ზუსტი დამთხვევა
ორიგინალის ენა
ქვეკორპუსები
ჯგუფები
კრებულები
ტიპები
ჟანრები
დარგები
გამომცემლობები
ავტორები
მთარგმნელები
გამოცემულია
წლიდან
წლამდე
თარგმნილია
წლიდან
წლამდე
წინა შემდეგი
10901.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
ევკარიოტებში გენის ექსპრესიაც ცილის კომპლექსით რეგულირდება, რომელიც ტრანსკრიფციის ფაქტორებსა და რნმ-პოლიმერაზას შორის ფორმირდება.
In eukaryotes, gene expression is also regulated by a protein complex formedbetween transcription factors and RNA polymerase.
10902.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
ზოგი რეგულატორული საიტი შეიძლება გენის სასტარტო საიტიდან ათი ათასობით ფუძე წყვილის მანძილზე აღმოვაჩინოთ.
Some regulatory sites can be found tens of thousands base pairs away from the gene start site.
10903.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
ექსპრესიის პროფილზე დაფუძნებული, რომლებიც იგივე ორგანიზმის მრავალი კო-ექსპრესირებული გენის თანმიმდევრობიდან კონსტრუირებულ პროფილებს იყენებენ.
Expression profile based using profiles constructed from a number of co-expressed gene sequences from the same organism.
10904.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
პრომოტორის ან რეგულატორული საიტის დადგენის სტანდარტული მიდგომა მდგომარეობს რეგულარული ექსპრესიით წარმოდგენილი კონსენსუსის თანმიმდევრობის სტრუქტურების შეთავსებაში, ან პოზიცია-სპეციფიკური სკორინგის მატრიცების შეთავსებაში, რომლებიც აგებულია კარგად აღწერილი მიბმის საიტებისგან.
The conventional approach to detecting a promoter or regulatory site is through matching a consensus sequence pattern represented by regular expressions or matching a position-specific scoring matrix (PSSM) constructed from well-characterized binding sites.
10905.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
პრომოტორის პროგნოზი და გენის პროგნოზი ამ მხრივ ორეულებია.
In that sense, promoter prediction and gene prediction are coupled.
10906.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
პროკარიოტების პრომოტორების პროგნოზირების ერთ-ერთი უნიკალური ასპექტია ოპერონის სტრუქტურის დადგენა, ვინაიდან ოპერონში მდებარე გენების შემთხვევაში ოპერონის პირველი გენის დინების საწინააღმდეგო მიმართულებით მდებარე პრომოტორი საერთოა.
One of the unique aspects in prokaryotic promoter prediction is the determination of operon structures, because genes within an operon share a common promoter located upstream of the first gene of the operon.
10907.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
ოპერონის სტრუქტურის დადგენის შემდეგ, პრომოტორისა და რეგულატორული ელემენტების არსებობის დადასტურების მიზნით, საჭიროა მხოლოდ პირველი გენის პროგნოზი, მიუხედავად იმისა, რომ ოპერონის სხვა გენები დნმ-ს ასეთ ელემენტებს არ შეიცავს.
Once an operon structure is known, only the first gene is predicted for the presence of a promoter and regulatory elements, whereas other genes in the operon do not possess such DNA elements.
10908.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
ეს მეთოდები ორი ტიპის ინფორმაციას ეყრდნობა: გენის ორიენტაციასა და გამოსაკვლევი გენების წყვილებს შორის მანძილს. აგრეთვე ამ გენების შეჭიდულობას, რაც შედარებით გენომურ ანალიზს ეფუძნება.
This method relies on two kinds of information: gene orientation and intergenic distances of a pair of genes of interest and conserved linkage of the genes based on comparative genomic analysis.
10909.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
ოპერონების დადგენის შემდეგ პროგრამას შეუძლია პრომოტორის სავარაუდო თანმიმდევრობის პროგნოზი.
Once the operons are assigned, the program is able to predict putative promoter sequences.
10910.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
ბაქტერიული პრომოტორების უმეტესობა ლოკალიზებულია ცილის მაკოდირებელი რეგიონის 200-ის ფარგლებში, ამიტომ, პროგრამა ყველაზე ეფექტურია, როცა სპეციფიკურობის გაზრდის მიზნით, მასში შეყვანილია ოპერონის პირველი გენის, დინების საწინააღმდეგო თანმიმდევრობის, დაახლოებით 200.
Because most bacterial promoters are located within 200 of the protein coding region, the program is most effectively used when about 200 of upstream sequence of the first gene of an operon is supplied as input to increase specificity.
10911.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
მიღებული ინფორმაცია ხანდახან გამოსადეგია ოპერონის დადგენისთვისაც.
The information can sometimes be useful in defining an operon.
10912.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
ცნობილია, რომ მრავალი ხერხემლიანის გენი პრომოტორის რეგიონის მახლობლად ნუკლეოტიდების მაღალი სიმჭიდროვით ხასიათდება, რომლებიც ტრანსკრიფციის სასტარტო საიტს გადაეფარება.
It is known that many vertebrate genes are characterized by a high density of dinucleotides near the promoter region overlapping the transcription start site.
10913.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
ის მუშაობს ტრანსკრიფციის ცნობილი ფაქტორების მიბმის საიტებისა და რეგულატორული მოტივების მაღალი კონცენტრაციის მქონე რეგიონების დადგენით.
It works by detecting a region of high concentration of known transcription factor binding sites and regulatory motifs.
10914.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
ის გენის პროგნოზს პრომოტორის პროგნოზთან ინტეგრირებს.
It integrates gene prediction with promoter prediction.
10915.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
გენის პირველი ეგზონისა და მისი მოსაზღვრე საიტების ალბათობის გამოსათვლელად, ის კვადრატულ დისკრიმინანტულ ფუნქციას იყენებს.
It uses quadratic discriminant functions to calculate the probabilities of the first exon of a gene and its boundary sites.
10916.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
პროგრამის ამუშავებისთვის მომხმარებელი გენის ტრანსკრიფციის თანმიმდევრობას (კდნმ) უზრუნველყოფს.
To use the program, a user supplies the transcript sequence of a gene (cDNA).
10917.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
პროგრამა ამ ინფორმაციას ადამიანის გენომის მონაცემთა ბაზაში ძებნისთვის იყენებს, რომელსაც გენის პოზიციის დასადგენად ახორციელებს.
The program uses the information to search the human genome database for the position of the gene.
10918.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
დადგენილია, რომ ახლო მონათესავე ორგანიზმების, როგორიცაა ადამიანი და თაგვი, პრომოტორები და რეგულატორული ელემენტების კონსერვაციის ხარისხი მაღალია.
It has been observed that promoter and regulatory elements from closely related organisms such as human and mouse are highly conserved.
10919.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
ამიტომ, კონკრეტული გენისთვის შესაძლებელია ასეთი პრომოტორების თანმიმდევრობების დადგენა, რაც შედარებითი ანალიზის საფუძველზე ხორციელდება.
Therefore, it is possible to obtain such promoter sequences for a particular gene through comparative analysis.
10920.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
ხეზე ინფორმაციის მიღება შესაძლებელია „სიცოცხლის ხის“ ვებსაიტიდან, სადაც ცნობილი ფილოგენეზური ხეები ინახება, რომლებიც გენის მარკერის სახით რიბოსომულ რნმ-ს იყენებენ.
One may obtain the tree information from the “Tree of Life” web site, which archives known phylogenetic trees using ribosomal RNAs as gene markers.
წინა შემდეგი