目次 ぱらぱらめくる『Algebraic statistics for computational biology』

Algebraic Statistics for Computational Biology

Algebraic Statistics for Computational Biology

  • 4塩基ATGCが作る四面体、塩基配列を取り扱っている
  • 目次
    • Part I Introduction to the four themes (基礎)(こちらで)
    • Part II Studies on the four themes (応用)
      • グラフィカルモデルでは、変数に対応してノードを、遷移や依存関係に対応してエッジをとる
      • 観察された変数と観察されない変数があるので隠れマルコフが登場する
      • そこにどういうグラフ属性を定めるかをモデルとして採用したいかという問題を設定して、データ-drivenに推定する
      • そのために代数統計的にどうアプローチするか、というと、そのやり方の一つがPolytope propagation
      • 配列に関するいろいろなアプローチを紹介
      • 5 Parametric Inference
        • sum-product decomposition
      • 6 Polytope Propagation on Graphs
      • 7 Parametric Sequence Alignment
      • 8 Bounds for Optimal Sequence Alignment
      • 9 Inference Functions
      • 10 Geometry of Markov Chains
      • 11 Equations Defining Hidden Markov Models
      • 12 The EM Algorithm for Hidden Markov Models
      • 13 Homology Mapping with Markov Random Fields
      • 14 Mutagenetic Tree Models
      • 15 Catalog of Small Trees
      • 16 The Strand Symmetric Model
      • 17 Extending Tree Models to Splits Networks
      • 18 Small Trees and Generalized Neighbor-Joining
      • 19 Tree Construction using Singular Value Decomposition
      • 20 Applications of Interval Methods to Phylogenetics
      • 21 Analysis of Point Mutations in Vertebrate Genomes
      • 22 Ultra-Conserved Elements in Vertebrate and Fly Genomes
  • 扱われているトピックとその対応するPart Iの章節
    • Algebraic statistics : 1.1, 1.2, 1.4, 1.5
    • Maximum likelihood estimation : 1.1, 1.2, 1.3, 3.3
    • Tropical geometry : 2.1, 3.4, 3.5
    • Grobner bases : 3.1, 3.2, 3.5
    • Comparative genomics : 4.1, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5, 2.5
    • Sequence alignment : 1.1, 1.2, 1.4, 2.1, 2.2, 2.3
    • Phylogenetics : 1.1, 1.2, 1.4, 2.4, 3.4, 3.5, 4.5