ზუსტი დამთხვევა
ორიგინალის ენა
ქვეკორპუსები
ჯგუფები
კრებულები
ტიპები
ჟანრები
დარგები
გამომცემლობები
ავტორები
მთარგმნელები
გამოცემულია
წლიდან
წლამდე
თარგმნილია
წლიდან
წლამდე
წინა შემდეგი
21.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
This is a web-based program that can be used to evaluate the statistical significance of DNA or protein sequence alignment.
ეს ინტერნეტპროგრამაა, რომელიც შეიძლება გამოვიყენოთ დნმ-ს ან ცილის თანმიმდევრობების გათანაბრების სტატისტიკური სარწმუნოობის შესაფასებლად.
22.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 12
It contains information about the name of the molecule, source organism, bibliographic reference, methods of structure determination, resolution, crystallographic parameters, protein sequence, cofactors, and description of structure types and locations and sometimes secondary structure information.
ის შეიცავს ინფორმაციას მოლეკულის სახელზე, ორგანიზმზე, ბიბლიოგრაფიულ მითითებებზე, სტრუქტურის დადგენის მეთოდებზე, რეზოლუციაზე, კრისტალოგრაფიის პარამეტრებზე, ცილის თანმიმდევრობებზე, კოფაქტორებზე და სტრუქტურის ტიპისა და ადგილის აღწერასა და ზოგჯერ მეორეულ სტრუქტურაზეც.
23.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 14
Protein secondary structure prediction refers to the prediction of the conformational state of each amino acid residue of a protein sequence.
ცილის მეორეული სტრუქტურის პროგნოზი ეხება ცილის თანმიმდევრობის ყოველი ამინომჟავური ნაშთის კონფორმაციულ მდგომარეობას.
24.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
It searches a protein sequence database using fingerprinting information.
ის ძებნას, ანაბეჭდების ინფორმაციის გამოყენებით, ცილის თანმიმდევრობის მონაცემთა ბაზაში ახორციელებს.
25.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
Such a short motif can be found multiple times in almost every protein sequence.
თითქმის ყველა თანმიმდევრობაში შეიძლება ასეთ მოკლე მოტივს ხშირად წავაწყდეთ.
26.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
A hyperplane, which has been trained to recognize known protein sequence motifs, separates the kernels into different classes.
ჰიპერსიბრტყე, რომელიც შეიძლება ცნობილი ცილის თანმიმდევრობის მოტივების გამოსაცნობად დამუშავდეს, ბირთვებს სხვადასხვა კლასებში ანაწილებს.
27.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
It is a web server that predicts the disulfide bonding states of cysteine residues in a protein sequence by building profiles based on multiple sequence alignment information.
ეს ვებსერვერია, რომელიც ცისტეინის ნაშთების დისულფიდური ბმების მდგომარეობებს ცილის თანმიმდევრობაში აპროგნოზებს, რასაც პროფილების აგების საშუალებით ახორციელებს.
28.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
It performs automated searches for a given protein sequence pair to derive two sets of homologous sequences.
ის ცილის მოცემული თანმიმდევრობების წყვილისთვის ავტომატიზებულ ძებნას ასრულებს, რომ ჰომოლოგიური თანმიმდევრობების ორი ნაკრები მიიღოს.
29.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 1
Probably, the first major bioinformatics project was undertaken by Margaret Dayhoff in 1965, who developed a first protein sequence database called Atlas of Protein Sequence and Structure.
ბიოინფორმატიკის ალბათ პირველი მთავარი პროექტი 1965 წელს მარგარეტ დეიჰოფმა წამოიწყო. ის ცილის თანმიმდევრობების მონაცემთა ბაზის შექმნას შეუდგა, რომელსაც შემდგომში ცილის თანმიმდევრობების და სტრუქტურების ატლასი ეწოდა.
წინა შემდეგი