Поиск по профилю HMMER
Поиск по профилю HMMER идентифицирует отдаленные гомологи белковых последовательностей, используя вероятностные модели белковых семейств, известные как профильные скрытые марковские модели (HMM). Разработанный Эдди и его коллегами, этот метод улавливает закономерности вариаций последовательностей внутри белковых семейств и обнаруживает гомологи с гораздо большей чувствительностью, чем матричные веса позиций или парное выравнивание.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Hidden Markov Model Profile Search for Sequence Homology. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/bioinformatics/hmmer-profile-search
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Реконструкция методом крио-ЭМБиоинформатика↔ сравнить
- Метагеномный биннингБиоинформатика↔ сравнить
- Молекулярное докированиеБиоинформатика↔ сравнить
Упоминается в
Similar methods
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →