ზუსტი დამთხვევა
ორიგინალის ენა
ქვეკორპუსები
ჯგუფები
კრებულები
ტიპები
ჟანრები
დარგები
გამომცემლობები
ავტორები
მთარგმნელები
გამოცემულია
წლიდან
წლამდე
თარგმნილია
წლიდან
წლამდე
წინა შემდეგი
1.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 1
The reason that the functions of a cell can be better understood by analyzing sequence data is ultimately because the flow of genetic information is dictated by the “central dogma” of biology in whichDNAis transcribed to RNA, which is translated to proteins.
ის, რომ უჯრედის ფუნქციები შეიძლება უკეთ გავიგოთ თანმიმდევრობების მონაცემების ანალიზის საშუალებით, ძირითადად გამოწვეულია გენეტიკური ინფორმაციის ნაკადის მართვით ბიოლოგიის „მთავარი დოგმის“ საშუალებით, რომლის მიხედვით დნმ-ი რნმ-ზე გადაიწერება, რომელიც ცილებად ითარგმნება.
2.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 1
Sequence data from high throughput analysis often contain errors.
თანმიმდევრობების მონაცემები, რომლებიც მიღებულია მაღალი წარმადობის მქონე ანალიზის შედეგად, ხშირად შეცდომებს შეიცავს.
3.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 2
One of the hallmarks of modern genomic research is the generation of enormous amounts of raw sequence data.
სეკვენირების შედეგად მიღებული ნედლი მონაცემების უზარმაზარი რაოდენობით დაგროვება თანამედროვე გენომური კვლევის ერთ-ერთი დამახასიათებელი ნიშანია.
4.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 2
There are three major public sequence databases that store rawnucleic acid sequence data produced and submitted by researchers worldwide: GenBank, the European Molecular Biology Laboratory (EMBL) database and the DNA Data Bank of Japan (DDBJ), which are all freely available on the Internet.
არსებობს მთელი მსოფლიოს მეცნიერების მიერ შექმნილი თანმიმდევრობების სამი ძირითადი უფასო მონაცემთა ბაზა, სადაც ინახება ნუკლეინის მჟავების თანმიმდევრობების დაუმუშავებელი მონაცემები: გენბანკი, ევროპული მოლეკულური ბიოლოგიის ლაბორატორიის მონაცემთა ბაზა და იაპონიის დნმ მონაცემთა ბანკი. ამ ბაზებზე წვდომა შესაძლებელია ინტერნეტის საშუალებით და უფასოა.
5.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 2
This means that by connecting to any one of the three databases, one should have access to the same nucleotide sequence data. Although the three databases all contain the same sets of raw data, each of the individual databases has a slightly different kind of format to represent the data.
ეს ნიშნავს, რომ ამ სამი ბაზიდან ნებისმიერთან დაკავშირებით ნუკლეოტიდის თანმიმდევრობის ერთსა და იმავე მონაცემებს მიიღებთ, მაგრამ ამავე დროს ეს მონაცემები რამდენადმე განსხვავებული ფორმატით იქნება წარმოდგენილი.
6.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 2
The amount of computational processing work varies greatly among the secondary databases; some are simple archives of translated sequence data from identified open reading frames in DNA.
შესასრულებელი კომპიუტერული დამუშავების სამუშაოს მოცულობა სხვადასხვა მეორეული მონაცემთა ბაზების შემთხვევაში მნიშვნელოვნად განსხვავდება: ზოგი ბაზა არის დნმ-ში გაშიფრული ღია ამოკითხვის ჩარჩოების მიხედვით გადათარგმნილი თანმიმდევრობების მარტივი არქივი.
7.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 2
GenBank is the most complete collection of annotated nucleic acid sequence data for almost every organism.
გენბანკი, თითქმის ყველა ორგანიზმის ნუკლეინის მჟავების თანმიმდევრობების ანოტირებული მონაცემების ყველაზე სრული კოლექციაა.
8.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 2
Each line of sequence data is limited to sixty to eighty characters in width.
