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
As the process generates multiple matching sequence pairs, it is often necessary to convert the numerous pairwise alignments into as ingle alignment, which arranges sequences in such a way that evolutionarily equivalent positions across all sequences are matched.
ამ პროცესის შედეგად ვიღებთ თავსებადი თანმიმდევრობების მრავალ წყვილს. ამიტომ, ხშირად აუცილებელია მრავალი დაწყვილებული გათანაბრების ერთ გათანაბრებაში გარდაქმნა, სადაც თანმიმდევრობები ისე განლაგდება, რომ ევოლუციურად ეკვივალენტური პოზიციები მათ მთლიან სიგრძეზე შეთავსებადი გახდება.
2.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 11
The clustering-type algorithms compute a tree based on a distance matrix starting from the most similar sequence pairs.
კლასტერირების ტიპის ალგორითმები ითვლიან მანძილების მატრიცაზე დაფუძნებულ ხეს და მის აგებას თანმიმდევრობების ყველაზე მსგავსი წყვილიდან იწყებენ.
3.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
By calculating alignment scores of a large number of unrelated sequence pairs, a distribution model of the randomized sequence scores can be derived.
დიდი რაოდენობის არამონათესავე თანმიმდევრობების წყვილების გათანაბრების მაჩვენებლების გამოთვლით, შეიძლება მივიღოთ თანმიმდევრობების რანდომიზებული მაჩვენებლების განაწილების მოდელი.
4.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 17
After all the pairwise sequence similarity is identified, the program performs assembly by progressively merging sequence pairs with decreasing similarity scores while removing overlapped regions.
ყველა დაწყვილებული თანმიმდევრობის მსგავსების იდენტიფიცირების შემდეგ, პროგრამა აწყობას თანმიმდევრობების წყვილების პროგრესული შერწყმით ახორციელებს, რომლებსაც მსგავსების მაჩვენებლების კლებადობა ახასიათებს, სანამ გადამფარავ რეგიონებს აგდებს.
წინა შემდეგი