ScholarGate
المساعد
Process / pipelineSequence homology search

بحث HMMER Profile

يحدد بحث HMMER Profile المتواليات البروتينية البعيدة النظير باستخدام نماذج احتمالية لعائلات البروتينات، والمعروفة باسم نماذج ماركوف المخفية التعريفية (HMMs). طورت هذه الطريقة بواسطة إيدي وزملاؤه، وهي تلتقط أنماط تباين المتواليات داخل عائلات البروتينات وتكتشف المتواليات المتناظرة بحساسية أكبر بكثير من مصفوفات وزن الموضع أو المحاذاة الثنائية.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاتنزيل الشرائح

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

خريطة المناهج

محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.

المصادر

  1. Krogh, A., Brown, M., Mian, I. S., Sjölander, K., & Haussler, D. (1994). Hidden Markov models in computational biology: applications to protein modeling. Journal of Molecular Biology, 235(5), 1501-1531. DOI: 10.1006/jmbi.1994.1104
  2. Eddy, S. R. (1998). Profile hidden Markov models. Bioinformatics, 14(9), 755-763. DOI: 10.1093/bioinformatics/14.9.755
  3. Finn, R. D., Clements, J., & Eddy, S. R. (2011). HMMER web server: interactive sequence similarity searching. Nucleic Acids Research, 39(Web Server issue), W29-W37. DOI: 10.1093/nar/gkr367

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Hidden Markov Model Profile Search for Sequence Homology. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/bioinformatics/hmmer-profile-search

أيُّ منهج؟

ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.

قارن جنباً إلى جنب

يُستشهد بها في

ScholarGateHMMER Profile Search (Hidden Markov Model Profile Search for Sequence Homology). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/bioinformatics/hmmer-profile-search · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026