ზუსტი დამთხვევა
ორიგინალის ენა
ქვეკორპუსები
ჯგუფები
კრებულები
ტიპები
ჟანრები
დარგები
გამომცემლობები
ავტორები
მთარგმნელები
გამოცემულია
წლიდან
წლამდე
თარგმნილია
წლიდან
წლამდე
წინა შემდეგი
761.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 7
ის თანმიმდევრობების სტრუქტურების პირველი მონაცემთა ბაზაა, რომელსაც დღემდე ფართოდ იყენებენ.
It is the first established sequence pattern database and is still widely used.
762.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 7
ის ცილის ფუნქციის და თანმიმდევრობის ოჯახის განსაზღვრისთვის ძირითადად კონსენსუსის ერთ სტრუქტურას ან „თანმიმდევრობის ხელმოწერას“ იყენებს.
It primarily uses a single consensus pattern or “sequence signature” to characterize a protein function and a sequence family.
763.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 7
თანმიმდევრობების კონსენსუსის სტრუქტურები მიღებულია ცილის თანმიმდევრობების გათანაბრებების დაკონსერვებული რეგიონებიდან და წარმოდგენილია რეგულარული ექსპრესიის საშუალებით.
The consensus sequence patterns are derived from conserved regions of proteins sequence alignments and are represented with regular expressions.
764.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 7
ძებნისას, რომელიც იწარმოება მონაცემთა ბაზაში მოთხოვნილი თანმიმდევრობის შეყვანით, ის თანმიმდევრობების სტრუქტურებთან ზუსტ თავსებადობებს იყენებს.
To search the database with a query sequence, it uses exact matches to the sequence patterns.
765.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 7
მონაცემთა ბაზა, თანმიმდევრობის ზოგი სტრუქტურის დასრულებისთვის რეგულარულ ექსპრესიასთან ერთად პროფილებსაც აგებს.
In addition to regular expressions, the database also constructs profiles to complement some of the sequence patterns.
766.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 7
სტრუქტურების ძირითადი ნაკლია თანმიმდევრობის ზოგი სტრუქტურის მცირე ზომა, რის გამოც მათი დახასიათება ვერ ხერხდება.
The major pitfall with the patterns is that some of the sequence patterns are too short to be specific.
767.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 7
თანმიმდევრობების ამ მოკლე სტრუქტურების პრობლემა იმაში მდგომარეობს, რომ საბოლოო თავსებადობა, დიდი ალბათობით, შემთხვევითი მოვლენის შედეგად მიიღება.
The problem with these short sequence patterns is that the resulting match is very likely to be a result of random events.
768.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 7
რეგულარული ექსპრესიის გამოყენებას ძირითადად ის ზღუდავს, რომ ეს მეთოდი არ ითვალისწინებს თანმიმდევრობების ალბათობის ინფორმაციას იმ მრავლობითი გათანაბრების შესახებ, რომლიდანაც არის ის მოდელირებული.
The major limitation of regular expressions is that this method does not take into account sequence probability information about the multiple alignment from which it is modeled.
769.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 7
თუ რეგულარული ექსპრესია მიღებულია თანმიმდევრობების დაუმთავრებელი ნაკრებიდან, მას პროგნოზირების ნაკლები ძალა ექნება, ვინაიდან იგივე ტიპის მოტივის შემცველი მრავალი თანმიმდევრობა მასში წარმოდგენილი არ არის.
If a regular expression is derived from an incomplete sequence set, it has less predictive power because many more sequences with the same type of motifs.
770.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 7
ამასთან ერთად, ეს სტატისტიკური მოდელები ნაწილობრივ თავსებადობებს უშვებს და თანმიმდევრობების არადაკვირვებად სტრუქტურებს ფსევდოგამოთვლების საშუალებით აკომპენსირებს.
In addition, these statistical models allow partial matches and compensate for unobserved sequence patterns using pseudocounts.
771.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 7
ამიტომ, ამ სტატისტიკურ მოდელებს პროგნოზირების მეტი ძალა აქვს, ვიდრე რეგულარულ ექსპრესიაზე დაფუძნებულ მიდგომას, მაშინაც, თუ ისინი მიღებულია თანმიმდევრობების ლიმიტირებული ნაკრებიდან.
Thus, these statistical models have stronger predictive power than the regular expression based approach, even when they are derived from a limited set of sequences.
772.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 7
ასეთი მძლავრი შეფასების სისტემის გამოყენება მოტივის აღმოჩენის მგრძნობელობას ზრდის და უფრო დივერგირებულ, მაგრამ ნამდვილად მონათესავე თანმიმდევრობებს ადგენს.
Using such a powerful scoring system can enhance the sensitivity of motif discovery and detect more divergent but truly related sequences.
773.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 7
შემდეგი პროგრამა თანმიმდევრობის სტრუქტურის აგებაში ძირითადად ინტენსიურად პროფილის მეთოდებს იყენებს.
The following programs mainly use the profile method extensively for sequence pattern construction.
774.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 7
მოტივის დასადგენად საჭიროა, რომ ანაბეჭდების უმეტესი ნაწილი თავსებადი იყოს მოთხოვნილ თანმიმდევრობასთან.
To define a motif, at least a majority of fingerprints are required to match with a query sequence.
775.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 7
ის მონაცემთა ბაზაა, რომელიც ჰომოლოგიური ცილების თანმიმდევრობების ყველაზე დაკონსერვებული, უგეპო რეგიონებიდან მიღებულ მრავლობით გათანაბრებას იყენებს.
It is a database that uses multiple alignments derived from the most conserved, ungapped regions of homologous protein sequences.
776.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 7
მოთხოვნილი თანმიმდევრობა შეიძლება გავათანაბროთ მონაცემთა ბაზაში წინასწარ გამოთვლილ პროფილებთან, რომ შევარჩიოთ უმაღლესი მაჩვენებლების მქონე თავსებადობები.
A query sequence can be used to align with precomputed profiles in the database to select the highest scored matches.
777.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 7
ის დომენების მონაცემთა ბაზაა, რომელიც მიღებულია სხვა მონაცემთა ბაზების თანმიმდევრობებიდან.
It is a domain database generated from sequences in other databases.
778.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 7
ავტომატურად გენერირებული თანმიმდევრობების სტრუქტურების მონაცემთა ბაზა ისეა დაგეგმილი, რომ წარმოადგენდეს დომენების ამომწურავი კოლექციას ისე, რომ არ იყოს სავალდებულო მათი ფუნქციების ცოდნა.
The automatically generated sequence pattern database is designed to be an exhaustive collection of domains without their functions necessarily being known.
779.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 7
მისი ავტომატური ბუნებიდან გამომდინარე, მისი დაფარვის არეალი გაცილებით ფართოა, მაგრამ იმის გამო, რომ ზოგი გენერირებულია არამონათესავე თანმიმდევრობებისგან, მას ასევე მეტი შეცდომის დაშვების ტენდენცია აქვს.
Because of its the automatic nature, it has a much larger coverage but is also more error prone because some are generated from unrelated sequences.
780.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 7
ამ მონაცემთა ბაზაში თანმიმდევრობის ძებნა დომენების გრაფიკულ ასახვას იძლევა, რომელზეც დართულია კარგად ანოტირებული ინფორმაცია, უჯრედში ლოკალიზაციის, ფუნქციური საიტების, სუპეროჯახისა და მეოთხეული სტრუქტურის შესახებ.
Sequence searching in this database producesa graphical output ofdomainswithwell-annotated informationwith respect to cellular localization, functional sites, superfamily, and tertiary structure.
წინა შემდეგი