ზუსტი დამთხვევა
ორიგინალის ენა
ქვეკორპუსები
ჯგუფები
კრებულები
ტიპები
ჟანრები
დარგები
გამომცემლობები
ავტორები
მთარგმნელები
გამოცემულია
წლიდან
წლამდე
თარგმნილია
წლიდან
წლამდე
წინა შემდეგი
11341.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
სკანერზე მიღებული ორი მანათობელი გამოსახულება შემდეგ ერთმანეთზე იდება, რაც შედგენილ გამოსახულებას გვაძლევს, რომელიც ყოველი გენის ექსპრესიის ფარდობით დონეს ადგენს.
The two fluorescence images from the scanner are then overlaid to create a composite image, which indicates the relative expression levels of each gene.
11342.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
ასე რომ, შედგენილი იმიჯიდან მიღებული განზომილება ორი ფერის ინტენსიურობის ფარდობას ასახავს.
Thus, the measurement from the composite image reflects the ratio of the two color intensities.
11343.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
თუ გენი ექსპერიმენტულ პირობებში მაღალ დონეზე ვლინდება (წითელი), ვიდრე საკონტროლოში (მწვანე), წერტილი მოწითალო შეფერილობას ავლენს, თუ გენი საკონტროლოზე უფრო დაბალ დონეზე ვლინდება, წერტილი მომწვანო იქნება.
If a gene is expressed at a higher level in the experimental condition (red) than in the control (green), the spot displays a reddish color. If the gene is expressed at a lower level than the control, the spot appears greenish.
11344.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
გენის უცვლელი ექსპრესია, რომელიც წითელი და მწვანე ნათების ერთნაირ რაოდენობას შეიცავს, ყვითელ წერტილს გვაძლევს.
Unchanged gene expression, having equal amount of green and red fluorescence, results in a yellow spot.
11345.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
ეს შეიძლება დაგვეხმაროს გენის ფუნქციის მოკლე მიმოხილვის მიღებაში, როცა მიკროჩიპების მონაცემებს ვამუშავებთ.
This can help to provide a synopsis of gene function when interpreting the microarray data.
11346.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
ის ასევე უკავშირდება გენის ექსპრესიის მონაცემთა ბაზას.
It also interfaces with a gene expression database.
11347.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
იმიჯის დამუშავების შემდეგ, უნდა დამუშავდეს გენის ექსპრესიის ციფრული მონაცემები, სანამ განსხვავებულად ექსპრესირებული გენების იდენტიფიცირებას შევძლებთ.
Following image processing, the digitized gene expression data need to be further processed before differentially expressed genes can be identified.
11348.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
ამ დამუშავებას ეძახიან მონაცემების ნორმალიზაციას. ის შედგენილია გადახრების შესასწორებლად, რომლებიც უფრო გამოწვეულია მიკრომატრიცას მონაცემების კოლექციაში ცვალებადობით, ვიდრე შიდა ბიოლოგიური სხვაობებით.
This processing is referred to as data normalization and is designed to correct bias owing to variations in microarray data collection rather than intrinsic biological differences.
11349.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
ერთადერთი გზა დავრწმუნდეთ, რომ გენი, რომელიც განსხვავებულ ექსპრესიას ავლენს, ნამდვილად განსხვავებულად ვლინდება, რეპლიკაციის მრავალი ექსპერიმენტის და სტატისტიკური ტესტირების ჩატარებაა.
The only way to ensure that a gene that appears to be differentially expressed is truly differentially expressed is to perform multiple replicate experiments and to perform statistical testing.
11350.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
ეს დონე შეესაბამება გენის ექსპრესიის დონეს, რომელსაც განაწილების საშუალოდან ორი სტანდარტული გადახრა აქვს.
This level also corresponds to a gene expression level with two standard deviations from the mean of distribution.
11351.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
ეს ვებსერვერია, რომელიც რეპლიცირებული გენის ექსპრესიის სიდიდეების დაკვირვებად ცვლილებებზე ტესტს ახორციელებს, რომ დაადგინოს სარწმუნოდ განსხვავებულად გამოვლენილი გენები.
It is a web server that performs tests on observed changes of replicate gene expression measurements to identify significantly differentially expressed genes.
11352.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
დნმ მიკრომატრიცას ანალიზის ერთ-ერთი ძირითადი თვისებაა, მრავალი გენის ექსპრესიის პარალელური კვლევა და იმ გენების ჯგუფების იდენტიფიცირება, რომლებიც ექსპრესიის მსგავს თვისებებს ავლენს.
One of the key features of DNA microarray analysis is to study the expression of many genes in parallel and identify groups of genes that exhibit similar expression patterns.
11353.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
შემდგომში იყენებენ კლასიფიკაციის სხვადასხვა ინსტრუმენტს, რომ მნიშვნელობები მატრიცაში დალაგდეს, რაც გენის ექსპრესიის შედარების მიზნით ხორციელდება.
Various classification tools are subsequently used to classify the values in the matrices for gene expression comparison.
11354.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
გენის კლასიფიკაციის პირველი ნაბიჯია გენებს შორის მანძილის ან სხვაობის დადგენა.
The first step towards gene classification is to define a measure of the distance or dissimilarity between genes.
11355.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
ეს მოქმედება მოითხოვს გენის ექსპრესიის მატრიცას მანძილების მატრიცაში გარდაქმნას.
This requires converting a gene expression matrix in a distance matrix.
11356.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
პირსონის კორელაციის კოეფიციენტების ერთ-ერთი აღსანიშნავი თვისებაა, რომ, როცა შესადარებელ გენებს ექსპრესიის ზუსტად იგივე თვისებები ახასიათებს, მათი გენის ექსპრესიის პროფილებს იდენტური ფორმა აქვს.
One notable feature of the Pearson correlation coefficients is that, when the genes to be compared have exactly the same expression patterns, their gene expression profiles have identical shapes.
11357.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
იმ შემთხვევაში, თუ გენის პროფილის კორელაციის კოეფიციენტი +1-ის ტოლია, გენებს შორის ფარდობითი მანძილები ნულია.
The correlation coefficient of the gene profiles equals to +1, in which case, the relative distance between the genes is zero.
11358.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
ეს ნიშნავს, რომ როცა ერთი გენი მეტად რეგულირდება, მეორე რეგულირდება ნაკლებად, და პირიქით.
That means that, when one gene is up-regulated, the other is down-regulated, and vice versa.
11359.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
მნიშვნელოვანია აღვნიშნოთ, რომ თუმცა საბოლოო შედეგის სახით ხის სტრუქტურას ვიღებთ, ამ საბოლოო ხეს არა აქვს ევოლუციური მნიშვნელობა, ის უბრალოდ გენის ექსპრესიაში მსგავსების სტრუქტურების დაჯგუფებას ასახავს.
It is important to point out that although a tree structure is produced as the final result, the resulting tree has no evolutionary meaning, but merely represents groupings of similarity patterns in gene expression.
11360.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
მეთოდის სხვა პოტენციური ნაკლია, რომ ხით წარმოდგენილი გენის ექსპრესია სინამდვილეში შეიძლება არ არსებობდეს.
Another potential drawback is that the hierarchical relationships of gene expression represented by the tree may not in fact exist.
წინა შემდეგი