Порівняння методів
Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.
| Топологія мережі білок-білкових взаємодій× | Пошук за профілями HMMER× | |
|---|---|---|
| Галузь | Біоінформатика | Біоінформатика |
| Родина | Process / pipeline | Process / pipeline |
| Рік появи≠ | 2000 | 1994 |
| Автор методу≠ | Peter Uetz | Sean Eddy |
| Тип≠ | Network analysis pipeline | Probabilistic sequence search pipeline |
| Основоположне джерело≠ | Uetz, P., Giot, L., Cagney, G., Mansfield, T. A., Judson, R. S., Knight, J. R., ... & Lomax, J. (2000). A comprehensive analysis of protein-protein interactions in Saccharomyces cerevisiae. Nature, 403(6770), 623-627. 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 | protein interaction networks, interactome analysis, network topology | profile-hidden Markov model, HMM profile search, HMMER |
| Пов'язані | 3 | 3 |
| Підсумок≠ | Protein-protein interaction network analysis identifies and characterizes the structural properties of cellular interaction networks. Pioneered by Uetz and colleagues through large-scale yeast two-hybrid screening, this approach reveals topological features like hubs, modules, and motifs that encode functional organization and disease associations. | 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 ↗ |
|
|