序列分析中的隐马尔可夫模型
隐马尔可夫模型是用于对基因查找、比对和蛋白质家族分类中的序列模式进行建模的概率框架。
K-mer 分析：序列组成和频率
K-mer 分析对序列中长度为 k 的短子串进行计数，以进行基因组表征、纠错和宏基因组分箱。
基序发现：寻找序列中的调控模式
基序发现识别代表结合位点或功能元件的短的、保守的序列模式。
多序列比对：比较三个或更多序列
多序列比对扩展了成对比对，以比较多个同源序列以进行系统发育和功能分析。
PCR 和测序引物设计
引物设计可创建具有最佳热力学和 PCR 扩增和测序反应特异性的短寡核苷酸。
发起人分析：确定监管区域
启动子分析可识别转录起始位点和控制基因表达的调控元件。
序列比对：生物序列的成对比较
序列比对排列 DNA、RNA 或蛋白质序列，以识别相似区域和进化关系。
序列组装：从片段重建 DNA
序列组装算法将重叠的 DNA 片段合并成连续的序列，以进行基因组和转录组重建。
使用 BLAST 进行序列数据库搜索
BLAST 查找查询序列和数据库条目之间的局部相似性区域，以进行功能和进化推理。
