Modelos ocultos de Markov en análisis de secuencia
Los modelos ocultos de Markov son marcos probabilísticos para modelar patrones de secuencia en la búsqueda, alineación y clasificación de familias de proteínas de genes.
Análisis K-mer: composición y frecuencia de la secuencia
El análisis de K-mer cuenta subcadenas cortas de longitud k en secuencias para la caracterización del genoma, la corrección de errores y la agrupación metagenómica.
Descubrimiento de motivos: encontrar patrones regulatorios en secuencias
El descubrimiento de motivos identifica patrones de secuencia cortos y conservados que representan sitios de unión o elementos funcionales.
Alineación de secuencias múltiples: comparación de tres o más secuencias
El alineamiento de secuencias múltiples extiende el alineamiento por pares para comparar múltiples secuencias homólogas para análisis filogenéticos y funcionales.
Diseño de cebadores para PCR y secuenciación.
El diseño del cebador crea oligonucleótidos cortos con termodinámica y especificidad óptimas para reacciones de secuenciación y amplificación por PCR.
Análisis de promotores: identificación de regiones regulatorias
El análisis del promotor identifica sitios de inicio de la transcripción y elementos reguladores que controlan la expresión génica.
Alineación de secuencias: comparación por pares de secuencias biológicas
El alineamiento de secuencias organiza secuencias de ADN, ARN o proteínas para identificar regiones de similitud y relaciones evolutivas.
Ensamblaje de secuencias: reconstrucción de ADN a partir de fragmentos
Los algoritmos de ensamblaje de secuencias fusionan fragmentos de ADN superpuestos en secuencias contiguas para la reconstrucción del genoma y el transcriptoma.
Búsqueda de bases de datos de secuencias con BLAST
BLAST encuentra regiones de similitud local entre secuencias de consulta y entradas de bases de datos para inferencia funcional y evolutiva.
