HMMER profilkeresés

A HMMER profilkeresés valószínűségi modellek, ismertebb nevén profil Rejtett Markov Modellek (HMM-ek) segítségével azonosít távoli fehérjeszekvencia-homológokat. Eddy és munkatársai által kifejlesztett módszer megragadja a fehérjecsaládokon belüli szekvenciavariációs mintázatokat, és sokkal nagyobb érzékenységgel észleli a homológokat, mint a pozíció-súly mátrixok vagy a párhuzamos igazítás. A magelv az, hogy a konzervált funkcionális domének jellegzetes szubsztitúciós mintázatokat mutatnak, amelyeket valószínűségi alapon lehet kódolni. Egy profil HMM egy több szekvenciás igazítást valószínűségi állapotgépműként reprezentál, ahol minden pozíciónak saját kibocsátási valószínűségei vannak az aminosavak tekintetében. Egy lekérdezési szekvencia HMM-adatbázisokban történő keresése a legvalószínűbb családi vagy doménegyezések azonosítását teszi lehetővé. A módszer azért működik, mert a funkcionális maradékokra vonatkozó evolúciós kényszerek kimutatható statisztikai jeleket hoznak létre; a HMM-keretrendszer jobban megragadja a pozíció-specifikus konzerváltságot, mint az egyszerű pontozási mátrixok.