თანმიმდევრობის მონაცემების ყოველი სტრიქონი ლიმიტირებულია სამოციდან ოთხმოც სიმბოლომდე.
9.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 2
It is also important to bear in mind that sequence data in these databases are less than perfect.
მნიშვნელოვანია გვახსოვდეს, რომ ამ მონაცემთა ბაზებში შეყვანილი თანმიმდევრობების მონაცემები შორსაა იდეალურისგან.
10.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
A zero score means that the frequency of amino acid substitutions found in the homologous sequence data set is equal to that expected by chance.
ნული მაჩვენებელი ნიშნავს, რომ ჰომოლოგიური ჩანაცვლებების მონაცემების სიმრავლეში აღმოჩენილი ამინომჟავების ჩანაცვლებების სიხშირე, შემთხვევითობით მოსალოდნელი სიხშირის ტოლია.
11.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
A negative score means that the frequency of amino acid substitutions found in the homologous sequence data set is less than would have occurred by random chance.
უარყოფითი მაჩვენებელი ნიშნავს, რომ ჰომოლოგიური თანმიმდევრობების მონაცემების სიმრავლეში აღმოჩენილი ამინომჟავების ჩანაცვლებების სიხშირე იმაზე ნაკლებია, ვიდრე შემთხვევითობით იქნებოდა მოსალოდნელი.
12.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 10
The advent of the genomic era with tremendous amounts of molecular sequence data has led to the rapid development of molecular phylogenetics.
გენომური ეპოქა თანმიმდევრობების მოლეკულური მონაცემების უზარმაზარ რაოდენობას გვაძლევს, რაც მოლეკულური ფილოგენეზის სწრაფ განვითარებას განაპირობებს.
13.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 10
For constructing molecular phylogenetic trees, one can use either nucleotide or protein sequence data.
მოლეკულური ფილოგენეზური ხეების ასაგებად შესაძლებელია ნუკლეოტიდების ან ცილის თანმიმდევრობების მონაცემების გამოყენება.
14.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 17
This step of genome sequencing is also known as finishing, which is followed by computational assembly of all the sequence data into a final complete genome.
გენომის სეკვენირების ეს ეტაპი ასევე ცნობილია თევზაობის სახელით, რასაც მოჰყვება თანმიმდევრობის ყველა მონაცემის კომპიუტერული დაკავშირება საბოლოო სრულ გენომში.
15.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 17
There are a variety of programs available for processing the raw sequence data.
გვაქვს მრავალი პროგრამა, რომელსაც შეუძლია თანმიმდევრობის ნედლი მონაცემების დამუშავება.
16.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 17
With the genome sequence data being generated at an exponential rate, there is a need to develop fast and automated methods to annotate the genomic sequences.
მონაცემები თანმიმდევრობებზე ექსპონენციური სიჩქარით იზრდება, ამიტომ აუცილებელი გახდა გენომური თანმიმდევრობების ანოტირების სწრაფი და ავტომატიზებული მეთოდების განვითარება.
17.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 17
Genome mapping using relative positions of genetic markers without knowledge of sequence data is a low-resolution approach to describing genome structures.
გენომის დარუკება გენეტიკური მარკერების ფარდობითი პოზიციების გამოყენებით, თანმიმდევრობების მონაცემებზე ინფორმაციის გარეშე, გენომის სტრუქტურების აღწერის დაბალ რეზოლუციანი მიდგომაა.
18.
ბიოლოგია | თავი XX
Representatives of the public consortium point out that Celera made much use of the consortium's maps and sequence data, which are immediately made freely available to all researchers, unlike Celera's data.
საზოგადოებრივი კონსორციუმის წარმომადგენლები აცხადებენ, რომ ცელერამ კონსორციუმის რუკები და თანმიმდევრობების მონაცემები გამოიყენა, რომლებიც იმწამსვე თავისუფლად ხელმისაწვდომი ხდება ყველა მკვლევრისთვის, ცელერას მიერ მიღებული მონაცემებისგან განსხვავებით.
წინა შემდეგი