ზუსტი დამთხვევა
ორიგინალის ენა
ქვეკორპუსები
ჯგუფები
კრებულები
ტიპები
ჟანრები
დარგები
გამომცემლობები
ავტორები
მთარგმნელები
გამოცემულია
წლიდან
წლამდე
თარგმნილია
წლიდან
წლამდე
წინა შემდეგი
2301.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 17
ბაქტერიული ვექტორის თანმიმდევრობები, გენომის აწყობამდე, შეიძლება ფილტრაციის პროგრამის გამოყენებით ამოვიღოთ.
Bacterial vector sequences can be removed using filtering programs prior to assembly.
2302.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 17
თანმიმდევრობაში განმეორებების პრობლემის დასაძლევად, შეიძლება პროგრამები გამოვიყენოთ, რომ განმეორებები დავადგინოთ და შევნიღბოთ.
To overcome the problem of sequence repeats, programs can be used to detect and mask repeats.
2303.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 17
შეგვიძლია თანმიმდევრობის ამოკითხვების დამატებითი შეზღუდვები შემოვიღოთ, რომ განმეორებადი თანმიმდევრობებით გამოწვეული არასწორი აწყობა ავირიდოთ.
Additional constraints on the sequence reads can be applied to avoid missasembly caused by repeat sequences.
2304.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 17
თანმიმდევრობაში განმეორებებით გამოწვეული შეცდომების ასარიდებლად ჩვეულებრივად იყენებენ შეზღუდვას, რომელსაც წინა და უკანა მიმართულებით შეზღუდვას უწოდებენ.
A commonly used constraint to avoid errors caused by sequence repeats is the so called forward–reverse constraint.
2305.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 17
როცა თანმიმდევრობას ერთი კლონის ორივე ბოლოდან აწყობენ, კლონის ორ მოპირდაპირე ფრაგმენტს შორის მანძილი კონკრეტულ ზღვრამდე ფიქსირდება. ეს ნიშნავს, რომ მათ ყოველთვის აცილებს მანძილი, რომელსაც კლონის სიგრძე განსაზღვრავს.
When a sequence is generated from both ends of a single clone, the distance between the two opposing fragments of a clone is fixed to a certain range, meaning that they are always separated by a distance defined by a clone length.
2306.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 17
მეორე ნაბიჯია, თანმიმდევრობის ამოკითხვების მოსაზღვრე თანმიმდევრობებში გაერთიანება.
The next step is to assemble the sequence reads into contiguous sequences.
2307.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 17
ეს ეტაპი მოიცავს თანმიმდევრობის ფრაგმენტებს შორის გადაფარვების იდენტიფიცირებას, ფრაგმენტების რიგითობის დადგენას და მთლიანი თანმიმდევრობისთვის კონსენსუსის დადგენას.
This step includes identifying overlaps between sequence fragments, assigning the order of the fragments and deriving a consensus of an overall sequence.
2308.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 17
გვაქვს მრავალი პროგრამა, რომელსაც შეუძლია თანმიმდევრობის ნედლი მონაცემების დამუშავება.
There are a variety of programs available for processing the raw sequence data.
2309.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 17
რაც უფრო მაღალია მაჩვენებელი, მით უკეთესია თანმიმდევრობის ამოკითხვების ხარისხი.
The higher the score, the better the quality of the sequence reads.
2310.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 17
ყველა დაწყვილებული თანმიმდევრობის მსგავსების იდენტიფიცირების შემდეგ, პროგრამა აწყობას თანმიმდევრობების წყვილების პროგრესული შერწყმით ახორციელებს, რომლებსაც მსგავსების მაჩვენებლების კლებადობა ახასიათებს, სანამ გადამფარავ რეგიონებს აგდებს.
After all the pairwise sequence similarity is identified, the program performs assembly by progressively merging sequence pairs with decreasing similarity scores while removing overlapped regions.
2311.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 17
ეს ინტერნეტპროგრამაა, რომელიც გვეხმარება ბაქტერიული ვექტორებით დამაბინძურებელი თანმიმდევრობების დადგენაში.
It is a web-based program that helps detect contaminating bacterial vector sequences.
2312.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 17
ის ნუკლეოტიდების შეყვანილ თანმიმდევრობას სკანირებს და მას ცნობილი ვექტორული თანმიმდევრობების მონაცემთა ბაზასთან ადარებს, რასაც ამ პროგრამის გამოყენებით ახორციელებს.
It scans an input nucleotide sequence and compares it with a database of known vector sequences by using this program.
2313.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 17
ის თანმიმდევრობის შეყვანას სუფთა ამოკითხვების სახით ამუშავებს, თანმიმდევრობის ხარისხის დადგენის გარეშე.
It treats the sequence input as clean reads without consideration of the sequence quality.
2314.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 17
პროგრამის მთავარი თვისებაა წინა-უკანა შეზღუდვების გამოყენება, რომ შეცდომით დაკავშირება არ მოხდეს, რომელსაც თანმიმდევრობაში არსებული განმეორებები იწვევს.
A main feature of the program is the application of the forward–reverse constraints to avoid misassembly caused by sequence repeats.
2315.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 17
აწყობის სტადიაზე თანმიმდევრობების გათანაბრება სმიტ-უოტერმანის ალგორითმის გამოყენებით ხორციელდება.
The sequence alignment in the assembly stage is performed using the Smith– Waterman algorithm.
2316.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 17
მისი უნიკალური თვისებები მდგომარეობს მის მსგავსი ევრისტიკული მიდგომის გამოყენებაში, რომ გადამფარავი ფრაგმენტების გათანაბრება შესრულდეს; გათანაბრების შეფასებაში სტატისტიკური მაჩვენებლების გამოყენებით, სეკვენირების შეცდომების შესწორებაში თანმიმდევრობების მრავლობითი გათანაბრების საფუძველზე და წინა-უკანა შეზღუდვების გამოყენებით.
Its unique features include using a heuristic approach similar to it's to align overlapping fragments, evaluating alignments using statistical scores, correcting sequencing errors based on multiple sequence alignment, and using forward–reverse constraints.
2317.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 17
ამ მიდგომაში თანმიმდევრობის ფრაგმენტები იშლება ოც-ოცი ნუკლეოტიდის ტოლ კორტეჟებად.
In this approach, a sequence fragment is broken down to tuples of twenty nucleotides.
2318.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 17
ვექტორებს შორის უმოკლესი გზის პოვნა შესაძლებელია, რომელიც კორტეჟების, მთლიან თანმიმდევრობად შეერთების საუკეთესო გზაა.
By using a Viterbi algorithm, the shortest path among the vectors can be found, which is the best way to connect the tuples into a full sequence.
2319.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 17
ეს მიდგომა პირდაპირ არ ეფუძნება გადაფარვების დადგენას, ამიტომ განმეორებადი მოტივების მქონე თანმიმდევრობების გაერთიანების შემთხვევაში, ის შეიძლება წარმატებული გამოდგეს.
Because this approach does not directly rely on detecting overlaps, it may be advantageous in assembling sequences with repeat motifs.
2320.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 17
სანამ აწყობილ თანმიმდევრობას მონაცემთა ბაზაში მოათავსებენ, ის უნდა გაანალიზდეს გამოსადეგი ბიოლოგიური თვისებების არსებობაზე.
Before the assembled sequence is deposited into a database, it has to be analyzed for useful biological features.
წინა შემდეგი