隐马尔科夫模型

搜索
登录

隐马尔科夫模型

文章数：3篇

蛋白质结构预测

Nature子刊：构建出远超AlphaFold2精度的蛋白质互作结构

蛋白质结构预测一直是生物信息学领域的重要研究课题。近日，新加坡国立大学和美国密歇根大学研究人员在Nature Methods发表最新研究，开发出两款基于AI的蛋白质互作结构预测软件，DeepMSA2通过利用递推动态规划和隐马尔科夫模型算法，可从海量宏基因组序列库中快速提取高质量的MSA数据；而DMFold算法可高效构建蛋白质复合物的三维结构，其精度远超AlphaFold2，值得关注。

蛋白质结构预测机器学习研究论文基础研究宏基因组

Science子刊：宏转录组数据中被忽视的ssRNA噬菌体序列

噬菌体作为地球上数量最多的一种细菌病毒，人们对其种类的认识非常有限。传统的用于分离鉴定噬菌体的方法，因其通量低且对特定噬菌体具有偏好性，难以满足需要。而从微生物宏基因组/转录组数据中鉴定噬菌体序列则高效且全面得多。发表在Science advances上的一项研究，对已发表的微生物宏转录组数据进行ssRNA噬菌体基因组序列预测，鉴定了上万个新的ssRNA噬菌体基因组序列，其中接近完整的有1015个。该研究将ssRNA噬菌体的数量由目前的十几个扩展至了上千个，极大丰富了人们对于ssRNA多样性的认识。

宏转录组 ssRNA噬菌体基因组噬菌体蛋白隐马尔科夫模型

抗生素耐药基因

Bioinformatics：在宏基因组中分析ARG的新工具

如何快速地鉴定并分析宏基因组样本中的抗生素耐药基因，近期Bioinformatics[IF：7.307]发表的这篇文章介绍了一种新的在线分析工具，其中包含了一个结构化的抗生素耐药基因数据库，推荐专业人士阅读。

抗生素耐药基因隐马尔科夫模型宏基因组 Martin Laclaustra Martin Laclaustra