y_Evoluci%C3%B3n_(Kellis_et_al.)/17%3A_Motivos_Regulatorios%2C_Muestreo_de_Gibbs_y_EM/17.04%3A_Muestreo_de_Gibbs-_Muestra_de_distribuci%C3%B3n_conjunta_(M%2C_Zij)
      En el paso de expectativa, solo consideramos nucleótidos dentro de la ventana de motivos en el muestreo de Gibbs. En el paso de maximización, tomamos muestras de Z ij y usamos el resultado para actual...En el paso de expectativa, solo consideramos nucleótidos dentro de la ventana de motivos en el muestreo de Gibbs. En el paso de maximización, tomamos muestras de Z ij y usamos el resultado para actualizar el PWM en lugar de promediar sobre todos los valores como en EM. Esta es simplemente la probabilidad de que la secuencia se generó usando el motivo PWM dividida por la probabilidad de que la secuencia se generó usando el PWM de fondo.

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