ზუსტი დამთხვევა
ორიგინალის ენა
ქვეკორპუსები
ჯგუფები
კრებულები
ტიპები
ჟანრები
დარგები
გამომცემლობები
ავტორები
მთარგმნელები
გამოცემულია
წლიდან
წლამდე
თარგმნილია
წლიდან
წლამდე
წინა შემდეგი
901.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 11
მაგალითად, დნმ-ს თანმიმდევრობებისთვის ჯუკს-კანტორის მეთოდის გამოყენებით ალბათობა, რომ ნუკლეოტიდი გარკვეული დროის შემდეგ იგივე დარჩება.
For example, for DNA sequences using the Jukes–Cantor model, the probability that a nucleotide remains the same after some time.
902.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 11
წინაპრული თანმიმდევრობების განსხვავებული კომბინაციების მქონე ხის ყველა შესაძლო გზის გამოთვლის შემდეგ, საიტის საბოლოო ტოპოლოგიად დასაჯერობის უმაღლესი მაჩვენებლების მქონე ხის გზა ითვლება.
After computing for all possible tree paths with different combinations of ancestral sequences, the tree path having the highest likelihood score is the final topology at the site.
903.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 11
მთელი თანმიმდევრობისთვის ხის მოცემული გზის სრული ლოგარითმული დასაჯერობის მაჩვენებელი ყველა ინდივიდუალური საიტის ლოგარითმული დასაჯერობის ჯამია.
The overall log likelihood score for a given tree path for the entire sequence is the sum of log likelihood of all individual sites.
904.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 11
ის იყენებს მთლიანი თანმიმდევრობის ინფორმაციას და არა მხოლოდ ინფორმაციულ საიტებს.
It uses the full sequence information, not just the informative sites.
905.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 11
პირობითი ალბათობა არის თანმიმდევრობების გათანაბრებაში დაკვირვებული ნიშნების ჩანაცვლებების სიხშირე.
The conditional probability is the substitution frequency of characters observed fromthe sequence alignment.
906.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 11
პირიქით, ახალი მონაცემები შეიძლება კონკრეტული თანმიმდევრობის განაწილების საფუძველზე შეიქმნას, რაც პარამეტრული ბუტსტრეპინგია.
Alternatively, new datasets can be generated based on a particular sequence distribution, which is parametric bootstrapping.
907.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 11
არაპარამეტრული ბუტსტრეპინგის შემთხვევაში იგივე სიგრძის თანმიმდევრობების ახალი მრავლობითი გათანაბრება იქმნება, სადაც ზოგი საიტი, სხვა საიტის ხარჯზე შემთხვევითად გაორმაგებულია.
In nonparametric bootstrapping, a new multiple sequence alignment of the same length is generated with random duplication of some of the sites at the expense of some other sites.
908.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 11
პარამეტრული ბუტსტრეპინგის მეთოდი შეიძლება დაგვეხმაროს კონკრეტული საიტების მრავალჯერადი განმეორების პრობლემის დაძლევაში, რაც არაპარამეტრულ ბუტსტრეპინგს ახასიათებს და თანმიმდევრობების გადახრილ განაწილებაში აისახება.
The parametric bootstrapping method may help avoid the problem of certain sites being repeated too many times as in nonparametric bootstrapping resulting in skewed sequence distribution.
909.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 11
ჯეკნაიფინგის უპირატესობა იმაში მდგომარეობს, რომ საწყის მონაცემებთან შედარებით საიტები არ ორმაგდება, და შემცირებული თანმიმდევრობების გამო, გამოთვლებზე უფრო მცირე დრო იხარჯება.
The advantage of jackknifing is that sites are not duplicated relative to the original dataset and that computing time is much shortened because of shorter sequences.
910.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 11
ეს უფასო, მრავლისმომცველი, რთული პაკეტია, სადაც შედის მანძილების, პარსიმონიისა და დასაჯერობის ანალიზის შესრულების ოცდათხუთმეტი ქვეპროგრამა, ასევე, ნუკლეოტიდური და ამინომჟავური თანმიმდევრობების ბუტსტრეპინგი.
