正弦偏斜环面分布及其在蛋白质生物信息学中的应用
统计方法学
2020-09-01 v1
摘要
在生物信息学领域，将氨基酸的二面角视为环面上的数据进行建模日益受到关注。这促使过去几年中提出了多种二元环面上的新分布。这些模型的主要缺陷在于其相关密度（逐点）对称，尽管数据通常呈现非对称模式。这催生了从对称分布出发构造非对称环面分布的新需求。本文通过引入正弦偏斜环面分布来解决该问题。推导了新模型的一般性质。基于初始对称模型，获得了形状参数的显式表达式，提供了生成随机数的简单算法，并建立了极大似然估计量的渐近结果。我们构造的一个重要特征是无需计算归一化常数，从而在不过度增加模型复杂度的前提下得到更灵活的分布。基于蛋白质数据展示了采用这些新正弦偏斜分布的优势，总体上新模型优于其对称前身。
引用
@article{arxiv.1910.13293,
title = {Sine-skewed toroidal distributions and their application in protein bioinformatics},
author = {Jose Ameijeiras-Alonso and Christophe Ley},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.13293},
year = {2020}
}