隐马尔可夫模型用于蛋白质序列分析

被引：9

作者：

吴晓明

宋长新

王波

程敬之

机构：

[1] 西安交通大学生命科学与技术学院生物信息学研究中心

[2] 西安交通大学生命科学与技术学院生物医学工程系

来源：

生物医学工程学杂志 | 2002年 / 03期

关键词：

隐马尔可夫模型; SCOP数据库; 蛋白质分类; 序列分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

Q51 [蛋白质];

学科分类号：

摘要：

隐马尔可夫模型 (Hidden Markov model,HMM)用于蛋白质研究是生物信息学研究的新领域。目前 ,人们已经得到大量的蛋白质序列和结构数据 ,传统研究蛋白质的方法已经不再实用 ,生物学家已经转向能够处理大量数据的统计方法来进行研究。隐马尔可夫模型可以通过训练 ,识别同一特征的蛋白质序列。从 SCOP数据库中选择了一个蛋白质族 ,由它得到了能够代表该族特征的隐马尔可夫模型 ,并用该模型对一些蛋白质序列进行分析。结果表明 ,HMM能够较好的表示同一族的蛋白质 ,并能够从许多蛋白质序列中识别出该族的蛋白质序列

引用

页码：455 / 458

页数：4

共 4 条

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[2] Progress in protein structure prediction: assessment of CASP3. Sternberg Michael JE,Bates PA,Kelley LA,et al. Current Opinion . 1999
[3] 生物信息学手册[M]. 上海科学技术出版社 , 郝柏林,张淑誉编著, 2000
[4] The quest to deduce protein function from sequence: the role of pattern databases. Attwood TK. The International Journal of Biochemistry &Cell Biology . 1999

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