ScholarGate
Avustaja
Process / pipelineSequence homology search

HMMER-profiilihaku

HMMER-profiilihaku tunnistaa etäisiä proteiinisekvenssihomologeja käyttäen proteiiniperheiden todennäköisyysmalleja, jotka tunnetaan piilo-Markov-malleina (HMM). Eddyn ja kollegoiden kehittämä menetelmä vangitsee sekvenssivariaatiokuvioita proteiiniperheiden sisällä ja havaitsee homologeja paljon suuremmalla herkkyydellä kuin paikkapainomatriisit tai pareittainen kohdistus.

Avaa sovelluksessa MethodMindTulossaApply, compare, get guidance
Tools & resources
Lataa diat
Learn & explore
VideoTulossa

Lue koko menetelmä

Vain jäsenille

Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.

Kirjaudu sisään

Menetelmäkartta

Lähimenetelmien naapurusto — valitse solmu tutkiaksesi.

Lähteet

  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

Näin viittaat tähän sivuun

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

Mikä menetelmä?

Aseta tämä menetelmä lähimpien sukulaistensa rinnalle ja lue niitä yhdessä — kirjasto asettaa teokset pöydälle; valinta on sinun.

Vertaa rinnakkain

Tähän viittaavat

ScholarGateHMMER Profile Search (Hidden Markov Model Profile Search for Sequence Homology). Haettu 2026-06-15 osoitteesta https://scholargate.app/fi/bioinformatics/hmmer-profile-search · Aineisto: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026