Биоинформатика. Помогите, пожалуйста!

Постройте скрытую марковскую модель для поиска сайта рестрикции ACGT. Переходные вероятности из сайта и из фона в конец последовательности равны: a(Bg → E) = a(site → E)= 0.01. Переходная вероятность из фона в сайт равна a(Bg → site)=0.01. Эмиссионные вероятности фона все равны 0.25. 1) Нарисуйте автомат для модели (0.05 балла) 2) Восстановите недостающие вероятности (0.05 балла). 3) Напишите программу на Python, реализующие алгоритм Витерби для этой модели. (4 баллов) Проверьте: 1. Программа находит правильные сайты. 2. Замените вероятности перехода из фона в сайта значения a(Bg → site)=0.001 и проверьте, как в этом случае находятся сайты 4) Напишите программу для алгоритма Forward-Backward. Посмотрите как она работает на разных вероятностях перехода a(Bg → site) и постройте графики для вероятностей сайта и фона (4 балла). 5) Напишите программу генерации последовательности для этой модели (2 балла) При программировании на Python (можно на R): • Не используйте дополнительные библиотеки (nympy – можно), Поскольку для проверки мне надо будет их устанавливать, но при этом могут возникнуть конфликты как с установленной версией Python, так и с уже установленными пакетами. Разбираться с этим я не буду. • Код – комментируйте, особенно – что значат те или иные переменные. Комментарии – только по-английски, в крайнем случае – транслитом, иначе у меня могут возникнуть проблемы с кодировкой. Есть стиль программирования – сначала пишутся комментарии, а только потом между строк комментариев – сам код Для алгоритма Витерби и алгоритма FB можно вместо программирования на Python использовать Exel или OpenOffice. Последовательность для тестирования: gataggattatcattcataagtttcagagcaatgtccttattctggaacttggatttatggctcttttggtttaatttcgcctgattcttgatctcctttagcttctcgacgtgggcctttttcttgccatatggatccgctgcacggtcctgttccctagcatgtacgtgagcgtatttccttttaaaccacgacgctttgtcttcattcaacgtttcccattgtttttttctactattgctttgctgtgggaaaaacttatcgaaagatgacgactttttcttaattctcgttttaagagcttggtgagcgctaggagtcactgccag