这些模型是生成式的模型，因为它们定义了蛋白质序列S在进化过程中产生的概率p(S)。...作者将以这种方式创建新的蛋白质序列的概率模型称为蛋白序列生成模型（GPSM）。 然而，Potts模型仅能对成对的上位性相互作用进行拟合，无法模拟三重及更高重数的协变模式。...作者指出并非所有的蛋白质序列模型都是严格意义上的GPSM，于是，本文给出了一种GPSM的定义：具有定义明确的概率分布p(S)来描述单个蛋白质家族中的序列的模型。...汉明距离分布 两个蛋白质序列之间的汉明距离表示它们之间不同的氨基酸的数量，作者通过比较所有序列对得到一个MSA的分布。对每个GPSM方法，观察其成对汉明距离分布，与目标概率分布进行比较。...其中，目标概率分布通过估算一个长度为10K序列的目标MAS得到。其结果如图4a-c。
生物信息学中的DNA序列： 序列数据也出现在生物信息学领域，如基因组学中的DNA序列。深度学习可以用于分析基因序列，预测蛋白质结构等任务。 2....序列概率模型的两个基本问题 序列概率模型与一般的概率模型类似，主要面临两个基本问题： 概率密度估计（Probability Density Estimation）： 问题描述： 给定一组序列数据...理论基础 序列的概率分解 在序列概率模型中，考虑到序列数据的两个特点：变长和样本空间巨大，我们难以直接建模整个序列的概率。针对这个问题，可以使用概率的乘法公式对序列的概率进行分解。 ...序列数据的概率密度估计问题转化为单变量的条件概率估计问题。...这种转化的好处在于我们将整个序列的联合概率分布分解成了各个时刻上变量的条件概率的乘积，使得我们可以更容易地处理每个时刻的条件概率估计，而不需要直接对整个序列的联合概率进行建模。
最近在看ESMfold和embedding的知识，然后就来简单写一个简单易懂的蛋白质embedding的demo 这是esm的官网截图，很震撼，meta团队预测了772 million个蛋白质序列，然后将这些蛋白再组合成一个...现在氨基酸已经编码成功了，我们只需要把我们输入的蛋白质序列转化成高维序列 def protein_to_high_dimensional(protein_sequence): one_hot_encoded...，然后对序列进行再次编码 然后创建我们的embedding嵌入矩阵： 打印一下权重： Embedding的第一个参数20代表了20种氨基酸，40代表了我们要设置的维度，这里设置为了40，大家也可以设置成其他数字...然后把我们的蛋白质序列进行embedding： proteinA1_sequence = 'ADNKFNKREGGFDDFGFDGDDGNGFIQSLKDDPSQSANLLAEAKKLNDAQAPK...之后的结果 e1的shape是我们的蛋白质长度N*20*40 然后再对另外一条蛋白质进行embedding也会得到一个结果e2 然后就可以对e1和e2求余弦相似度了 similarity = torch.nn.functional.cosine_similarity
1 NCBI Protein database related information可以查看非常详细的各种相关信息 2 EXProt :database for EXPerimentally verified...Protein functions ps，写到这里，安利一个航母网址https://www.expasy.org/ 3 UniProtKB：不能再详细 Swiss-Prot 数据来源 核酸数据库翻译推导 蛋白质数据库...PIR挑选 科学文献摘录 研究人员直接提交的蛋白序列 特点 每一条序列包括核心数据和注释两类,其中 核心数据包括序列，参考文献，分类信息等 注释数据包括功能描述，翻译后修饰，结构域和功能位点，
/ 然后使用 HHblits进行同源序列的搜索： HHblits是一种用于远程蛋白质序列比对的工具。...HHblits的工作流程如下： 构建初始HMM库：使用已知的蛋白质序列和结构信息构建初始的HMM库。 迭代比对：将待比对蛋白质序列与HMM库进行比对，得到一组相关的序列。...总体而言，HHblits是一种强大的工具，可用于发现远程同源蛋白质序列之间的相似性，为蛋白质结构和功能的研究提供重要支持。...保守序列通常用于推断蛋白质的结构、功能和进化关系。 同源序列的研究对于理解蛋白质的结构、功能和进化具有重要意义。...通过比较同源序列，可以推断蛋白质的结构和功能，预测未知序列的特性，并研究蛋白质家族的进化历史。
