ScholarGate
Assistent
Process / pipelineSequence homology search

Cerca de perfils HMMER

La cerca de perfils HMMER identifica homòlegs de seqüències proteiques distants utilitzant models probabilístics de famílies de proteïnes, coneguts com a models ocults de Markov de perfil (HMM). Desenvolupat per Eddy i col·laboradors, aquest mètode captura patrons de variació de seqüències dins de famílies de proteïnes i detecta homòlegs amb molta més sensibilitat que les matrius de pesos de posició o l'alineament per parells.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatBaixa les diapositives

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Mapa de mètodes

El veïnat de mètodes relacionats — seleccioneu un node per explorar-lo.

Fonts

  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

Com citar aquesta pàgina

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

Quin mètode?

Poseu aquest mètode al costat dels seus parents més pròxims i llegiu-los de costat a costat — la biblioteca disposa els llibres sobre la taula; la tria és vostra.

Compara de costat a costat

Citat per

ScholarGateHMMER Profile Search (Hidden Markov Model Profile Search for Sequence Homology). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/bioinformatics/hmmer-profile-search · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026