ზუსტი დამთხვევა
ორიგინალის ენა
ქვეკორპუსები
ჯგუფები
კრებულები
ტიპები
ჟანრები
დარგები
გამომცემლობები
ავტორები
მთარგმნელები
გამოცემულია
წლიდან
წლამდე
თარგმნილია
წლიდან
წლამდე
წინა შემდეგი
61.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 2
Sometimes, extra information such as number or comments can be given, which are separated from the sequence name by a symbol.
ხანდახან მოცემულია დამატებითი ინფორმაცია, მაგალითად ნომერი ან თანმიმდევრობის სახელისგან სიმბოლოთი გამოყოფილი კომენტარები.
62.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 2
It describes sequences with each item of information in a sequence record separated by tags so that each sub portion of the sequence record can be easily added to relational tables and later extracted.
ის თანმიმდევრობებს ისე აღწერს, რომ თანმიმდევრობის ჩანაწერში ინფორმაციის ყოველი ერთეული გამოყოფილია ტეგებით. ამიტომ, თანმიმდევრობის ჩანაწერის ყოველი ქვეპორცია ადვილად შეიძლება დავამატოთ შესაბამის ცხრილებში საჭიროებისამებრ იქიდან ამოვკრიფოთ.
63.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 4
Because the genuine evolutionary relationship between the two sequences remains constant, the decrease in credibility of the sequence match as the database grows means that one may “lose” previously detected homologs as the database enlarges.
ორ თანმიმდევრობას შორის ნამდვილი ევოლუციური ნათესაური კავშირი მუდმივი რჩება, ამიტომ მონაცემთა ბაზის ზრდასთან ერთად, თანმიმდევრობების შეთავსების სარწმუნოობის შემცირება ნიშნავს, რომ შეიძლება „დავკარგოთ“ ადრე დადგენილი ჰომოლოგები.
64.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 4
The color coding of the horizontal bars corresponds to the ranking of similarities of the sequence hits (red: most related; green and blue: moderately related; black: unrelated).
ჰორიზონტალური მონაკვეთების ფერები თანმიმდევრობების მსგავსების მოხვედრების რანჟირებას შეესაბამება (წითელი: ყველაზე ნათესაური, მწვანე და ლურჯი: საშუალოდ ნათესაური; შავი: არანათესაური).
65.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 4
Nevertheless, the availability of dynamic programming allows the maximum sensitivity for finding homologs at the sequence level.
ამის მიუხედავად, დინამიკური პროგრამირების მისაწვდომობა თანმიმდევრობის დონეზე ჰომოლოგების მაქსიმალური მგრძნობელობით ძებნის საშუალებას იძლევა.
66.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 5
The sequence regions between the blocks are left unaligned.
ბლოკებს შორის მდებარე თანმიმდევრობების რეგიონები გაუთანაბრებელი რჩება.
67.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 6
The probabilistic model can then be used like a single sequence for database searching and alignment or can be used to test how well a particular target sequence fits into the sequence group.
ალბათური მოდელი შემდეგ შეიძლება ცალკე გამოვიყენოთ მონაცემთა ბაზაში ძებნისა და გათანაბრებისთვის. ანდა მისი დახმარებით შეიძლება დავადგინოთ, რამდენად კარგად ერგება კონკრეტული სამიზნე თანმიმდევრობა თანმიმდევრობების ჯგუფს.
68.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 6
To answer the question, the probability values of the sequence at respective positions of the matrix can be added up to produce the sum of the scores.
ამ კითხვაზე საპასუხოდ, უნდა შეჯამდეს მატრიცას შესაბამის პოზიციებზე მყოფი თანმიმდევრობების ალბათობების მნიშვნელობები, რომ მაჩვენებლების ჯამი მივიღოთ.
69.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 6
In this case, the total match score for the sequence is 6.33.
ამ შემთხვევაში ამ თანმიმდევრობისთვის შეთავსების ჯამური მაჩვენებელი 6.33-ია.
70.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 6
Because the matrix values have been taken to the logarithm to the base of 2, the score can be interpreted as the probability of the sequence fitting the matrix as 26.33, or 80 times more likely than by random chance.
ვინაიდან მატრიცას მნიშვნელობები გალოგარითმებულია 2-ის ფუძით, ამიტომ თანმიმდევრობის მატრიცაში ეს მაჩვენებელი შეიძლება შესაბამისობის 26.33 ალბათობად მივიღოთ. ანუ მისი სარწმუნოობა 80-ჯერ უფრო მეტია, ვიდრე იმისა, რომ ეს შემთხვევითი მოვლენა იქნება.
71.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 6
Consequently, the new sequence can be confidently classified as a member of the sequence family.
ამიტომ, ახალი თანმიმდევრობა შეიძლება თანმიმდევრობების ოჯახის წევრად მივიღოთ.
72.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 7
To search the database with a query sequence, it uses exact matches to the sequence patterns.
ძებნისას, რომელიც იწარმოება მონაცემთა ბაზაში მოთხოვნილი თანმიმდევრობის შეყვანით, ის თანმიმდევრობების სტრუქტურებთან ზუსტ თავსებადობებს იყენებს.
73.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 7
In addition to regular expressions, the database also constructs profiles to complement some of the sequence patterns.
მონაცემთა ბაზა, თანმიმდევრობის ზოგი სტრუქტურის დასრულებისთვის რეგულარულ ექსპრესიასთან ერთად პროფილებსაც აგებს.
74.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 7
The major pitfall with the patterns is that some of the sequence patterns are too short to be specific.
სტრუქტურების ძირითადი ნაკლია თანმიმდევრობის ზოგი სტრუქტურის მცირე ზომა, რის გამოც მათი დახასიათება ვერ ხერხდება.
75.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 7
The sequence patterns from the five data bases are further processed.
ამ ხუთი მონაცემთა ბაზის თანმიმდევრობების სტრუქტურები შემდგომ მუშავდება.
76.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 7
If a particular motif search returns nothing from a particular database search, it does not mean that the sequence contains no patterns.
თუ კონკრეტული მოტივის კონკრეტულ მონაცემთა ბაზაში ძებნა შედეგს არ იძლევა, ეს არ ნიშნავს, რომ თანმიმდევრობა ამ სტრუქტურებს არ შეიცავს.
77.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 7
A user needs to enter the sequence alignment in format to allow the program to compute the logos.
პროგრამამ რომ ლოგოების გამოთვლა შეძლოს, მომხმარებელს სჭირდება თანმიმდევრობების გათანაბრების ფორმატში შეყვანა.
78.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 8
If the sequence to be predicted is from a non-listed organism, the most closely related organism can be chosen as the basis for computation.
თუ სავარაუდო თანმიმდევრობა ამ სიაში ჩამოთვლილ ორგანიზმებს არ ეკუთვნის, გამოთვლების საფუძვლად შეიძლება ყველაზე ახლო მონათესავე ორგანიზმის შერჩევა.
79.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 8
It is a web-based program purely based on the sequence alignment approach to define intron–exon boundaries.
ის ინტერნეტპროგრამაა, რომელიც ინტრონ-ეგზონის საზღვრების განსაზღვრის მიზნით მთლიანად ეფუძნება თანმიმდევრობების გათანაბრების მიდგომას.
80.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 11
The drawback is that the actual sequence information is lost when all the sequence variation is reduced to a single value.
ნაკლი იმაში მდგომარეობს, რომ როცა თანმიმდევრობების ყველა ცვალებადობა ერთ მნიშვნელობამდე რედუცირდება, თანმიმდევრობების რეალური ინფორმაცია იკარგება.
წინა შემდეგი