ზუსტი დამთხვევა
ორიგინალის ენა
ქვეკორპუსები
ჯგუფები
კრებულები
ტიპები
ჟანრები
დარგები
გამომცემლობები
ავტორები
მთარგმნელები
გამოცემულია
წლიდან
წლამდე
თარგმნილია
წლიდან
წლამდე
წინა შემდეგი
1061.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 16
რნმ-ს მოკლე თანმიმდევრობების შემთხვევაში, როგორიცაა ტრნმ, ზოგი პროგრამა 70%-იან სიზუსტეს იძლევა.
For small RNA sequences, such as tRNA, some programs may be able to produce 70% accuracy.
1062.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 16
წინასწარი გათანაბრებისგან დამოუკიდებელი პროგრამები გაცილებით უარეს შედეგს გრძელი თანმიმდევრობების პროგნოზისას იძლევა.
The pre-alignment independent programs fare much worse for predicting long sequences.
1063.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 16
ეს მეთოდი დაფუძნებულია ერთი შეყვანილი თანმიმდევრობის ენერგიის გამოთვლაზე.
This method is based on energetic calculations from a single query sequence.
1064.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 16
შედარებითი მიდგომა, რომელიც მრავალ თანმიმდევრობას მოითხოვს, მეტ სიზუსტეს აღწევს.
The comparative approach, which requires multiple sequences, is able to achieve better accuracy.
1065.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 16
თუმცა, კონსენსუსის მიდგომის ცხადი ნაკლია ჰომოლოგიური თანმიმდევრობების უნიკალური ნაკრების საჭიროება.
However, the obvious drawback of the consensus approach is the requirement for a unique set of homologous sequences.
1066.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
შემდგომ დახასიათებაში შედის ამინომჟავური შემადგენლობის განსაზღვრა, პეპტიდების მასის ანაბეჭდები და სეკვენირება, მასს-სპექტრომეტრიის გამოყენებით.
Further characterization involves determination of amino acid composition, peptide mass fingerprints, and sequences using mass spectrometry.
1067.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
იდენტიფიკაციის შემდგომი ეტაპისკენ გადადგმული ნაბიჯია, პეპტიდების სეკვენირება ფრაგმენტაციისა და მასის ანალიზის თანმიმდევრული ფაზებით.
As a step toward further identification, the peptides can be sequenced with successive phases of fragmentation and mass analysis.
1068.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
ეს ორმაგი მასს-სპექტრომეტრიის მეთოდია, სადაც პეპტიდმა უნდა ორი ანალიზატორი გაიაროს, რაც თანმიმდევრობის დადგენის მიზნით ხორციელდება.
This is the technique of tandem mass spectrometry, in which a peptide has to pass through two analyzers for sequence determination.
1069.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
ამ ფრაგმენტების მოლეკულური მასები უფრო ზუსტად მეორე ანალიზატორში განისაზღვრება, რაც ფრაგმენტის თანმიმდევრობას გვაძლევს.
The molecular masses of these fragments are more precisely determined in the second analyzer yielding the sequence of the fragment.
1070.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
პეპტიდების მასის ანაბეჭდების ან პეპტიდის თანმიმდევრობების განსაზღვრის შემდეგ შეიძლება ბიოინფორმატიკული პროგრამების გამოყენება, რომ მონაცემთა ბაზაში თეორიულად დადგენილი ცილის იდენტური ცილა მოვძებნოთ.
Once the peptide mass fingerprints or peptide sequences are determined, bioinformatics programs can be used to search for the identity of a protein in a database of theoretically digested proteins.
1071.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
მაგალითად, პეპტიდის ანაბეჭდების მოლეკულური მასები, პეპტიდის თანმიმდევრობა, მთლიანი ცილის სახელებიც კი მნიშვნელოვანია კონკრეტული ცილის უნიკალური იდენტიფიკაციის მისაღებად.
For example, molecular masses of peptide fingerprints, peptide sequence, even the species names are important in obtaining unique identification of a particular protein.
1072.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
მონაცემთა ბაზაში შეთავსებების საშუალებით პეპტიდის იდენტიფიკაციის ძირითადი პირობა, ორგანიზმის ყველა ცილის თანმიმდევრობების მისაწვდომობაა.
A basic requirement for peptide identification through database matching is the availability of all the protein sequences from an organism.
1073.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
ამიტომ, ეს მეთოდი კარგად მხოლოდ სამოდელო ორგანიზმის შემთხვევაში მუშაობს, რომლის გენომი სრულიად სეკვენირებულია და კარგად ანოტირებული, მაგრამ მისი მუშაობა იზღუდება, თუ მას არასამოდელო ორგანიზმებისთვის გამოვიყენებთ.
Thus, this method only works well with model organisms that have completely sequenced and well-annotated genomes, but has much limitation to be applied in non-model organisms.
1074.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
ამ პროგრამას კანდიდატების ჩამონათვალის შემცირება პეპტიდების თანმიმდევრობების საშუალებით შეუძლია, ვინაიდან მოკლე თანმიმდევრობების შეთავსებებს მაღალი სპეციფიკურობა ახასიათებს.
This program can narrow down the candidate list by peptide sequences because of the high specificity of short sequence matches.
1075.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
იგი წარმატებას მრავალი პარამეტრის ძალით აღწევს, რისთვისაც კომბინირებულ შემადგენლობას, თანმიმდევრობის ტეგებსა და პეპტიდის ანაბეჭდების ინფორმაციას იყენებს, რომ მონაცემთა ბაზებში კომბინირებული ძებნები შეასრულოს.
It takes advantage of the strength of multiple parameters by using combined composition, sequence tags, and peptide fingerprinting information to perform combined searches against the databases.
1076.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
ის ძებნას, ანაბეჭდების ინფორმაციის გამოყენებით, ცილის თანმიმდევრობის მონაცემთა ბაზაში ახორციელებს.
It searches a protein sequence database using fingerprinting information.
1077.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
ბეიზის ალგორითმი მონაცემთა ბაზაში შეთავსებებს რანჟირებას ახდენს მონაცემთა თანმიმდევრობების მიერ პეპტიდური მასობრივი ანაბეჭდების წარმოქმნის ალბათობის შესაბამისად.
A Bayesian algorithm ranks the database matches according to the probability of database sequences producing the peptide mass fingerprints.
1078.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
ეს სხვა ვებსერვერია, რომელიც ცილების იდენტიფიცირებას ახდენს პეპტიდების მასობრივ ანაბეჭდებზე, თანმიმდევრობის შეყვანებზე ან ერთი ან მეტი პეპტიდის ნედლ მონაცემებზე დაყრდნობით.
It is another web server that identifies proteins based on peptide mass fingerprints, sequence entries, or raw data from one or more peptides.
1079.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
ეს იწვევს ბიოინფორმატიკული ინსტრუმენტების გამოყენების მნიშვნელოვნებას, რომლებიც საჭიროა პოსტტრანსლაციური მოდიფიკაციების საიტების პროგნოზისთვის, რაც სპეციფიკური ცილის თანმიმდევრობაზე დაყრდნობით ხორციელდება.
It is therefore important to use bioinformatics tools to predict sites for posttranslational modifications based on specific protein sequences.
1080.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 19
თუმცა, ხშირ შემთხვევაში ასეთი მოდიფიკაციების პროგნოზი შეიძლება რთული იყოს, ვინაიდან კონკრეტულ მოდიფიკაციებთან დაკავშირებული თანმიმდევრობის მოტივების სიგრძე მცირეა.
However, prediction of such modifications can often be difficult because the short lengths of the sequence motifs associated with certain modifications.
წინა შემდეგი