从GenBank®中提取序列，找到开放阅读帧(open reading frames, orf)，然后使用全局和局部对齐算法对序列进行对齐。

HMM轮廓如何用于表征蛋白质家庭。简档分析是生物信息学中的关键工具。常见的成对比较方法通常不敏感，足以用于分析远方相关的序列。相反，隐藏的Markov模型（HMM）配置文件提供了更好的替代方案，以将查询序列与序列系列的统计描述相关联。HMM配置文件使用位置特定的评分系统来捕获关于这些序列的多个对准中的各个位置处的守恒程度的信息。HMM谱分析可用于多个序列对准，用于数据库搜索，以分析序列组成和图案分割，并通过预测开放阅读框来预测蛋白质结构并定位基因。

使用基本的序列操作技术和计算一些有用的序列统计。它还说明了如何寻找编码区域(如蛋白质)并进行进一步的分析。

一种可以用来调查序列比对意义的方法。对齐中的身份或正数并不是重要对齐的明确指标。当与原始序列对齐时，一个序列的排列将具有类似的正数和恒等式的百分比。对齐的分数是对齐重要性的一个更好的指示器。这个例子使用了在序列比对中分析的相同的泰-萨克斯病相关基因和蛋白质。