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 5
Multiple Sequence Alignment.
თანმიმდევრობების მრავლობითი გათანაბრება.
2.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 5
There is a unique advantage of multiple sequence alignment because it reveals more biological information than many pairwise alignments can.
სხვა მეთოდებთან შედარებით მრავალი თანმიმდევრობის გათანაბრებას უნიკალური უპირატესობა აქვს, ვინაიდან ის მეტ ბიოლოგიურ ინფორმაციას ავლენს, ვიდრე დაწყვილებული გათანაბრებების სხვა მეთოდების უმეტესობა.
3.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 5
Multiple sequence alignment is also an essential prerequisite to carrying out phylogenetic analysis of sequence families and prediction of protein secondary and tertiary structures.
მრავალი თანმიმდევრობის გათანაბრება თანმიმდევრობების ოჯახების ფილოგენეზური ანალიზისა და ცილის მეორადი და მესამეული სტრუქტურის პროგნოზის მნიშვნელოვანი წინაპირობაა.
4.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 5
Multiple sequence alignment also has applications in designing degenerate polymerase chain reaction (PCR) primers based on multiple related sequences.
მრავალი თანმიმდევრობის გათანაბრებას პოლიმერაზას დეგენერაციის ჯაჭვური რეაქციის პრაიმერების დასადგენადაც იყენებენ, რაც მრავალ ნათესაურ თანმიმდევრობას ეფუძნება.
5.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 5
In this chapter, methodologies and applications of multiple sequence alignment are discussed.
ამ თავში განვიხილავთ მრავალი თანმიმდევრობის გათანაბრების მეთოდებსა და მათ გამოყენებას.
6.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 5
Multiple sequence alignment is to arrange sequences in such a way that a maximum number of residues from each sequence are matched up according to a particular scoring function.
მრავალი თანმიმდევრობის გათანაბრება თანმიმდევრობების ისეთი გზით დალაგებას გულისხმობს, რომ მოხდეს ყოველი თანმიმდევრობის ნაშთების მაქსიმალური რაოდენობის შეთავსება შეფასების კონკრეტული ფუნქციის შესაბამისად.
7.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 5
The scoring function for multiple sequence alignment is based on the concept of sum of pairs.
მრავალი თანმიმდევრობის გათანაბრებისთვის შეფასების ფუნქცია წყვილების ჯამის კონცეფციას ეფუძნება.
8.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 5
The purpose of most multiple sequence alignment algorithms is to achieve maximum scores.
მრავალი თანმიმდევრობის გათანაბრების ალგორითმების უმეტესობის მიზანია მაქსიმალური მაჩვენებლების მიღწევა.
9.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 5
As mentioned, there are exhaustive and heuristic approaches used in multiple sequence alignment.
როგორც აღვნიშნეთ, მრავალი თანმიმდევრობის გათანაბრებაში ამომწურავ და ევრისტიკულ მიდგომებს იყენებენ.
10.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 5
To use dynamic programming for multiple sequence alignment, extra dimensions are needed to take all possible ways of sequence matching into consideration.
ამის მსგავსად, დინამიკური პროგრამირება მრავალი თანმიმდევრობის გათანაბრებისთვის რომ გამოვიყენოთ, საჭიროა, შემოვიტანოთ დამატებითი განზომილებები თანმიმდევრობების შეთავსების ყველა შესაძლო ვარიანტის გათვალისწინებით.
11.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 5
Because the use of dynamic programming is not feasible for routine multiple sequence alignment, faster and heuristic algorithms have been developed.
ამის გამო, მას მხოლოდ შეზღუდული რაოდენობის თანმიმდევრობების მონაცემთა დამუშავება შეუძლია.
12.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 5
It is a web-based program that automatically refines a multiple sequence alignment.
ის ინტერნეტპროგრამაა, რომელიც თანმიმდევრობების მრავლობით გათანაბრებას ავტომატურად ასუფთავებს.
13.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 5
Multiple sequence alignment is an essential technique in many bioinformatics applications.
ბიოინფორმატიკაში თანმიმდევრობის მრავლობითი გათანაბრება მნიშვნელოვანი მეთოდია.
14.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 6
One of the applications of multiple sequence alignments in identifying related sequences in databases is by construction of position-specific scoring matrices, profiles, and hidden Markov models.
თანმიმდევრობის მრავლობითი გათანაბრების ერთ-ერთი გამოყენება მდგომარეობს მონაცემთა ბაზაში მონათესავე თანმიმდევრობების დადგენაში, რაც პოზიცია-სპეციფიკური შეფასების მატრიცების პროფილებისა და მარკოვის ფარული მოდელების აგების საშუალებით ხორციელდება.
15.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 6
It is defined as a table that contains probability information of amino acids or nucleotides at each position of an ungapped multiple sequence alignment.
ის ცხრილია, რომელიც უგეპო თანმიმდევრობების მრავლობით გათანაბრებაში ამინომჟავების ან ნუკლეოტიდების ყოველი პოზიციის ალბათობის ინფორმაციას შეიცავს.
16.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 6
Actual multiple sequence alignments often contain gaps of varying lengths.
თანმიმდევრობის რეალური მრავლობითი გათანაბრებები ხშირად შეიცავს განსხვავებული სიგრძის გეპებს.
17.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 6
The high-scoring hits are used to build a multiple sequence alignment, from which a profile is created.
მაღალი შეფასების მქონე მოხვედრებს ის თანმიმდევრობების მრავლობითი გათანაბრების ასაგებად იყენებს, საიდანაც შემდეგ პროფილს ქმნის.
18.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 6
To use it to describe gapped multiple sequence alignment, a character in the alignment can be in one of three states, match (a mismatch can be quantitatively expressed as low probability of a match), insertion, and deletion.
იმისთვის, რომ ის გეპებიანი მრავლობითი თანმიმდევრობების გათანაბრების აღსაწერად გამოვიყენოთ, ნიშანი გათანაბრებაში შეიძლება სამი მდგომარეობიდან ერთ-ერთში იყოს: შეთავსების (შეუთავსებლობა შეიძლება რაოდენობრივად გამოვსახოთ, როგორც შეთავსებადობის დაბალი ალბათობა), ინსერციის და დელეციის.
19.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 6
Although they has to be trained based on multiple sequence alignment, once it is trained, it can in turn be used for the construction of multiple alignment of related sequences.
მათი სწავლება უნდა მოხდეს მრავალი თანმიმდევრობის გათანაბრებაზე დაყრდნობით, მაგრამ დასწავლის შემდეგ ის შეიძლება პირიქით, ნათესაური თანმიმდევრობების მრავლობითი გათანაბრების ასაგებადაც გამოვიყენოთ.
20.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 6
By definition is a scoring table derived from ungapped multiple sequence alignment.
განმარტების მიხედვით მრავალი უგეპო თანმიმდევრობის შედეგად მიღებული შეფასების ცხრილია.
წინა შემდეგი