Порівняння методів
Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.
| Де ново збірка транскриптому× | Пошук за профілями HMMER× | |
|---|---|---|
| Галузь | Біоінформатика | Біоінформатика |
| Родина | Process / pipeline | Process / pipeline |
| Рік появи≠ | 2011 | 1994 |
| Автор методу≠ | Aviv Regev | Sean Eddy |
| Тип≠ | Sequence assembly pipeline | Probabilistic sequence search pipeline |
| Основоположне джерело≠ | Grabherr, M. G., Haas, B. J., Yassour, M., Levin, J. Z., Thompson, D. A., Amit, I., ... & Regev, A. (2011). Full-length transcriptome assembly from RNA-Seq data without a reference genome. Nature Biotechnology, 29(7), 644-652. DOI ↗ | 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 ↗ |
| Інші назви | transcriptome assembly, de novo assembly, RNA-Seq assembly | profile-hidden Markov model, HMM profile search, HMMER |
| Пов'язані | 3 | 3 |
| Підсумок≠ | De novo transcriptome assembly reconstructs full-length messenger RNA sequences directly from sequencing reads without requiring a reference genome. Pioneered by Regev, Haas, and colleagues, this pipeline enables transcript discovery in non-model organisms and detection of novel isoforms, fusion genes, and splice variants. | 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. |
| ScholarGateНабір даних ↗ |
|
|