Căutare Profil HMMER
Căutarea de profiluri HMMER identifică omologi distanți ai secvențelor proteice utilizând modele probabilistice ale familiilor de proteine, cunoscute sub denumirea de modele ascunse Markov de profil (HMM-uri). Dezvoltată de Eddy și colaboratorii săi, această metodă surprinde tiparele de variație a secvențelor în cadrul familiilor de proteine și detectează omologi cu o sensibilitate mult mai mare decât matricile de poziție-ponderată sau alinierea pereche.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Harta metodelor
Vecinătatea metodelor înrudite — selectați un nod pentru a explora.
Surse
- 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 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 3). Hidden Markov Model Profile Search for Sequence Homology. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/bioinformatics/hmmer-profile-search
Ce metodă?
Așezați această metodă lângă cele mai apropiate rude și citiți-le alăturat — biblioteca pune cărțile pe masă; alegerea vă aparține.
- Reconstrucție prin crio-microscopie electronicăBioinformatică↔ compară
- Binarea MetagenomicăBioinformatică↔ compară
- Docarea molecularăBioinformatică↔ compară
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →