ScholarGate
Asistents
Process / pipelineSequence homology search

HMMER profila meklēšana

HMMER profila meklēšana identificē attālus proteīnu sekvenču homologus, izmantojot proteīnu dzimtu probablistiskos modeļus, kas pazīstami kā profila slēptie Markova modeļi (HMM). Šo metodi, ko izstrādājis Edijs (Eddy) un kolēģi, izmanto, lai aprakstītu sekvenču variācijas modeļus proteīnu dzimtās un atklātu homologus ar daudz lielāku jutību nekā pozīciju svēruma matricas vai pāru salīdzinājumi.

Atvērt MethodMindDrīzumāApply, compare, get guidance
Tools & resources
Lejupielādēt slaidus
Learn & explore
VideoDrīzumā

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Metožu karte

Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.

Avoti

  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

Kā citēt šo lapu

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

Kura metode?

Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.

Salīdzināt blakus

Uz to atsaucas

ScholarGateHMMER Profile Search (Hidden Markov Model Profile Search for Sequence Homology). Izgūts 2026-06-17 no https://scholargate.app/lv/bioinformatics/hmmer-profile-search · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026