HMMER: Быстрый и чувствительный поиск сходства последовательностей

Краеугольным камнем современной молекулярной биологии является электронный перенос аннотаций с нескольких экспериментально охарактеризованных последовательностей на огромное количество, определяемое с помощью современных технологий секвенирования ДНК. Как правило, эволюционно родственные последовательности имеют некоторую степень сходства, и алгоритмы поиска последовательностей используют этот принцип для выявления гомологов. Потребность в быстром и чувствительном методе поиска последовательностей привела к разработке программного обеспечения HMMER и соответствующего веб-сайта, размещенного в EMBL-EBI. В последней версии программное обеспечение сочетает сложные эвристические методы ускорения, математические и вычислительные оптимизации, позволяющие использовать скрытые марковские модели профиля (HMM) для анализа последовательностей. В этой презентации Роб Финн рассматривает некоторые основы алгоритма HMMER и использование HMMER через веб-сайт.

Этот вебинар предназначен для тех, кто хочет узнать больше о HMMER. Предварительные знания биоинформатики не требуются, но понимание биологии на уровне бакалавриата будет полезным. Этот вебинар был записан 14 ноября 2018 года. Слайды, дополнительные ссылки и информация доступны в онлайн-версии Train:

https://www.ebi.ac.uk/training/online...

Список предстоящих вебинаров в прямом эфире можно найти на страницах учебных материалов EMBL-EBI.

https://www.ebi.ac.uk/training/webinars

Записи предыдущих вебинаров доступны в онлайн-версии Train:

https://www.ebi.ac.uk/training/online...