GlimmerHMM是基于Generalized Hidden Markov Model (GHMM)进行基因预测，GlimmerHMM把一个基因看做几种特征序列（状态）的有序切换，这些特征序列包括内含子，基因间隔区，四种外显子（第一个外显子，中间的外显子，最后一个外显子，唯一的外显子），切换的过程形成马尔科夫链。
该软件的一些假设
- 每个基因开始于起始密码子ATG（but partial genes can be predicted）
- 每个基因阅读框内除最后一个密码子外没有终止密码子（no in-frame stop codons）
- 每个外显子与前一个外显子在同一个阅读框中。（翻译阅读时外显子间没有移框）
优点：GlimmerHMM的搜索范围下降，从而计算效率得以提高。
缺点：真正的移框外显子（genuine frame shifts）无法被检测到。
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模型训练
GlimmerHMM需要一个训练数据集，包含尽可能多的来自生物体基因组的完整编码序列，用于进行基因预测，目前训练的模型有拟南芥，水稻，人类，斑马鱼，线虫
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数据收集
（1）已经有良好实验背景的该物种基因信息（理想状况，一般不会太多）
（2）从非冗余蛋白数据库（nr）中搜索能够map到基因组上的长ORFs（大于500bp），获取外显子位置信息 （比较常见）
（3） PASA？
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开始训练
trainGlimmerHMM <mfasta_file> <exon_file> [optional_parameters]
其中 为fasta的序列文件（下载的近源物种基因组序列无需整理）
>seq1
AGTCGTCGCTAGCTAGCTAGCATCGAGTCTTTTCGATCGAGGACTAGACTT
CTAGCTAGCTAGCATAGCATACGAGCATATCGGTCATGAGACTGATTGGGC
>seq2
TTTAGCTAGCTAGCATAGCATACGAGCATATCGGTAGACTGATTGGGTTTA
TGCGTTA
为外显子位置信息，这个文件要求与mfasta_file一致：序列名称一致，位置序号正确指代mfasta_file的序列，不同的序列之间用空行隔开。
seq1 5 15
seq1 20 34seq1 50 48
seq1 45 36seq2 17 20
这个例子中，序列sep1具有两个基因，第一个在先导链上（the direct strand）后一个在互补链上，每个基因有两个外显子。
这里有一份真实的mfasta_file和exon_file，可用于理解exon_file。
如果训练集中序列太少，程序会自动警告并且退出，默认情况下要求至少50个具有完整起始密码子（ATG）和终止密码子（TAA/TAG/TGA）的基因在训练集中。
运行GlimmerHMM
glimmerhmm_linux fasta.file -d trained_dir/arabidopsis -g -n 1
#参数
-g Print output in gff format
-n Print top n best predictions
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