Application of optimization methods for hidden Markov models in analysis of DNA microarrays data

Techniki mikromacierzy DNA umożliwiły pomiar ekspresji genów i obserwowanie zależności między tkankami z różnych próbek. W artykule omówiono zastosowanie algorytmów opartych na ukrytych modelach Markowa (ang. Hidden Markov Models) do analizy danych z mikromacierzy DNA. Zaprezentowane podejście porównano z innymi, opisanymi w podobnych opracowaniach. Zaproponowane algorytmy składają się z dwóch części: odkrywczej i klasyfikacyjnej. Za pomocą zbioru danych treningowych stworzono uniwersalny klasyfikator, którego efektywność i inne parametry będą mierzone za pomocą danych testowych.DNA microarray technologies make possible measurement of genes expression and observation the differences between various tissue samples. The application of hidden Markov models for analyzing DNA microarrays gene expression data, will be reported. A new approach will be compared with similar approaches used in other publications. The proposed algorithms will be composed of two parts: discovery and classification. By means of training data an universal classifier will be created, which efficiency as well as other parameters will be measured by testing data