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 2
It also offers direct access to certain sequence analysis applications such as sequence similarity searching and Clustal sequence alignment.
ის ასევე გვთავაზობს პირდაპირ წვდომას თანმიმდევრობების ანალიზის კონკრეტულ აპლიკაციებთან, როგორიცაა, თანმიმდევრობების მსგავსების ძებნა და თანმიმდევრობების ჯგუფური გათანაბრება.
2.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 4
Both programs can provide a reasonably good indication of sequence similarity by identifying similar sequence segments.
ორივე პროგრამას შეუძლია თანმიმდევრობების მსგავსი სეგმენტების იდენტიფიცირებით უზრუნველყოს თანმიმდევრობების სათანადო მსგავსების პოვნა.
3.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 4
Once regions of high sequence similarity are found, adjacent high-scoring regions can be joined into a full alignment.
თანმიმდევრობების გამოხატული მსგავსების რეგიონების პოვნის შემდეგ, მაღალი შეფასების მქონე მომიჯნავე რეგიონები შეიძლება სრულ გათანაბრებაში გაერთიანდეს.
4.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 4
The bit score measures sequence similarity independent of query sequence length and database size and is normalized based on the raw pairwise alignment score.
ბიტ-ხარისხი ზომავს თანმიმდევრობების მსგავსებას გამოსაკვლევი თანმიმდევრობის სიგრძისა და მონაცემთა ბაზის ზომისგან დამოუკიდებლად, და სტანდარტიზებულია ნედლი დაწყვილებული თანმიმდევრობების ხარისხზე დაყრდნობით.
5.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 5
Therefore, in the process of achieving maximum sequence similarity at the DNA level, mismatches of genetic codons occur that violate the accepted evolutionary scenario that insertions or deletions occur in units of codons.
ამიტომ, დნმ-ს დონეზე თანმიმდევრობების მაქსიმალური მსგავსების მიღწევის პროცესში ხდება გენეტიკური კოდონების შეუთავსებლობები. ეს კი არღვევს მიღებულ ევოლუციურ სცენარს – რომ ინსერციები და დელეციები კოდონებში ხდება.
6.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 13
Because protein structures have a much higher degree of conservation than the sequences, proteins can share common structures even without sequence similarity.
ცილებს სტრუქტურების კონსერვაციის გაცილებით მეტი ხარისხი ახასიათებს, ვიდრე თანმიმდევრობებს, ამიტომ მათ შეიძლება საერთო სტრუქტურები ჰქონდეთ, თუნდაც თანმიმდევრობები განსხვავებული იყოს.
7.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 13
The intramolecular approach relies on structural internal statistics and therefore does not depend on sequence similarity between the proteins to be compared.
მოლეკულებსშიდა მიდგომა შიდა სტრუქტურების სტატისტიკას ეყრდნობა და ამიტომ, შესადარებელი ცილების თანმიმდევრობების მსგავსებისგან დამოუკიდებელია.
8.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 13
Super families consist of families with similar structures, but weak sequence similarity.
სუპეროჯახები მსგავსი სტრუქტურების მქონე ოჯახებისგან შედგება, მაგრამ მათ თანმიმდევრობების სუსტი მსგავსება ახასიათებს.
9.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 15
It is also known as comparative modeling. The principle behind it is that if two proteins share a high enough sequence similarity, they are likely to have very similar three-dimensional structures.
ის ცნობილია შედარებითი მოდელირების სახელითაც და საფუძვლად უდევს პრინციპი, რომ თუ ორ ცილას თანმიმდევრობების საკმარისად დიდი მსგავსება ახასიათებს, დიდი ალბათობით, მათ ძალიან მსგავსი სამგანზომილებიანი სტრუქტურა ექნებათ.
10.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 15
Once the structure with the highest sequence similarity is identified as a template, the full-length sequences of the template and target proteins need to be realigned using refined alignment algorithms to obtain optimal alignment.
