隐马尔可夫模型(HMM)广泛应用于模式识别,如基因预测和股票价格预测。HMM基于隐藏状态的概率,通过数据训练进行应用,涉及语音识别和天气预报等领域。其推理问题包括评估、解码和学习,常用前向算法和维特比算法进行计算。HMM在自然语言处理和生物信息学等多个领域具有重要应用。
本文提出了一种可扩展的文件摄取系统,将数据库和PDF数据整合到生物化学知识图谱(BCKG)中,以加速生化科学发现。研究展示了该系统在碳水化合物酶领域的应用,并提出了多种新算法和模型,用于预测基因、蛋白质相互作用及疾病基因,显著提高了识别能力和数据完整性,为生物医学研究提供了重要参考。
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