71、生物信息与科学可视化技术解析

生物信息与科学可视化技术解析

在生物信息学和科学可视化领域，有两项重要的技术成果值得深入探讨，分别是结构锚定隐马尔可夫模型（saHMM）相关技术以及交互式流体流动模拟数据体可视化技术。下面将详细介绍这两项技术的原理、操作方法和应用。

1. saHMM 技术

1.1 算法选择

在选择代表域（saHMM - members）时，评估了两种算法：算法 1 和算法 2。算法 2 能为午夜 ASTRAL 集生成更多的 saHMM - members，可产生 44 个更多的 saHMM，但由于其进行全对全的结构比较，计算时间与域的数量呈二次方关系增长，对于包含超过 600 个域的四个最大家族并不实用，且其选择代表域的计算时间超过算法 1 一个数量级。因此，选择算法 1，尽管它对 SCOP 家族的覆盖略有降低。

1.2 午夜 ASTRAL 集分析

• 序列长度分布 ：使用算法 1 选择的午夜 ASTRAL 集中，域的序列长度分布显示，最常见的 saHMM - members 序列长度约为 100 个残基，最短的域为 21 个氨基酸，最长的为 1264 个残基。
• 分辨率分布 ：域结构测定的分辨率分布表明，大多数提取域的晶体结构分辨率在 1.5 至 2.5 埃之间，保证了测定结构的高可信度。

1.3 saHMM 数据库构建

构建 saHMM 数据库需要三个主要步骤：
1. 生成非冗余午夜 ASTRAL 集 ：按照上述算法 1 进行选择。