Cadenas de Markov ocultas discretas y los experimentos mendelianos

• Amarilla, César Daniel ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional de Asunción

     Universidad Nacional de Asunción

     Paraguay

     
• Localización: Reportes Científicos de la FACEN, ISSN-e 2222-145X, ISSN 2078-399X, Vol. 15, Nº. 1, 2024 (Ejemplar dedicado a: Reportes Científicos de la FACEN), págs. 15-32
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Discrete hidden Markov chains and mendelian experiments
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  • español

    La naturaleza presenta innumerables fenómenos envueltos de incertidumbre. El modelado de estos fenómenos constituye uno de los pilares de la estadística matemática en la formulación de estrategias de estimación. Los modelos ocultos de Markov forman una clase muy variada de modelos que han sido muy estudiados y aplicados en muy diversas ramas de las ciencias, desde la Ingeniería en telecomunicaciones hasta la Biología. Desde el punto de vista de la Biología, los perfiles basados en las cadenas de Markov ocultas son extensiones no triviales de los modelos de perfil usuales. Este reporte científico estudia herramientas matemáticas necesarias para la solución de los problemas que presentan los modelos ocultos de Markov al ser ajustados en los experimentos mendelianos. Los resultados demuestran la validez de la base teórica matemática de estos modelos como estrategias de estimación de fenómenos biológicos.

  • English

    Nature provides innumerable phenomena where uncertainty is involved. The modeling of these phenomena is the goal of statistics as a research field. Hidden Markov models form a very wide class of models that have been widely studied and applied in many different branches of science, from engineering to biology. From the viewpoint of biology, profiles based on hidden Markov chains are nontrivial extensions of the usual profile models. In this scientific report, we study some of the mathematical tools needed to solve problems posed when fitting hidden Markov models for subsequent application in mendelian experiments. Our results reinforce the validity of the theoretical basis of these models as mathematical estimation strategies for biological phenomena.