HMMER Profile Search
HMMER profile search identifies distant protein sequence homologs using probabilistic models of protein families, known as profile Hidden Markov Models (HMMs). Developed by Eddy and colleagues, this method captures sequence variation patterns within protein families and detects homologs with far greater sensitivity than position-weight matrices or pairwise alignment.
Rekod sumber
Petikan disalin secara verbatim daripada rekod sumber kaedah. Tiada pengesahan peringkat tuntutan disimpulkan daripadanya.
- 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
- Eddy, S. R. (1998). Profile hidden Markov models. Bioinformatics, 14(9), 755-763. · DOI 10.1093/bioinformatics/14.9.755
- 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
Tuntutan yang dikurasi
Tuntutan disimpan dalam lejar bukti, setiap satu dengan penilaiannya sendiri.
Pandangan ini tidak mencipta penilaian tuntutan apabila lejar tiada.
Kaedah berkaitan
Dijana daripada graf kaedah dan ditunjukkan sebagai perhubungan yang dicadangkan mesin — tiada tuntutan bukti disimpulkan.