现实世界中的应用和规划往往需要概率预测，而不是简单的点估计值。概率预测也称为预测区间或预测不确定性，能够提供决策者对未来的不确定性状况有更好的认知。...传统的机器学习模型如线性回归、随机森林或梯度提升机等，旨在产生单一的平均估计值，而无法直接给出可能结果的数值范围。如何从点估计扩展到预测区间，正是现代时间序列建模技术所关注的重点。...值得注意的是，CP是一种与具体模型无关的元算法，可以应用于任何机器学习模型，从而将点估计扩展到概率预测区间。 概率预测的优势在于，它不仅给出预测的平均水平，还能提供相应的不确定性量化信息。...这种方法可以应用于各种类型的输入数据（如连续变量、分类标签、时间序列等）和输出（如回归、分类、排序等）。...共形预测算法的工作原理如下： 将历史时间序列数据分为训练期、校准期和测试期。 在训练数据上训练模型。 使用训练好的模型对校准数据进行预测。然后绘制预测误差直方图，并定义如图 (A) 所示的容差水平。
序列比对 当研究一条DNA或蛋白质序列时，主要关注的是其包含的遗传信息；当研究两条或多条DNA或蛋白质序列时，则主要关注不同序列之间的差别与联系。...序列比对（sequence alignment）主要思想就是运用特定的算法找出两个或多个序列之间产生最大相似性得分的空格插入和序列排列方案，其要解决的主要问题为DNA序列当中的插入与缺失变化。...序列比对多基于动态规划算法（dynamic programming algorithm），揭示序列中的保守和非保守区域，分析序列的进化趋势。...同源是一个定性概念，指不同序列具有一个共同的进化上的祖先；相似和距离则都是定量概念，表示两条序列之间的相似程度和差异程度。...，每个替换都记为一个耗费（cost），考虑到插入缺失的存在，这种操作还可以拓展为字符替换、插入空格、删除空格，因此对多序列之间的距离描述就是将这些序列转换为一个共同序列所需要的最小耗费： 如果不计插入与删除的空格
结巴分词的过程: jieba分词的python 代码 结巴分词的准备工作 开发者首先根据大量的人民日报训练了得到了字典库、和Hmm中的转移概率矩阵和混淆矩阵。 1....给定待分词的句子, 使用正则获取连续的 中文字符和英文字符, 切分成 短语列表, 对每个短语使用DAG(查字典)和动态规划, 得到最大概率路径, 对DAG中那些没有在字典中查到的字, 组合成一个新的片段短语..., 使用HMM模型进行分词, 也就是作者说的识别新词, 即识别字典外的新词....本人理解：先进行扫描分词，然后切成很多的句子，每个句子再利用动态规划找出最大概率路径（消除歧义）。 （1） 关于有向无环图（见下图）：有方向没有回路。 ?...（2） 用动态规划查找最大概率路径问题理解 从上图可以看出切词之后，有多条路径，也就是说有歧义。这里采用动态规划的最优化搜索。
最近使用深度学习进行时间序列预测而不是经典方法涌现出诸多创新。本文将为大家演示一个基于 HuggingFace Transformers 包构建的概率时间序列预测的案例。...概率预测 通常，经典方法针对数据集中的每个时间序列单独拟合。然而，当处理大量时间序列时，在所有可用时间序列上训练一个“全局”模型是有益的，这使模型能够从许多不同的来源学习潜在的表示。...深度学习非常适合训练 全局概率模型，而不是训练局部点预测模型，因为神经网络可以从几个相关的时间序列中学习表示，并对数据的不确定性进行建模。...在概率设定中学习某些选定参数分布的未来参数很常见，例如高斯分布或 Student-T，或者学习条件分位数函数，或使用适应时间序列设置的共型预测框架。...时间序列Transformer 这篇博文中，我们将利用传统 vanilla Transformer 进行单变量概率预测任务 (即预测每个时间序列的一维分布)。
