ზუსტი დამთხვევა
ორიგინალის ენა
ქვეკორპუსები
ჯგუფები
კრებულები
ტიპები
ჟანრები
დარგები
გამომცემლობები
ავტორები
მთარგმნელები
გამოცემულია
წლიდან
წლამდე
თარგმნილია
წლიდან
წლამდე
წინა შემდეგი
2021.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
როცა თანმიმდევრობების მოცემული გათანაბრება მსგავსების კონკრეტულ ხარისხს ავლენს, ხშირად მნიშვნელოვანია დავსვათ კითხვა: შემთხვევითობის შედეგია დაკვირვებადი თანმიმდევრობის გათანაბრება, თუ ის სტატისტიკურად მართლაც სანდოა.
When given a sequence alignment showing a certain degree of similarity, it is often important to ask whether the observed sequence alignment can occur by random chance or the alignment is indeed statistically sound.
2022.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
თანმიმდევრობების სტატისტიკურად სრულიად სარწმუნო გათანაბრება მოცემულ თანმიმდევრობებს შორის ჰომოლოგიურობის ნიშნების გამოვლენასაც შეძლებს.
The truly statistically significant sequence alignment will be able to provide evidence of homology between the sequences involved.
2023.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
ამ პრობლემის გადაწყვეტა ორი ერთნაირი სიგრძის მქონე არამონათესავე თანმიმდევრობის გათანაბრების მაჩვენებლების სტატისტიკურ ანალიზს მოითხოვს.
Solving this problem requires a statistical test of the alignment scores of two unrelated sequences of the same length.
2024.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
დიდი რაოდენობის არამონათესავე თანმიმდევრობების წყვილების გათანაბრების მაჩვენებლების გამოთვლით, შეიძლება მივიღოთ თანმიმდევრობების რანდომიზებული მაჩვენებლების განაწილების მოდელი.
By calculating alignment scores of a large number of unrelated sequence pairs, a distribution model of the randomized sequence scores can be derived.
2025.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
ეს ნიშნავს, რომ თუ მოცემულია თანმიმდევრობების მსგავსების მნიშვნელობა, ზღვრული განაწილების მათემატიკური ფორმულის გამოყენებით შესაძლებელია სტატისტიკური სარწმუნოობის ზუსტად შეფასება.
This means that, given a sequence similarity value, by using the mathematical formula for the extreme distribution, the statistical significance can be accurately estimated.
2026.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
სტატისტიკური ანალიზი იმისა, რამდენად ენათესავება ორი თანმიმდევრობა ერთმანეთს, შეიძლება შემდეგი პროცედურების გამოყენებით შესრულდეს.
The statistical test for the relatedness of two sequences can be performed using the following procedure.
2027.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
პირველად, ორ მოცემულ თანმიმდევრობას შორის ოპტიმალურ გათანაბრებას იღებენ.
An optimal alignment between two given sequences is first obtained.
2028.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
შემდეგ, რანდომიზაციით გენერირდება ერთნაირი სიგრძის არამონათესავე თანმიმდევრობები, სადაც ორიდან ერთი თანმიმდევრობა შემთხვევით გადაწყობილია.
Unrelated sequences of the same length are then generated through a randomization process in which one of the two sequences is randomly shuffled.
2029.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
შემდეგ თანმიმდევრობების გადაწყობილი წყვილისთვის გათანაბრების მაჩვენებლებს ითვლიან.
A new alignment score is then computed for the shuffled sequence pair.
2030.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
გადაწყობილი თანმიმდევრობებიდან მიღებულ გათანაბრების მაჩვენებლების ფონდს (პულს), ზღვრული განაწილების პარამეტრების მისაღებად იყენებენ.
The pool of alignment scores from the shuffled sequences is used to generate parameters for the extreme distribution.
2031.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
თუ მაჩვენებელი ლოკალიზებულია განაწილების უკიდურეს ზღვარზე, მაშინ ნაკლებად სავარაუდოა, რომ ორ თანმიმდევრობას შორის გათანაბრება შემთხვევითი მოვლენის შედეგია. ამიტომ მას სარწმუნოდ მიიჩნევენ.
If the score is located in the extreme margin of the distribution, that means that the alignment between the two sequences is unlikely due to random chance and is thus considered significant.
2032.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
ნაჩვენები იყო, რომ თუ სიდიდე 10-100-ზე ნაკლებია, ის ორ თანმიმდევრობას შორის ზუსტ შეთავსებას ავლენს.
It has been shown that if a value is smaller than 10−100, it indicates an exact match between the two sequences.
2033.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
თუმცა მხედველობაში მისაღებია, რომ ხანდახან ცილის ნამდვილად ნათესაური თანმიმდევრობები, თანმიმდევრობების დონეზე სტატისტიკურ სარწმუნოობას არ ავლენენ, რასაც დივერგენციის დიდი სიჩქარე იწვევს.
However, the caveat is that sometimes truly related protein sequences may lack the statistical significance at the sequence level owing to fast divergence rates.
2034.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
ეს სტატისტიკა მიღებულია გეპების არმქონე თანმიმდევრობების ლოკალური გათანაბრებებიდან.
These statistics were derived from ungapped local sequence alignments.
2035.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
ეს ინტერნეტპროგრამაა, რომელიც შეიძლება გამოვიყენოთ დნმ-ს ან ცილის თანმიმდევრობების გათანაბრების სტატისტიკური სარწმუნოობის შესაფასებლად.
This is a web-based program that can be used to evaluate the statistical significance of DNA or protein sequence alignment.
2036.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
ის ჯერ ორ თანმიმდევრობას სმიტ-უოტერმანის ალგორითმის გამოყენებით ათანაბრებს და მაჩვენებლებს ითვლის.
It first aligns two sequences using the Smith–Waterman algorithm and calculates the score.
2037.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
შემდეგ ის ერთ თანმიმდევრობას მისი საწყისი ფორმით ინახავს, სხვა თანმიმდევრობაში კი ახდენს ნაშთების მწკრივის რანდომიზირებას.
It then holds one sequence in its original form and randomizes the order of residues in the other sequence.
2038.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
გადაწყობილი და არაგადაწყობილი თანმიმდევრობები ხელახლა თანაბრდება.
The shuffled sequence is realigned with the unshuffled sequence.
2039.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
დაწყვილებული თანმიმდევრობების გათანაბრება მრავალი ბიოინფორმატიკული პროგრამის არსებითი კომპონენტია.
Pairwise sequence alignment is the fundamental component of many bioinformatics applications.
2040.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 3
ის ძალიან მოსახერხებელია თანმიმდევრობების სტრუქტურული, ფუნქციური და ევოლუციური ანალიზის ჩასატარებლად.
It is extremely useful in structural, functional, and evolutionary analyses of sequences.
წინა შემდეგი