本课件主要内容包括：

1. 中心法则

2. 日益增长的生物数据

3. FDA批准基于基因的乳腺癌试验

4. 用于数据集成的输入输出HMM

5. 主动学习

6. 序列同源函数

7. 序列分析技术

8. 序列比对：导致差异的可能原因

9. 双序列比对

10. Scoring Alignments

11. 计算最优比对：Needham-Wuncsh算法

12. 示例

13. 关于计算时间

14. 蛋白质家族

15. 描述蛋白质家族的方法

16. 多比对过程

17. 从已有的比对中训练HMM

18. 记住一个简单的例子

19. 选择最优的模型：将序列比对用于模型

20. 简单HMM的打分

21. 未比对序列的训练

22. 设计HMMs：共识（匹配）状态

23. 设计HMMs：插入

24. 设计HMMs：删除

25. 总结

完整课件下载地址：

http://page2.dfpan.com/fs/clc5j242132951653b4/  

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