This is a free multiplatform comprehensive package containing thirty-five subprograms for performing distance, parsimony, and likelihood analysis, as well as bootstrapping for both nucleotide and amino acid sequences.
911.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 11
მოლეკულური ფილოგენია თანმიმდევრობების ევოლუციისა და ნათესაობის შესწავლის ფუნდამენტური ინსტრუმენტია.
Molecular phylogeny is a fundamental tool for understanding sequence evolutionand relationships.
912.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 12
პოლიპეპტიდის ამინომჟავების ნაშთების თანმიმდევრობა მის ძირითად სტრუქტურასა და ფუნქციებს განსაზღვრავს.
The actual sequence of amino acid residues in a polypeptide determines its ultimate structure and function.
913.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 12
ცილის ამინომჟავების წრფივი თანმიმდევრობა პირველადი სტრუქტურაა.
A linear amino acid sequence of a protein is the primary structure.
914.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 12
ის შეიცავს ინფორმაციას მოლეკულის სახელზე, ორგანიზმზე, ბიბლიოგრაფიულ მითითებებზე, სტრუქტურის დადგენის მეთოდებზე, რეზოლუციაზე, კრისტალოგრაფიის პარამეტრებზე, ცილის თანმიმდევრობებზე, კოფაქტორებზე და სტრუქტურის ტიპისა და ადგილის აღწერასა და ზოგჯერ მეორეულ სტრუქტურაზეც.
It contains information about the name of the molecule, source organism, bibliographic reference, methods of structure determination, resolution, crystallographic parameters, protein sequence, cofactors, and description of structure types and locations and sometimes secondary structure information.
915.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 12
პირველადი სტრუქტურა ამინომჟავების ნაშთების თანმიმდევრობაა.
The primary structure is the sequence of amino acid residues.
916.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 13
ცილებს სტრუქტურების კონსერვაციის გაცილებით მეტი ხარისხი ახასიათებს, ვიდრე თანმიმდევრობებს, ამიტომ მათ შეიძლება საერთო სტრუქტურები ჰქონდეთ, თუნდაც თანმიმდევრობები განსხვავებული იყოს.
Because protein structures have a much higher degree of conservation than the sequences, proteins can share common structures even without sequence similarity.
917.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 13
ასე რომ, სტრუქტურების შედარებამ ხშირად შეიძლება ცილებს შორის დაცილებული ევოლუციური ნათესაობა გამოავლინოს, რომელიც მხოლოდ თანმიმდევრობების გათანაბრების საფუძველზე არ ვლინდებოდა.
Thus, structure comparison can often reveal distant evolutionary relationships between proteins, which is not feasible using the sequence-based alignment approach alone.
918.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 13
ოპტიმალური გათანაბრების მიღწევისას, თანმიმდევრობების მსგავსების იგივე ხარისხის პირობებში, დიდ ცილებს მეტი მნიშვნელობები აქვს, ვიდრე პატარებს.
For the same degree of sequence identity, large proteins tend to have higher values than small proteins when an optimal alignment is reached.
919.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 13
მოლეუკლებსშორის მეთოდის გამოყენების ყველაზე რთული ნაწილია, პირველ რიგში, ეკვივალენტური ნაშთების დადგენა, რაც ხშირად თანმიმდევრობების გათანაბრების მეთოდებს ეყრდნობა.
The most challenging part of using the intermolecular method is to identify equivalent residues in the first place, which often resorts to sequence alignment methods.
920.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 13
ერთი შემოთავაზებული მიდგომა მდგომარეობს მეორეული სტრუქტურის ელემენტების ფარგლებს გარეთ განლაგებული თანმიმდევრობების ცვალებადი რეგიონების ამოშლაში, რაც ოპტიმალური თავსებადობის მოძებნის დროს ამცირებს.
One approach that has been proposed is to delete sequence variable regions outside secondary structure elements to reduce the search time required to find an optimum superposition.
წინა შემდეგი