ზუსტი დამთხვევა
ორიგინალის ენა
ქვეკორპუსები
ჯგუფები
კრებულები
ტიპები
ჟანრები
დარგები
გამომცემლობები
ავტორები
მთარგმნელები
გამოცემულია
წლიდან
წლამდე
თარგმნილია
წლიდან
წლამდე
წინა შემდეგი
541.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 4
იმისთვის, რომ გამოსაკვლევი თანმიმდევრობა მონაცემთა ბაზის ყველა თანმიმდევრობასთან გაათანაბროს იყენებს ევრისტიკას.
Uses heuristics to align a query sequence with all sequences in a database.
542.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 4
მისი მიზანია მონათესავე თანმიმდევრობებში მაღალი სკორინგის უგეპო სეგმენტების მოძებნა.
The objective is to find high-scoring ungapped segments among related sequences.
543.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 4
მოცემულ ზღურბლზე ზევით ასეთი სეგმენტების არსებობა დაწყვილებულ მსგავსებაზე მიუთითებს, რომელიც შემთხვევითი მოვლენის ფარგლებს ცდება, რაც საშუალებას გვაძლევს მონაცემთა ბაზაში მონათესავე თანმიმდევრობების არამონათესავეებისგან გავაცალკეოთ.
The existence of such segments above a given threshold indicates pairwise similarity beyond random chance, which helps to discriminate related sequences from unrelated sequences in a database.
544.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 4
თანმიმდევრობების გათანაბრებას რამდენიმე ნაბიჯის გავლით ახორციელებს.
It performs sequence alignment through the following steps.
545.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 4
პირველია გამოსაკვლევი თანმიმდევრობიდან სიტყვების ჩამონათვალის შექმნა.
The first step is to create a list of words fromthe query sequence.
546.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 4
როგორც წესი, ყოველი სიტყვა აღნიშნავს ცილის თანმიმდევრობისთვის სამ და დნმ-ს თანმიმდევრობისთვის თერთმეტ ნაშთს.
Each word is typically three residues for protein sequences and eleven residues for DNA sequences.
547.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 4
ჩამონათვალში შედის დასადგენი თანმიმდევრობიდან მიღებული ყველა შესაძლო სიტყვა.
The list includes every possible word extracted fromthe query sequence.
548.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 4
მეორე ნაბიჯია დადგინდეს არსებობს თუ არა თანმიმდევრობების მონაცემთა ბაზაში ეს სიტყვები, რაც ნიშნავს მონაცემთა ბაზაში იმ თანმიმდევრობების დადგენას, რომლებიც თავსებად სიტყვებს შეიცავს.
The second step is to search a sequence database for the occurrence of these words. This step is to identify database sequences containing the matching words.
549.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 4
ამასთან ერთად, გვაქვს პროგრამაც, რომელიც ორი მომხმარებელს მიერ შეყვანილი თანმიმდევრობების ლოკალურ გათანაბრებას უზრუნველყოფს.
In addition, there is also a program that performs local alignment of two user-provided input sequences.
550.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 4
გრაფიკული გამოხატულება შეიცავს ორგანზომილებიან დიაგრამაზე ჰორიზონტალურ მონაკვეთებსა და დიაგონალებს, რომლებიც ორ თანმიმდევრობას შორის თავსებადობის საერთო ფარგლებს ასახავს.
The graphical output includes horizontal bars and a diagonal in a two-dimensional diagram showing the overall extent of matching between the two sequences.
551.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 4
პროგრამები ორგანიზებულია გამოსაკვლევი თანმიმდევრობების ტიპზე დაყრდნობით ცილის, ნუკლეოტიდების ან გადასათარგმნი ნუკლეოტიდების თანმიმდევრობებზე.
The programs are organized based on the type of query sequences, protein sequences, nucleotide sequences, or nucleotide sequence to be translated.
552.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 4
ძებნის მგრძნობელობაზე აგრეთვე მოქმედებს თანმიმდევრობის ტიპის შერჩევა.
The choice of the type of sequences also influences the sensitivity of the search.
553.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 4
ზოგადად რომ ვთქვათ, ჰომოლოგების დადგენაში ცილის თანმიმდევრობების გამოყენება სუფთა მოგებას იძლევა.
Generally speaking, there is a clear advantage of using protein sequences in detecting homologs.
554.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 4
ეს ასეა, ვინაიდან დნმ თანმიმდევრობებში მხოლოდ ოთხ ნუკლეოტიდს ადარებენ (ის ოთხი ტიპის ნუკლეოტიდს შეიცავს), ცილის თანმიმდევრობა კი, ოც სხვადასხვა ამინომჟავას შეიცავს.
This is because DNA sequences only comprise four nucleotides, whereas protein sequences contain twenty amino acids.
555.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 4
ეს ნიშნავს, რომ ცილის თანმიმდევრობების შემთხვევაში სტატისტიკური სირთულე ხუთჯერ მაინც იზრდება.
This means that there is at least a fivefold increase in statistical complexity for protein sequences.
556.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 4
უფრო მნიშვნელოვანია, რომ ამინომჟავების ჩანაცვლებების მატრიცები ნატიფ სხვაობებს შეიცავს ამინომჟავების ფიზიკურ-ქიმიურ თვისებებს შორის ანუ ცილის თანმიმდევრობები ჰომოლოგიურების დადგენაში გაცილებით უფრო ინფორმაციული და მგრძნობიარეა.
More importantly, amino acid substitution matrices incorporate subtle differences in physicochemical properties between amino acids, meaning that protein sequences are far more informative and sensitive in detection of homologs.
557.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 4
ამიტომ, ცილის თანმიმდევრობების გამოყენებით ჩატარებული ძებნა უფრო სარწმუნო შეთავსებებს იძლევა, ვიდრე დნმ-ს თანმიმდევრობების გამოყენებით.
This is why searches using protein sequences can yield more significant matches than using DNA sequences.
558.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 4
შედეგები იძლევა დაწყვილებული თანმიმდევრობების შეთავსებების ჩამონათვალს, რომლებიც რანგირებულია სტატისტიკური სარწმუნოობის მიხედვით.
The output provides a list of pairwise sequence matches ranked by statistical significance.
559.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 4
სარწმუნოობის მაჩვენებლები გვეხმარება ევოლუციურად მონათესავე თანმიმდევრობების გარჩევაში არამონათესავე თანმიმდევრობებისგან.
The significance scores help to distinguish evolutionarily related sequences from unrelated ones.
560.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 4
ამ შემთხვევაში სტატისტიკური განზომილებების დადგენა ოდნავ განსხვავებულია იგივე პროცედურისგან, რომელსაც ცალკეული დაწყვილებული თანმიმდევრობების გათანაბრებისას ვიყენებთ: რაც უფრო დიდია მონაცემთა ბაზა, მით მეტია მასში არამონათესავე თანმიმდევრობების გათანაბრებები.
Deriving the statistical measure is slightly different from that for single pairwise sequence alignment; the larger the database, them or unrelated sequence alignments there are.
წინა შემდეგი