ScholarGate
Асистент
Process / pipelineSequence homology search

Търсене с HMMER профили

Търсенето с HMMER профили идентифицира далечни хомолози на протеинови последователности, използвайки вероятностни модели на протеинови семейства, известни като профилни Скрити Марковски Модели (HMMs). Разработен от Еди и колеги, този метод улавя моделите на вариация в последователностите в рамките на протеиновите семейства и открива хомолози със значително по-голяма чувствителност от матриците на позиционните тегла или двустранните подравнявания.

Отворете в MethodMindСкороApply, compare, get guidance
Tools & resources
Изтегляне на слайдове
Learn & explore
ВидеоСкоро

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Карта на методите

Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.

Източници

  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

Как да цитирате тази страница

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

Кой метод?

Поставете този метод до най-близките му сродни методи и ги четете едно до друго — библиотеката полага книгите на масата; изборът е ваш.

Сравняване едно до друго

Цитиран в

ScholarGateHMMER Profile Search (Hidden Markov Model Profile Search for Sequence Homology). Извлечено на 2026-06-17 от https://scholargate.app/bg/bioinformatics/hmmer-profile-search · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026