基于配对隐马尔可夫模型的间隙统计量：用于重新评估仿射空位罚分比对中的插入缺失（扩展版）

尽管计算序列比对是绝大多数比较基因组学研究中的关键步骤，但我们对比对偏差的理解仍有待提高。为了推断真实的结构区域或同源区域，计算比对需要进一步评估。已有研究表明，比对位置的准确性可能会显著下降，尤其是在空位周围。本文聚焦于对采用仿射空位罚分成本的基于得分的比对进行重新评估。我们利用它们与配对隐马尔可夫模型的关系，开发了高效算法，用于识别在长度和多重性方面显著的间隙。我们根据SABmark中已建立良好的结构比对来评估我们的统计量，并发现插入缺失的可靠性随着其显著性而显著提高，尤其是在最坏情况的“暮光区”比对中。这表明我们的统计量可以可靠地补充其他主要关注匹配位置可靠性的方法。