Modele etat de lieux gratuit

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L`état de transition de toute réaction est difficile à étudier, car il n`a pas de durée de vie visible. Pour comprendre le modèle de l`état de transition de la catalyse enzymatique, l`interaction entre l`enzyme et cette transition au cours d`une réaction doit être comprise. Une enzyme est complémentaire à l`état de transition peut être considérée comme une exigence de catalyse. L`énergie “colline” que l`état de transition est assis est ce que l`enzyme doit baisser si la catalyse se produit. Puisque si elle est trop élevée, la réaction ne peut pas avoir lieu. L`idée de complémentarité de l`État enzyme-transition est illustrée par divers exemples. Les modèles de Markov cachés peuvent modéliser des processus de Markov complexes où les États émettent les observations selon une certaine distribution de probabilité. Un tel exemple est la distribution gaussienne; dans un tel modèle de Markov caché, la sortie des États est représentée par une distribution gaussienne. La théorie de l`état de transition est probablement le mécanisme le plus important d`amélioration des taux à comprendre en ce qui concerne les enzymes. Cette théorie affirme que l`enzyme lie l`état de transition de la réaction plus étroitement que soit le substrat ou le produit qui provoque le ΔG à abaisser. Les faibles interactions entre l`enzyme et le substrat sont optimisées dans l`état de transition.

Un autre type d`extension utilise un modèle discriminant à la place du modèle génératif des HMMs standard. Ce type de modèle modélise directement la distribution conditionnelle des États cachés compte tenu des observations, plutôt que de modéliser la distribution conjointe. Un exemple de ce modèle est le modèle de Markov d`entropie maximale (MEMM), qui modélise la distribution conditionnelle des États à l`aide de la régression logistique (également appelée «modèle d`entropie maximale»). L`avantage de ce type de modèle est que les caractéristiques arbitraires (c.-à-d. les fonctions) des observations peuvent être modélisées, permettant une connaissance spécifique du domaine du problème à la main pour être injecté dans le modèle. Les modèles de ce type ne sont pas limités à la modélisation des dépendances directes entre un état masqué et son observation associée; plutôt, les caractéristiques des observations voisines, des combinaisons de l`observation associée et des observations voisines, ou en fait des observations arbitraires à n`importe quelle distance d`un État caché donné peuvent être incluses dans le processus utilisé pour déterminer la valeur d`un État caché . En outre, il n`est pas nécessaire que ces caractéristiques soient statistiquement indépendantes les unes des autres, comme ce serait le cas si de telles caractéristiques étaient utilisées dans un modèle génératif. Enfin, des entités arbitraires sur des paires d`États cachés adjacents peuvent être utilisées plutôt que des probabilités de transition simples.

Les inconvénients de ces modèles sont les suivants: (1) les types de distributions antérieures qui peuvent être placés sur des États cachés sont sévèrement limités; (2) il n`est pas possible de prédire la probabilité de voir une observation arbitraire.