Ridden.Markov modeller (HMMs) tillämpas t.0 problemen med statistisk modellering, databassökning och flera sekvens anpassning av protein familjer och protein domäner. Dessa metoder demonstreras på globinfamiljen, proteinkinaskatalysatordomänen och EF-hands kalciumbindningsmotivet. I varje fall beräknas parametrarna för en HMM utifrån en uppsättning ojusterade sekvenser. Efter att HMM har byggts, används det för att få en multipel justering av alla träningssekvenser. Det används också för att söka. 22 databas för andra sekvenser. som är medlemmar av den givna proteinfamiljen, eller innehåller den givna domänen. The Hi" producerar flera justeringar av god kvalitet som överensstämmer nära med de anpassningar som produceras av program som innehåller tredimensionell strukturell information. När de används i diskrimineringstester (genom att undersöka hur nära sekvenserna i en databas passar globin, kinas och EF-hand HMMs), "\ HMM kan skilja medlemmar av dessa familjer från icke-medlemmar med en hög grad av noggrannhet. Både HMM och PROFILESFORSKNING (en teknik som används för att söka efter samband mellan en proteinsekvens och multiplicera inpassade sekvenser) presterar bättre i dessa tester än PROSITE (ett lexikon över platser och mönster i proteiner). HMM appecvs att ha en liten fördel jämfört med PROFILESK när det gäller lägre nivåer av falska negativa och falska positiva, även om HMM tränas med endast ojusterade sekvenser, medan PROFILESK kräver anpassade träningssekvenser. Våra resultat tyder på att det finns ett EF-hands kalciumbindningsmotiv i ett högkonserverat och evolutionärt bevarat putativt intracellulärt område med 155 rester i den a-l-subenheten av L-typ kalciumkanaler som spelar en viktig roll i excitation-contraction koppling. Denna region har föreslagits innehålla de funktionella domäner som är typiska eller nödvändiga för alla L-typ kalciumkanaler oavsett om de parar sig med ryanodinreceptorer, leder joner eller båda. SCHWEIZ-PROT
I REF tillämpade författarna HMM för att söka gemensamma mönster mellan en proteinsekvens och multiplicera inpassade sekvenser.
Hidden Markov models in computational biology: applications to protein modeling
{'venue': 'JOURNAL OF MOLECULAR BIOLOGY', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}