Chaîne de Markovvignette|Exemple élémentaire de chaîne de Markov, à deux états A et E. Les flèches indiquent les probabilités de transition d'un état à un autre. En mathématiques, une chaîne de Markov est un processus de Markov à temps discret, ou à temps continu et à espace d'états discret. Un processus de Markov est un processus stochastique possédant la propriété de Markov : l'information utile pour la prédiction du futur est entièrement contenue dans l'état présent du processus et n'est pas dépendante des états antérieurs (le système n'a pas de « mémoire »).
Propriété de Markovvignette|Exemple de processus stochastique vérifiant la propriété de Markov: un mouvement Brownien (ici représenté en 3D) d'une particule dont la position à un instant t+1 ne dépend que de la position précédente à l'instant t. En probabilité, un processus stochastique vérifie la propriété de Markov si et seulement si la distribution conditionnelle de probabilité des états futurs, étant donnés les états passés et l'état présent, ne dépend en fait que de l'état présent et non pas des états passés (absence de « mémoire »).
Sequence analysisIn bioinformatics, sequence analysis is the process of subjecting a DNA, RNA or peptide sequence to any of a wide range of analytical methods to understand its features, function, structure, or evolution. Methodologies used include sequence alignment, searches against biological databases, and others. Since the development of methods of high-throughput production of gene and protein sequences, the rate of addition of new sequences to the databases increased very rapidly.
Modèle discriminatifDiscriminative models, also referred to as conditional models, are a class of logistical models used for classification or regression. They distinguish decision boundaries through observed data, such as pass/fail, win/lose, alive/dead or healthy/sick. Typical discriminative models include logistic regression (LR), conditional random fields (CRFs) (specified over an undirected graph), decision trees, and many others. Typical generative model approaches include naive Bayes classifiers, Gaussian mixture models, variational autoencoders, generative adversarial networks and others.
Multiple sequence alignmentMultiple sequence alignment (MSA) may refer to the process or the result of sequence alignment of three or more biological sequences, generally protein, DNA, or RNA. In many cases, the input set of query sequences are assumed to have an evolutionary relationship by which they share a linkage and are descended from a common ancestor. From the resulting MSA, sequence homology can be inferred and phylogenetic analysis can be conducted to assess the sequences' shared evolutionary origins.
Variational Bayesian methodsVariational Bayesian methods are a family of techniques for approximating intractable integrals arising in Bayesian inference and machine learning. They are typically used in complex statistical models consisting of observed variables (usually termed "data") as well as unknown parameters and latent variables, with various sorts of relationships among the three types of random variables, as might be described by a graphical model. As typical in Bayesian inference, the parameters and latent variables are grouped together as "unobserved variables".
Markov information sourceIn mathematics, a Markov information source, or simply, a Markov source, is an information source whose underlying dynamics are given by a stationary finite Markov chain. An information source is a sequence of random variables ranging over a finite alphabet , having a stationary distribution. A Markov information source is then a (stationary) Markov chain , together with a function that maps states in the Markov chain to letters in the alphabet .
Modélisation de protéines par homologiethumb|Modélisation de protéines par homologie La modélisation de protéines par homologie, également connue sous le nom de modélisation comparative des protéines, se réfère à la construction d’un modèle d’une protéine « cible », dont la résolution est de niveau atomique, à partir de sa séquence d’acides aminés et d'une structure expérimentale tridimensionnelle d’une protéine homologue connexe (le « modèle »).
Conditionnels contrefactuelsLes conditionnels contrefactuels (counterfactual conditionals en anglais) sont des propositions utilisées pour exprimer une situation hypothétique dans le passé et de leur conséquences imaginaires. Cette construction grammaticale est utilisée pour spéculer sur des situations qui n'ont pas réellement eu lieu, mais qui auraient pu se produire si les circonstances avaient été différentes. Le conditionnel contrefactuel se présente généralement sous la forme « Si A était le cas, alors B serait le cas ».
Sequence motifIn biology, a sequence motif is a nucleotide or amino-acid sequence pattern that is widespread and usually assumed to be related to biological function of the macromolecule. For example, an N-glycosylation site motif can be defined as Asn, followed by anything but Pro, followed by either Ser or Thr, followed by anything but Pro residue. When a sequence motif appears in the exon of a gene, it may encode the "structural motif" of a protein; that is a stereotypical element of the overall structure of the protein.