序列比对 当研究一条DNA或蛋白质序列时，主要关注的是其包含的遗传信息；当研究两条或多条DNA或蛋白质序列时，则主要关注不同序列之间的差别与联系。...不同的替换计分矩阵打分结果不同，序列的相似性得分与距离结果也不同，如下所示： 蛋白质替换计分矩阵 蛋白质序列由20种氨基酸组成，分子大小、水的亲和性等都影响替换概率；而且根据经验天冬酰胺（Asn）、天冬氨酸...，根据氨基酸替换发生率计算i氨基酸被替换为j氨基酸的概率mi,j，并除以氨基酸突变率（一个氨基酸被替换为其他氨基酸的概率）pi，标准化后取对数得到PAM1矩阵，并自乘n次得到PAMn。...E：BLOSUM矩阵 BLOSUM矩阵是由Henikoff首先提出的另一种氨基酸替换矩阵，它也是通过统计相似蛋白质序列的替换率而得到的。...PAM矩阵是从蛋白质序列的全局比对结果推导出来的，而BLOSUM矩阵则是从蛋白质序列块（短序列）比对而推导出来的。但在评估氨基酸替换频率时，应用了不同的策略。
序列比对和序列特征分析总目录 蛋白质具有多种生物学功能，具体可参照《生物化学》。蛋白质若发挥生物学功能，须以空间结构形式。...2 分子进化角度，来自不同种属生物体的同一功能的蛋白质，进化位置距离 越近，那么他们一级结构的差别越小。...因为蛋白质的空间结构是发挥功能的基础，凡是能影响蛋白质构象的物化和生物因素等，均可影响其功能。...依照蛋白质序列特征进行功能预测，主要有以下几种方法： 1 基于蛋白质基序 2 基于结构域 3 基于同源性搜索 ---- 基于蛋白质motif motif是指与蛋白质特定功能相关，具有特定的氨基酸排列顺序的片段...PROSITE PROSITE可以做什么 可以通过蛋白的UniProtKB中的ID，PDB ID或FASTA格式的蛋白质序列在PROSITE中搜索，判断该序列包含的功能位点，从而推测其可能属于哪个蛋白质家族
蒙特卡罗模拟的过程基本上是这样的： 定义模型：首先，需要定义要模拟的系统或过程，包括方程和参数。 生成随机样本：然后根据拟合的概率分布生成随机样本。...173.229996 2024-03-13 171.130005 2024-03-14 173.000000 Name: Adj Close, dtype: float64 可以通过价格序列来计算简单的日收益率...因此，预计明天的日收益率将会是高斯分布中的一个随机值。...为了预测明天的价格，我们可以随机抽取另一个收益率，从而推算后天的价格。通过这个过程，我们可以得出未来 200 天可能的价格走势之一。当然，这只是一种可能的价格路径。...自由度越大，t 分布的形状越接近标准正态分布。在 t 分布中，自由度范围是大于 0 的任何正实数。 标度：标度参数代表分布的扩散性或变异性，通常是采样群体的标准差。
选自math3ma 作者：Algebra 机器之心编译 参与：高璇、张倩 要是将每个矩阵和概率都看成对应的「图」会怎么样？本文作者带我们体验了这个简单而有趣的可视化过程。...事实证明，概率非常适合我们矩阵-图的讨论。这是通过另一个有趣的小事实来实现的： ? 例如： ? 这样的概率分布图可以让我们更好地分析。...联合概率 通过架构图中的连线，可以得到联合概率：(x_i,y_j) 的概率是连接 x,y 两点的线的标签。 ? 边缘概率 边缘概率是通过沿矩阵的行/列求和得到的（与上图等效）。...类似地，y_j 的边缘概率是以 y_j 为顶点的所有连线的和。 ? 条件概率 条件概率是由联合概率除以边缘概率得到的。...例如，在上面的概率场景中，我们可以问，「从 x_1 到 y_1 的概率是多少？」答案由对应边的权重而来，在本例中为 12.5％。
一种称为概率矩阵分解的方法（简称为PMF）通常用于协同过滤，并且将成为本文其余部分讨论的主题。现在让我们深入研究此算法的细节及其直觉。...概率矩阵分解解释 假设我们有一组用户u1，u2，u3…uN，他们对一组项目v1，v2，v3…vM进行评分。然后，我们可以将评分构建为N行和M列的矩阵R，其中N是用户数，M是要评分的项目数。 ?...这就是为什么概率矩阵分解属于协同过滤推荐系统的类别。 让我们考虑一下电影推荐系统。想象一下，如果我们被要求观看和评价特定季节中放映的每部电影会是什么样子。那是不切实际的，不是吗？...如前所述，我们的模型参数将是U和V，而R将是我们的数据集。经过培训后，我们将得到一个修订的R *矩阵，该矩阵还将包含对用户项目单元格最初在R中为空的评分。我们将使用此修订的评分矩阵进行预测。...它利用具有相似首选项的用户提供的数据向特定用户提供推荐。它也被称为低秩矩阵分解方法，因为它使用低秩矩阵来估计等级R矩阵，然后进行有用的预测。
