ზუსტი დამთხვევა
ორიგინალის ენა
ქვეკორპუსები
ჯგუფები
კრებულები
ტიპები
ჟანრები
დარგები
გამომცემლობები
ავტორები
მთარგმნელები
გამოცემულია
წლიდან
წლამდე
თარგმნილია
წლიდან
წლამდე
წინა შემდეგი
2001.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
ჩანაცვლებების ცხრილის ასაგებად ირჩევენ ახლო ნათესაური თანმიმდევრობების ჯგუფს, რომელსაც ერთი ერთეულის შესაბამისი მუტაციების სიხშირეები აქვს.
To construct a substitution table, a group of closely related sequences with mutation frequencies corresponding to one unit is chosen.
2002.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
ჩანაცვლებების მატრიცას აგება შეიძლება თანმიმდევრობების ამ ჯგუფის მუტაციების მონაცემებზე დაყრდნობით.
Based on the collected mutational data from this group of sequences, a substitution matrix can be derived.
2003.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
მატრიცას აგება მოიცავს სრული სიგრძის მქონე თანმიმდევრობების გათანაბრებასა და შემდეგ პარსიმონიის პრინციპით ფილოგენეზური ხეების აგებას.
Construction of the matrix involves alignment of full-length sequences and subsequent construction of phylogenetic trees using the parsimony principle.
2004.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
ეს ხეების ყოველი შიდა კვანძისთვის წინაპარი თანმიმდევრობის გამოთვლის საშუალებას იძლევა.
This allows computation of ancestral sequences for each internal node of the trees.
2005.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
წინაპარ თანმიმდევრობაზე ინფორმაციას ხის ყოველი ტოტის გასწვრივ ჩანაცვლებების დასათვლელად იყენებენ.
Ancestral sequence information is used to count the number of substitutions along each branch of a tree.
2006.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
მზარდი ნომრები ერთეულის ზრდასთან კორელირებს და, აქედან გამომდინარე, ცილის თანმიმდევრობების ევოლუციურ მანძილთანაც.
The increasing numbers correlate with increasing units and thus evolutionary distances of protein sequences.
2007.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
ამიტომ მატრიცას, როგორც წესი, დივერგირებული თანმიმდევრობებისთვის იყენებენ.
Thus, the matrix is normally used for divergent sequences.
2008.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
შესაბამისად, დაბალი სერიული ნომრების მქონე მატრიცები უფრო გამოსადეგია ახლო ნათესაური თანმიმდევრობების გათანაბრებისთვის.
Accordingly, matrices with lower serial numbers are more suitable for aligning more closely related sequences.
2009.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
თანმიმდევრობების გათანაბრების სტატისტიკა უფრო დაცილებული თანმიმდევრობებისთვის არ არის შექმნილი.
Sequence alignment statistics for more divergent sequences are not available.
2010.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
ეს ამინომჟავების ჩანაცვლებების მატრიცების ბლოკების სერიებია, თითოეული მიღებულია თანმიმდევრობების მრავლობით გათანაბრებაში ყველა შესაძლო ამინომჟავას ჩანაცვლებაზე პირდაპირი დაკვირვებით.
This is the series of blocks amino acid substitution matrices, all of which are derived based on direct observation for every possible amino acid substitution in multiple sequence alignments.
2011.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
ეს მატრიცები 2 000-ზე მეტი დაკონსერვებული ამინომჟავას სტრუქტურების საფუძველზე ააგეს, რომლებიც ცილების თანმიმდევრობების 500 ჯგუფს წარმოადგენენ.
These were constructed based on more than 2,000 conserved amino acid patterns representing 500 groups of protein sequences.
2012.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
თანმიმდევრობის სტრუქტურები, რომელთაც ასევე ბლოკებს უწოდებენ, გეპების არმქონე გათანაბრებებია, რომელთა სიგრძე ამინომჟავას სამოცი ნაშთის სიგრძეზე ნაკლებია.
The sequence patterns, also called blocks, are ungapped alignments of less than sixty amino acid residues in length.
2013.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
ექსტრაპოლაციის ფუნქციის გამოყენების მაგივრად, მატრიცები იმ თანმიმდევრობების იგივეობის რეალური პროცენტული მნიშვნელობებია, რომლებიც შერჩეულია მატრიცას ასაგებად.
Instead of using the extrapolation function, the matrices are actual percentage identity values of sequences selected for construction of the matrices.
2014.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
მაგალითად, ნიშნავს, რომ მატრიცას ასაგებად შერჩეულ თანმიმდევრობებს საშუალოდ იგივეობის მნიშვნელობების 62% საერთო აქვთ.
For example, indicates that the sequences selected for constructing the matrix share an average identity value of 62%.
2015.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
იგივეობის სხვადასხვა დონის მქონე თანმიმდევრობების ჯგუფებზე დაფუძნებული სხვა მატრიცებიც კონსტრუირებულია.
Other matrices based on sequence groups of various identity levels have also been constructed.
2016.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
დანომვრის სისტემის უკურიგითობაში, რაც უფრო დაბალია ნომერი, მით უფრო დივერგირებულ თანმიმდევრობას ასახავს.
In the reversing order as the numbering system, the lower the number, the more divergent sequences they represent.
2017.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
თუმცა, მათემატიკური ექსტრაპოლაციის პროცედურის გამოყენების შედეგად, დაცილებული თანმიმდევრობებისთვის მნიშვნელობები შეიძლება ნაკლებად რეალისტური იყოს.
However, because of the mathematical extrapolation procedure used, the values may be less realistic for divergent sequences.
2018.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
მატრიცები მთლიანად მიღებულია დაკონსერვებული ბლოკების თანმიმდევრობების ლოკალური გათანაბრებებით.
The matrices are entirely derived from local sequence alignments of conserved sequence blocks.
2019.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
PAM1 მატრიცები კი, სრული სიგრძის მქონე თანმიმდევრობების გლობალურ გათანაბრებას ეფუძნება, რომლებიც ორივე, დაკონსერვებული და ცვალებადი რეგიონებისგან შედგება.
Whereas the matrix is based on the global alignment of full-length sequences composed of both conserved and variable regions.
2020.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
თანმიმდევრობების გათანაბრების სტატისტიკური სარწმუნოობა.
STATISTICAL SIGNIFICANCE OF SEQUENCE ALIGNMENT.
წინა შემდეგი