იმის შემდეგ, რაც შაბლონის სახით ყველაზე დიდი მსგავსების მქონე სტრუქტურას დავადგენთ, საჭიროა შაბლონისა და სამიზნე თანმიმდევრობების სრული სიგრძეების ხელმეორე გათანაბრება, რასაც ოპტიმალური გათანაბრების მისაღებად, გათანაბრების გამწმენდი ალგორითმების გამოყენებით ვახორციელებთ.
11.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 15
The best loop can be selected based on sequence similarity as well as minimal steric clashes with the neighboring parts of the structure.
ყველაზე საუკეთესო მარყუჟის შერჩევა შესაძლებელია თანმიმდევრობების მსგავსებაზე და მეზობელ ნაწილებთან სტრუქტურის სივრცულ კონტაქტზე დაყრდნობით.
12.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 15
Therefore, this approach can identify structurally similar proteins even without detectable sequence similarity.
ამიტომ, ამ მიდგომას სტრუქტურულად მსგავსი ცილების იდენტიფიცირება შეუძლია თანმიმდევრობების მსგავსების დადგენის გარეშეც.
13.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 16
The alignment is produced using dynamic programming with a scoring scheme that incorporates sequence similarity as well as energy terms.
გათანაბრებას ვახორციელებთ შეფასების სქემის მქონე დინამიკური პროგრამირების გამოყენებით, რომელიც თანმიმდევრობების მსგავსებასა და ენერგიის პირობებს აერთიანებს.
14.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 16
The unique feature of this program is that it does not require sequence similarity and therefore can handle very divergent sequences.
ამ პროგრამის უნიკალური თვისება იმაში მდგომარეობს, რომ ის არ ითხოვს თანმიმდევრობების მსგავსებას და ამიტომ, ძალიან დივერგირებული თანმიმდევრობების დამუშავება შეუძლია.
15.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
SEQUENCE HOMOLOGY VERSUS SEQUENCE SIMILARITY.
თანმიმდევრობების ჰომოლოგიურობა ან თანმიმდევრობების მსგავსება.
16.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
A related but different term is sequence similarity, which is the percentage of aligned residues that are similar in physiochemical properties such as size, charge, and hydrophobicity.
მსგავსი, მაგრამ განსხვავებული ტერმინია თანმიმდევრობების მსგავსება, რომელიც გვიჩვენებს იმ გათანაბრებული ნაშთების პროცენტს, რომელთა ფიზიკური და ქიმიური თვისებები, მაგ. ზომა, მუხტი და ჰიდროფობიურობა, მსგავსია.
17.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
It is important to distinguish sequence homology from the related term sequence similarity because the two terms are often confused by some researchers who use them interchangeably in scientific literature.
მნიშვნელოვანია, რომ მსგავსი ტერმინები: თანმიმდევრობების ჰომოლოგიურობა და თანმიმდევრობების მსგავსება განვასხვაოთ ერთმანეთისგან, სამეცნიერო ლიტერატურაში ზოგიერთი მკვლევარი მათ მცდარად ურთიერთშემცვლელებად იყენებს.
18.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
To be clear, sequence homology is an inference or a conclusion about a common ancestral relationship drawn from sequence similarity comparison when the two sequences share a high enough degree of similarity.
დავაზუსტოთ: თანმიმდევრობების ჰომოლოგიურობა არის თანმიმდევრობების შედარების საფუძველზე გამოტანილი დასკვნა, რომ თუ თანმიმდევრობებს მსგავსების საკმარისად მაღალი ხარისხი აქვთ, ორგანიზმები საერთო წინაპრისგან არიან წარმოშობილი.
19.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
Sequence similarity can be quantified using percentages.
თანმიმდევრობების მსგავსების გამოთვლა შესაძლებელია პროცენტების გამოყენებით.
20.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
Generally, if the sequence similarity level is high enough, a common evolutionary relationship can be inferred.
ზოგადად რომ ვთქვათ, თუ თანმიმდევრობების მსგავსების დონე საკმაოდ მაღალია, შესაძლებელია დასკვნის გაკეთება საერთო ევოლუციურ წარმოშობაზე.
წინა შემდეგი