图(A): 分位数回归 分位数回归概念 分位数回归是估计⼀组回归变量X与被解释变量Y的分位数之间线性关系的建模⽅法。 以往的回归模型实际上是研究被解释变量的条件期望。...分位数回归的优点 （1）能够更加全⾯的描述被解释变量条件分布的全貌，⽽不是仅仅分析被解释变量的条件期望（均 值），也可以分析解释变量如何影响被解释变量的中位数、分位数等。...首先，分位数回归直接估计给定预测因子的响应变量的条件量值。这意味着，它不像蒙特卡罗模拟那样产生大量可能的结果，而是提供了响应变量分布的特定量级的估计值。...相比之下，蒙特卡罗模拟依赖于为输入变量指定概率分布，并根据随机抽样生成结果。 NeuralProphet提供两种统计技术：(1) 分位数回归和 (2)保形分位数回归。...第三，它们的应用不同： 在线性回归中，预测的条件均值有 95% 的置信区间。置信区间较窄，因为它是条件平均值，而不是整个范围。 在分位数回归中，预测值有 95% 的概率落在预测区间的范围内。
用于亲缘关系较远的蛋白质同源性分析，序列间有大量的短片段空缺 2.2 氨基酸计分矩阵 蛋白质序列的计分矩阵相较于只有 4 个碱基的 DNA 序列要复杂的多。...2.2.1 PAM 矩阵 各种氨基酸在进化过程中，由于其自身的物化性质，一种氨基酸替换为另一种氨基酸的概率并不一样。...根据该表可以计算突变概率矩阵，其中每个矩阵元素代表在进化过程中氨基酸之间的替换频率。...在Dayhoff 和她的小伙伴研究过程中，发现将突变概率矩阵进行 250 次方处理后得到的 PAM 250，适合用于研究远缘蛋白质进化，换句话说这是一个研究这种蛋白质最合适的时间尺度。...然后再将 PAM 250 矩阵进行对数处理，得到 PAM250 的对数概率矩阵，该矩阵用于表示氨基酸间互相替换的观测规律。 经过前人的不懈努力，我们终于拿到了最终的计分矩阵，可以计算比对得分啦。
，序列间有大量的短片段空缺 2.2 氨基酸计分矩阵 蛋白质序列的计分矩阵相较于只有 4 个碱基的 DNA 序列要复杂的多。...2.2.1 PAM 矩阵 各种氨基酸在进化过程中，由于其自身的物化性质，一种氨基酸替换为另一种氨基酸的概率并不一样。...根据该表可以计算突变概率矩阵，其中每个矩阵元素代表在进化过程中氨基酸之间的替换频率。...在Dayhoff 和她的小伙伴研究过程中，发现将突变概率矩阵进行 250 次方处理后得到的 PAM 250，适合用于研究远缘蛋白质进化，换句话说这是一个研究这种蛋白质最合适的时间尺度。...然后再将 PAM 250 矩阵进行对数处理，得到 PAM250 的对数概率矩阵，该矩阵用于表示氨基酸间互相替换的观测规律。 经过前人的不懈努力，我们终于拿到了最终的计分矩阵，可以计算比对得分啦。
，序列间有大量的短片段空缺 2.2 氨基酸计分矩阵 蛋白质序列的计分矩阵相较于只有 4 个碱基的 DNA 序列要复杂的多。...根据该表可以计算突变概率矩阵，其中每个矩阵元素代表在进化过程中氨基酸之间的替换频率。...在Dayhoff 和她的小伙伴研究过程中，发现将突变概率矩阵进行 250 次方处理后得到的 PAM 250，适合用于研究远缘蛋白质进化，换句话说这是一个研究这种蛋白质最合适的时间尺度。...然后再将 PAM 250 矩阵进行对数处理，得到 PAM250 的对数概率矩阵，该矩阵用于表示氨基酸间互相替换的观测规律。 经过前人的不懈努力，我们终于拿到了最终的计分矩阵，可以计算比对得分啦。...后来随着蛋白质序列的增加，有人扩大了统计样本，新构建了 JTT 矩阵等，但最终效果都与 PAM 类似。因此，目前使用最为广泛的还是 PAM。 不清楚选择哪种矩阵怎么办？
蛋白质序列比对是研究蛋白质结构和功能的大多数生物信息学管道的关键组成部分。然而，对齐高度不同的序列仍然是一项艰巨的任务，目前的算法往往无法准确执行，导致许多蛋白质或开放阅读框架注释不佳。...参数化是在训练阶段从一组已知比对的序列对和一大组原始蛋白质序列中自动学习的。...一旦经过训练，DEDAL就会生成专门为每对新序列计算的缺口和替代评分矩阵。此外，差距和替代分数是上下文相关的：对于每对位置，它们取决于要对齐的完整序列。然后使用这些参数用标准SW算法计算最佳对准。...“蛋白质宇宙”中的任何序列显著不同。...来自Pfam-A种子的两个蛋白质结构域序列的成对比对的实例 讨论 使用具有变换器和新的可微比对模块的深度语言模型的最新进展并结合SW算法，，作者发现DEDAL学习了蛋白质序列的连续表示，与使用具有固定替换矩阵和间隙惩罚的
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