ზუსტი დამთხვევა
ორიგინალის ენა
ქვეკორპუსები
ჯგუფები
კრებულები
ტიპები
ჟანრები
დარგები
გამომცემლობები
ავტორები
მთარგმნელები
გამოცემულია
წლიდან
წლამდე
თარგმნილია
წლიდან
წლამდე
წინა შემდეგი
421.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 1
დაუმუშავებელი მოლეკულური თანმიმდევრობისა და სტრუქტურული მონაცემების ანალიზის შედეგად მკვლევარს შეუძლია ახალი იდეების გენერირება და უჯრედის „გლობალური“ პერსპექტივის წარმოდგენა.
By analyzing raw molecular sequence and structural data, bioinformatics research can generate new insights and provide a “global” perspective of the cell.
422.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 1
ის, რომ უჯრედის ფუნქციები შეიძლება უკეთ გავიგოთ თანმიმდევრობების მონაცემების ანალიზის საშუალებით, ძირითადად გამოწვეულია გენეტიკური ინფორმაციის ნაკადის მართვით ბიოლოგიის „მთავარი დოგმის“ საშუალებით, რომლის მიხედვით დნმ-ი რნმ-ზე გადაიწერება, რომელიც ცილებად ითარგმნება.
The reason that the functions of a cell can be better understood by analyzing sequence data is ultimately because the flow of genetic information is dictated by the “central dogma” of biology in whichDNAis transcribed to RNA, which is translated to proteins.
423.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 1
უჯრედულ ფუნქციებს კი, ძირითადად ცილები ახორციელებენ, რომელთა თვისებებს მათი თანმიმდევრობა განსაზღვრავს.
Cellular functions are mainly performed by proteins whose capabilities are ultimately determined by their sequences.
424.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 1
ასე რომ, ფუნქციური პრობლემების გადაჭრა, თანმიმდევრობებისა და ზოგჯერ სტრუქტურული მიდგომების გამოყენებით, ერთობ ნაყოფიერი მცდელობა აღმოჩნდა.
Therefore, solving functional problems using sequence and sometimes structural approaches has proved to be a fruitful endeavor.
425.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 1
ინსტრუმენტების განვითარებაში შედის პროგრამების შედგენა თანმიმდევრობებისთვის და სტრუქტურული და ფუნქციური ანალიზისთვის, და ბიოლოგიური მონაცემთა ბაზების აწყობა და მართვა.
The tool development includes writing software for sequence, structural, and functional analysis, as well as the construction and curating of biological databases.
426.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 1
ამ ინსტრუმენტებს გენომური და მოლეკულური ბიოლოგიის კვლევების სამ სფეროში იყენებენ: მოლეკულური თანმიმდევრობის, მოლეკულური აგებულებისა და მოლეკულური ფუნქციების ანალიზში.
These tools are used in three areas of genomic and molecular biological research: molecular sequence analysis, molecular structural analysis, and molecular functional analysis.
427.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 1
თანმიმდევრობების ანალიზის სფეროებში შედის თანმიმდევრობების გათანაბრება, თანმიმდევრობების მონაცემთა ბაზებში ძიება, ტივებისა და სტრუქტურების აღმოჩენა, გენებისა და პრომოტორების პოვნა, ევოლუციური ნათესაობის რეკონსტრუქცია და გენომის აწყობა და შედარება.
The areas of sequence analysis include sequence alignment, sequence database searching, motif and pattern discovery, gene and promoter finding, reconstruction of evolutionary relationships, and genome assembly and comparison.
428.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 1
მაგალითად, ცილის აგებულების პროგნოზი დამოკიდებულია თანმიმდევრობების გათანაბრების მონაცემებზე; გენების ექსპრესიის პროფილების კლასტერირება (დაჯგუფება) მოითხოვს ფილოგენეზური ხის აგების მეთოდების გამოყენებას, რაც თანმიმდევრობების ანალიზს ეფუძნება.
For example, protein structure prediction depends on sequence alignment data; clustering of gene expression profiles requires the use of phylogenetic tree construction methods derived in sequence analysis.
429.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 1
თანმიმდევრობებზე დაფუძნებული პრომოტორების პროგნოზი დაკავშირებულია კოექსპრესირებული გენების ფუნქციურ ანალიზთან.
Sequence-based promoter prediction is related to functional analysis of coexpressed genes.
430.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 1
გენების ანოტაცია მოიცავს რამდენიმე აქტივობას, მათ შორის კოდირებულ და არაკოდირებულ თანმიმდევრობებს შორის სხვაობის გარკვევას, ცილის გადათარგმნილი თანმიმდევრობის იდენტიფიკაციასა და გენის, სხვა ცნობილ გენებთან ევოლუციური კავშირების დადგენას; ამ გენის უჯრედული ფუნქციების პროგნოზი ანალიზის სამივე ჯგუფის მეთოდებს იყენებს.
