ზუსტი დამთხვევა
ორიგინალის ენა
ქვეკორპუსები
ჯგუფები
კრებულები
ტიპები
ჟანრები
დარგები
გამომცემლობები
ავტორები
მთარგმნელები
გამოცემულია
წლიდან
წლამდე
თარგმნილია
წლიდან
წლამდე
წინა შემდეგი
2301.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
ეს თანმიმდევრობები როგორც წესი, ოცი-ოთხმოცი ნაშთის სიგრძისაა, მდიდარია დადებითად დამუხტული ნაშთებით, მაგ. არგინინით და ჰიდროქსილის ნაშთებითაც, როგორიცაა სერინი და თრეონინი, მაგრამ უარყოფითად დამუხტული ნაშთები არა აქვთ და მიდრეკილია ამპიფილური სპირალების შექმნისკენ.
The sequences are typically twenty to eighty residues long, rich in positively charged residues such as arginines as well as hydroxyl residues such as serines and threonines, but devoid of negatively charged residues, and have the tendency to form amphiphilic helices.
2302.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
ეს სამიზნე თანმიმდევრობები მიტოქონდრიაში წინამორბედი ცილების შესვლის შემდეგ იჭრება.
These targeting sequences are cleaved once the precursor proteins are inside the mitochondria.
2303.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
ბირთვის სასიგნალო თანმიმდევრობები ცილის ტრანსპორტირების შემდეგ არ იჭრება.
Nuclear signal sequences are not cleaved after protein transport.
2304.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
სიგრძეში და თანმიმდევრობების შემადგენლობაში მნიშვნელოვანი ცვალებადობა ართულებს სასიგნალო პეპტიდების ზუსტ პროგნოზს, რომელიც კომპიუტერული მიდგომის საშუალებით ტარდება.
Considerable variations in length and sequence make accurate prediction of signal peptides using computational approaches difficult.
2305.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
ზოგი შემადგენლობას ეფუძნება, რაც დამოკიდებულია თანმიმდევრობების სტატისტიკაზე, მაგ. ამინომჟავების შემადგენლობაზე.
Some are content based, depending on the sequence statistics such as amino acid composition.
2306.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
ამიტომ, თანმიმდევრობის ანალიზის ჩატარებამდე საჭიროა შესაბამისი მონაცემების ნაკრებების შერჩევა.
Therefore, appropriate datasets need to be selected before analyzing the sequence.
2307.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
პროგრამა გამოსაკვლევი თანმიმდევრობის სასიგნალო პეპტიდებს და პროტეაზით დაჭრის საიტების პროგნოზირებას ახორციელებს.
The program predicts both the signal peptides and the protease cleavage sites of the query sequence.
2308.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
ის ახდენს ევკარიოტული ცილების სუბუჯრედული ლოკალიზაციის პროგნოზირებას, რაც მხოლოდ მათი ტერმინალური ამინომჟავების თანმიმდევრობას ეფუძნება.
It predicts the subcellular locations of eukaryotic proteins based on their terminal amino acid sequence only.
2309.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
ის შეყვანილ თანმიმდევრობას სასიგნალო პეპტიდების ბიბლიოთეკასთან ადარებს, რომ სხვადასხვა უჯრედული ლოკალიზაცია მოძებნოს.
It compares the query sequence to a library of signal peptides for different cellular localizations.
2310.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
თუ უახლოესი სასიგნალო პეპტიდების (უახლოესი მეზობლების) შეთავსებების უმეტესობა კონკრეტულ უჯრედულ ლოკალიზაციას შეესაბამება, თანმიმდევრობა ამ ადგილის სასიგნალო პეპტიდად განისაზღვრება.
If the majority of the closest signal peptide matches (nearest neighbors) are for a particular cellular location, the sequence is predicted as signal peptide for that location.
2311.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
ამჟამად არსებული ინსტრუმენტები ძირითადად დაფუძნებულია გენის თანმიმდევრობებისა და გენის გადაბმის სტრუქტურების ევოლუციურ კვლევაზე, და გენის სინთეზის სტრუქტურებზე, რომლებიც აქ დეტალურად იქნება აღწერილი.
The currently available tools are generally based on evolutionary studies of gene sequences, gene linkage patterns, and gene fusion patterns, which are described in detail next.
2312.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
ურთიერთმოქმედების პროგნოზი, თანმიმდევრობების ჰომოლოგიაზე დაყრდნობით.
Predicting Interactions Based on Sequence Homology.
2313.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
შეყვანის სახით ორი ცილის თანმიმდევრობებს იყენებენ, რომ მონაცემთა ბაზაში ჰომოლოგები მოძებნონ.
Two protein sequences are used as query to search against the database for homologs.
2314.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
თუ ორივე თანმიმდევრობის გათანაბრების მაჩვენებლები ზღვარზე მაღლაა, და კონტაქტური ნაშთები დაკონსერვებული აღმოჩნდა, ორ ცილას ურთიერთმოქმედ ცილად თვლიან.
If the alignment scores for both sequences are above the threshold and the contact residues are found to be conserved, the two proteins are considered to be interacting proteins.
2315.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
ეს მსგავსი ინტერნეტპროგრამაა, რომლის საშუალებით მომხმარებელს შეუძლია მრავალი ცილის თანმიმდევრობის დამატება.
It is a similar web based program that allows the user to submit multiple protein sequences.
2316.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
ჰომოლოგიურ თანმიმდევრობებს ეს პროგრამა მისი გამოყენებით ურთიერთმოქმედი ცნობილი ცილების წყვილის მონაცემთა ბაზაში ეძებს.
The program searches homologous sequences using it in a database of known interacting protein pairs.
2317.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
თუ ნებისმიერ მოთხოვნილ ორ თანმიმდევრობას ახასიათებს ცილების ცნობილ ურთიერთმოქმედ წყვილთან საკმაოდ ძლიერი მსგავსება, ისინი ურთიერთმოქმედი პარტნიორებია.
If any two query sequences have strong enough similarity with known interacting protein pairs, they are inferred as interacting partners.
2318.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
ცილების ურთიერთმოქმედების პროგნოზის უფრო გამოთვლითი ფილოგენეზური მეთოდია „სარკის ხის“ მეთოდი, რომელიც ორი ოჯახის ცილების ფილოგენეზურ ხეებს შორის მსგავსებას ამოწმებს.
A more quantitative phylogenetic method to predict protein interactions is the "mirror tree" method, which examines the resemblance between phylogenetic trees of two sequence families.
2319.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
ის ცილის მოცემული თანმიმდევრობების წყვილისთვის ავტომატიზებულ ძებნას ასრულებს, რომ ჰომოლოგიური თანმიმდევრობების ორი ნაკრები მიიღოს.
It performs automated searches for a given protein sequence pair to derive two sets of homologous sequences.
2320.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
თანმიმდევრობები მისი მრავალჯერადი გამოყენებით თანაბრდება.
The sequences are multiply aligned using it.
წინა შემდეგი