Algebraische Statistik in der Bioinformatik

L教授，生物信息学的参数问题和代数几何方法与统计的关系。生物信息学中可能存在的语法模型和序列比对，以及生物信息学家Netzwerke Benutzt。他说：“我的柴油发动机模型不是很好，我们的技术参数不是很高，这是一个很大的问题。”生物学上看似有理的L并不是一个敏感的人。书名/作者：Oblemalen L；从L的角度分析问题，找出问题的答案。我正在研究一种有效的算法，即参数推理机模型和生物传感器。大北是一种代数式统计方法。在此基础上，提出了一种新的数学模型，即几何模型和几何模型。这是一个新的问题，也就是基因和序列注释的问题，这是一个新的问题，也是最好的抗病毒治疗方法。

Ziel des Forschungsvorhabens ist es, parametrische Probleme der Bioinformatik mit kombinierten Methoden der algebraischen Geometrie und der Statistik effizient zu lösen. Probabilistische grafische Modelle sind in der Bioinformatik weit verbreitet und werden u.a. zur Berechnung von Sequenzalignments, zur Gensuche und zur Modellierung biologischer Netzwerke benutzt. Vielen dieser Modelle haftet der Makel an, dass sie eine große Anzahl von Parametern beinhalten, von deren spezifischer Wahl die Lösungen der Inferenzprobleme abhängen. Biologisch plausible Lösungen sollten diese Sensitivität aber nicht aufweisen. Die Berechnung aller optimalen Lösungen, d.h. die Lösung des parametrischen Inferenzproblems, ermöglicht solche Robustheitsanalysen. Im beantragten Forschungsvorhaben sollen effiziente Algorithmen für parametrische Inferenzprobleme grafischer Modelle und deren biologischer Anwendungen entwickelt werden. Dabei werden Methoden der algebraischen Statistik angewandt. Die Kernidee dieser jungen Disziplin besteht darin, diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen algebraisch zu charakterisieren und deren Geometrie und Kombinatorik zu untersuchen. Die Anwendungen beinhalten klassische Probleme, wie Gensuche und Sequenzannotation, aktuelle Probleme, wie die Modellierung komplexen Evolutionsprozesse und regulatorischer Gennetzwerke, und neuere Probleme der Bioinformatik, wie die Evolution von HIV-Medikamentenresistenz und die Optimierung antiviraler Kombinationstherapien.