Gene annotation involves a number of activities, which include distinction between coding and noncoding sequences, identification of translated protein sequences, and determination of the gene’s evolutionary relationship with other known genes; prediction of its cellular functions employs tools from all three groups of the analyses.
431.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 1
მომავალში, მაღალსიჩქარიანი გენომური სეკვენირებისა და რთული საინფორმაციო ტექნოლოგიების საშუალებით ექიმი შეძლებს პაციენტის გენომის სწრაფ სეკვენირებას. სეკვენირების საშუალებით ის ადვილად გამოავლენს პოტენციურად საზიანო მუტაციებს, რაც აუცილებელია დაავადების ადრეული დიაგნოსტირებისა და ეფექტური მკურნალობისთვის.
The high speed genomic sequencing coupled with sophisticated informatics technology will allow a doctor in a clinic to quickly sequence a patient’s genome and easily detect potential harmful mutations and to engage in early diagnosis and effective treatment of diseases.
432.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 1
თანმიმდევრობების მონაცემები, რომლებიც მიღებულია მაღალი წარმადობის მქონე ანალიზის შედეგად, ხშირად შეცდომებს შეიცავს.
Sequence data from high throughput analysis often contain errors.
433.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 1
თუ თანმიმდევრობები მცდარია, ან ანოტაციები არასწორია, შემდგომი ანალიზის შედეგებიც მცდარი იქნება.
If the sequences are wrong or annotations incorrect, the results from the downstream analysis are misleading as well.
434.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 1
მაგალითად, თანმიმდევრობების გათანაბრებაში დაშვებული შეცდომები აისახება სტრუქტურული და ფილოგენეზური ანალიზის შედეგებზეც.
Errors in sequence alignment, for example, can affect the outcome of structural or phylogenetic analysis.
435.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 1
ის თანმიმდევრობების სტრუქტურული და ფუნქციური ანალიზისთვის უფრო სანდო და ზუსტ გამოთვლით ინსტრუმენტებს იძლევა. მაგრამ, გარდა ამისა, მისი მომავალი განვითარების მთავარი გამოწვევა უჯრედში ყველა გენის პროდუქტის ფუნქციისა და ურთიერთქმედების ახსნის ინსტრუმენტების შემუშავებაა.
In addition to providing more reliable and more rigorous computational tools for sequence, structural, and functional analysis, the major challenge for future bioinformatics development is to develop tools for elucidation of the functions and interactions of all gene products in a cell.
436.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 2
სეკვენირების შედეგად მიღებული ნედლი მონაცემების უზარმაზარი რაოდენობით დაგროვება თანამედროვე გენომური კვლევის ერთ-ერთი დამახასიათებელი ნიშანია.
One of the hallmarks of modern genomic research is the generation of enormous amounts of raw sequence data.
437.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 2
მაგალითად, მონაცემთა ბაზებს, რომლებიც თანმიმდევრობების დაუმუშავებელ, ნედლ ინფორმაციას შეიცავენ, შეუძლიათ დამატებითი გამოთვლითი სამუშაოს შესრულება, რომ შენარჩუნებული მოტივები ან თანმიმდევრობების ჰომოლოგები დაადგინონ.
For example, databases containing raw sequence information can perform extra computational tasks to identify sequence homology or conserved motifs.
438.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 2
პირველადი მონაცემთა ბაზები საწყისი ბიოლოგიური მონაცემების – სტრუქტურების ან დაუმუშავებელი თანმიმდევრობების არქივებია, რომლებიც ბაზაში მეცნიერებს შეჰყავთ.
Primary databases contain original biological data. They are archives of rawsequence or structural data submitted by the scientific community.
439.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 2
ამ კატეგორიას ეკუთვნის ცილების შემცველი ცილების გაშიფრული თანმიმდევრობების მონაცემთა ბაზები, რომლებიც ფუნქციონალურ ანოტაციებს შეიცავენ.
Translated protein sequence databases containing functional annotation belong to this category.
440.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 2
მაგალითად, ბუზების ბაზა, ადამიანის იმუნოდეფიციტის ვირუსის თანმიმდევრობების მონაცემთა ბაზა და რიბოსომული მონაცემთა ბაზის პროექტი, ბაზებია, რომლებიც სპეციალიზებულია კონკრეტულ ორგანიზმზე ან მონაცემების კონკრეტულ ტიპზე.
For example, Fly base, HIV sequence database, and Ribosomal Database Project are databases that specialize in a particular organism or a particular type of data.
წინა შემდეგი