数据集概述
本数据集为SimBa-SAl统计比对模拟方法的研究补充数据，涉及序列比对的模拟建模与算法验证。SimBa-SAl基于连续马尔可夫过程处理插入缺失和替换事件，可计算最大似然比对、序列对概率及采样替代比对，其准确性优于现有算法，且能适配多种插入缺失模型。
文件详解
- 文件名称：SimBa_SAl_Supp_Revised.docx
- 文件格式：DOCX
- 字段映射介绍：文档类文件，内容包含SimBa-SAl统计比对模拟方法的补充研究信息，可能涉及算法验证数据、参数估计结果、模型拟合分析等研究细节（具体字段需参考文档内容）。
数据来源
论文“A simulation-based approach to statistical alignment”
适用场景
- 生物信息学序列比对算法研究: 用于验证SimBa-SAl方法在序列比对中的准确性与效率。
- 进化生物学序列动态建模: 分析长插入缺失模型与TKF91模型的拟合度，优化序列进化动力学模型。
- 统计比对参数估计: 基于模拟数据估计插入缺失、替换事件的概率参数。
- 生物信息学算法对比分析: 对比SimBa-SAl与现有成对比对算法在模拟及实证数据集上的性能差异。
