Machine Learning-ondersteunde sequentie-alignering

Machine learning-ondersteunde sequentie-alignering maakt gebruik van statistische leermodellen — waaronder diepe neurale netwerken en proteïnetaalmodellen — om biologisch zinvolle aligneringen te berekenen tussen nucleotide- of aminozuursequenties. Door substitutiepatronen en structurele beperkingen te leren uit grote trainingscorpora, overtreffen deze methoden klassieke scoringsmatrices (bijv. BLOSUM, PAM) in gevoeligheid voor verre homologen en structureel beperkte regio's, waardoor ze de huidige state-of-the-art zijn voor moeilijke aligneringstaken in genomica en proteomica.