392129 Markov-Modelle in der Bioinformatik (S) (SoSe 2004)

Markovmodelle sind stochastische Modelle, die auf
sogenannten Markovprozessen beruhen. Ziel des Seminars ist es, die
notwendigen Grundlagen der Markovprozesse und ihre
Anwendungsmöglichkeiten in der Bioinformatik zur erarbeiten.
Insbesondere werden wir uns mit den Markovketten beschäftigen, die sehr
häufig in der Bioinformatik anzutreffen sind.
Zu ihren Anwendungen gehören u.a. Modelle zur Evolution von Sequenzen
und die abgeleiteten Score-Matrizen wie etwa das Jukes-Cantor- und das
Kimura-2-Parameter-Modell für DNA oder die bekannten PAM-Matrizen für
Aminosäuresequenzen. Diese Modelle spielen eine prominente Rolle
in der Rekonstruktion phylogenetischer Bäume. Weiter sind Markovketten
die Grundlagen der Hidden Markov Models, die häufig in der
Sequenzanalyse und-generation Verwendung finden. Wir werden darum einige
Algorithmen für HMMs besprechen.

Externe Kommentarseite

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