ScholarGate
Trợ lý
Process / pipelineSequence homology search

Tìm kiếm Hồ sơ HMMER

Tìm kiếm hồ sơ HMMER xác định các họ hàng trình tự protein xa bằng cách sử dụng các mô hình xác suất của các họ protein, được gọi là Mô hình Markov Ẩn hồ sơ (HMM). Được phát triển bởi Eddy và các đồng nghiệp, phương pháp này nắm bắt các mẫu biến đổi trình tự trong các họ protein và phát hiện các họ hàng với độ nhạy cao hơn nhiều so với ma trận trọng số vị trí hoặc căn chỉnh cặp.

Mở trong MethodMindSắp ra mắtApply, compare, get guidance
Tools & resources
Tải xuống bản trình chiếu
Learn & explore
VideoSắp ra mắt

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Bản đồ phương pháp

Lân cận của các phương pháp liên quan — chọn một nút để khám phá.

Nguồn tài liệu

  1. 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
  2. Eddy, S. R. (1998). Profile hidden Markov models. Bioinformatics, 14(9), 755-763. DOI: 10.1093/bioinformatics/14.9.755
  3. 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

Cách trích dẫn trang này

ScholarGate. (2026, June 3). Hidden Markov Model Profile Search for Sequence Homology. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/bioinformatics/hmmer-profile-search

Phương pháp nào?

Đặt phương pháp này bên cạnh những phương pháp gần gũi nhất với nó và đọc chúng song song — thư viện bày sách lên bàn; lựa chọn là của bạn.

So sánh song song

Được tham chiếu bởi

ScholarGateHMMER Profile Search (Hidden Markov Model Profile Search for Sequence Homology). Truy cập ngày 2026-06-17 từ https://scholargate.app/vi/bioinformatics/hmmer-profile-search · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026