ზუსტი დამთხვევა
ორიგინალის ენა
ქვეკორპუსები
ჯგუფები
კრებულები
ტიპები
ჟანრები
დარგები
გამომცემლობები
ავტორები
მთარგმნელები
გამოცემულია
წლიდან
წლამდე
თარგმნილია
წლიდან
წლამდე
წინა შემდეგი
11321.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
მეორე სფერო ძირითადად ექსპერიმენტებს ეყრდნობა და ფოკუსირებულია მთლიანი გენომის დონეზე გენის ფუნქციების დადგენაზე, რასაც მაღალი წარმადობის მიდგომების გამოყენებით აღწევს.
the latter is largely experiment based with a focus on gene functions at the whole genome level using high through put approaches
11322.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
აქ აქცენტირებულია „მაღალი წარმადობა“, რაც გენომის ყველა გენის ერთდროული ანალიზია.
The emphasis here is on "high throughput," which is simultaneous analysis of all genes in a genome.
11323.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
ყველა ექსპრესირებული გენის მაღალი წარმადობის ანალიზს ასევე ტრანსკრიპტომის ანალიზს ეძახიან, რაც რნმ-ს მოლეკულების სრული ნაკრების ექსპრესიის ანალიზია, რომლებსაც უჯრედი მოცემულ პირობებში ასინთეზებს.
The high throughput analysis of all expressed genes is also termed transcriptome analysis, which is the expression analysis of the full set of RNA molecules produced by a cell under a given set of conditions.
11324.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
გენომური მასშტაბის გენის ექსპრესიის პროფილირების ერთ-ერთი მაღალი წარმადობის მქონე მიდგომაა თანმიმდევრობის ექსპრესირებული ტეგების სეკვენირებაა.
One of the high throughput approaches to genome-wide profiling of gene expression is sequencing expressed sequence tags.
11325.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
მათ ასევე შეუძლია კდნმ-ს ბიბლიოთეკაში შემავალი გენის უნიკალური იდენტიფიკაციის გაადვილება.
They can also facilitate the unique identification of a gene from a cDNA library.
11326.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
ყოველი კლასტერი სინამდვილეში გადამფარავი თანმიმდევრობების ნაკრებია, რომლებიც დამუშავებულია კომპიუტერულად, ერთი ექსპრესირებული გენის ასახვის მიზნით.
Each cluster is a set of overlapping sequences that are computationally processed to represent a single expressed gene.
11327.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
ეს გენის ექსპრესიის სერიული ანალიზის მეორე მიდგომაა, რომელიც მაღალი წარმადობის, თანმიმდევრობაზე დაფუძნებული მეთოდია.
Serial analysis of gene expression is another high throughput, sequence-based approach for global gene expression profile analysis.
11328.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
გენის ტეგების ერთმნიშვნელოვანი იდენტიფიცირების შემდეგ, მათი სიხშირე გენის ექსპრესიის დონეს ასახავს.
Once gene tags are unambiguously identified, their frequency indicates the level of gene expression.
11329.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
ეს მიდგომა ანალიზთან შედარებით გაცილებით უფრო ეფექტურია, ვინაიდან ის ნუკლეოტიდების მოკლე ტეგებს იყენებს, რომ გენის ტრანსკრიპტი განსაზღვროს და ერთ კლონში მრავალი ტეგის სეკვენირების საშუალებას იძლევა.
This approach is much more efficient than the analysis in that it uses a short nucleotide tag to define a gene transcript and allows sequencing of multiple tags in a single clone.
11330.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
ამიტომ, ანალიზს მეტი შანსი აქვს სუსტად ექსპრესირებული გენების დადგენის.
Therefore, the analysis has a better chance of detecting weakly expressed genes.
11331.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
როცა მიბმული ტეგების მქონე კლონების დიდი რაოდენობის სეკვენირებას ახდენენ, ითვლიან ყოველი ტეგის არსებობის სიხშირეს, რომ გენის ექსპრესიის თვისებების ზუსტი სურათი მივიღოთ.
When a large number of clones with linked tags are sequenced, the frequency of occurrence of each tag is counted to obtain an accurate picture of gene expression patterns.
11332.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
მას აქვს გაფილტვრის ფუნქცია, რომელიც ლინკერ თანმიმდევრობებს ექსპერიმენტულად დადგენილი ტეგებისგან ფილტრავს და ნორმალური და დაავადებული ადამიანის ქსოვილების ექსპრესიის თვისებებს ადარებს.
It has a filtering function that filters out linker sequences from experimentally obtained tags and allows expression pattern comparison between normal and diseased human tissues.
11333.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
მონაცემების გასავალი შეიძლება სხვადასხვა ქვეპროგრამის გამოყენებით მივიღოთ, მაგ. ანატომიის მიმომხილველი, ციფრული ჩრდილოეთი, და გენის ექსპრესიის ციფრული ასახვა.
The data output can be presented using subprograms such as the Anatomic Viewer, Digital Northern, and Digital Gene Expression Display.
11334.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
გენომიკის თანამედროვე კვლევებში გენის გლობალური ექსპრესიის პროფილირების ყველაზე ფართოდ გამოყენებული მეთოდი დნმ მიკრომატრიცაზე დაფუძნებული მიდგომაა.
The most commonly used global gene expression profiling method in current genomics research is the DNA microarray-based approach.
11335.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
მიკრომატრიცა (ან გენის ჩიპი) სლაიდია, რომელზეც მიმაგრებულია მაღალი სიმჭიდროვის ფიქსირებული დნმ ოლიგომერების (ზოგჯერ კდნმ-ების) მატრიცა, რომელიც გამოსაკვლევი სახეობის სრულ გენომს ასახავს.
A microarray (or gene chip) is a slide attached with a high-density array of immobilized DNA oligomers (sometimes cDNAs) representing the entire genome of the species under study.
11336.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
ამ ანალიზის საშუალებით შესაძლებელია გენის უჯრედში გლობალური ექსპრესიის თვისებების დადგენა.
Using this analysis, patterns of global gene expression in a cell can be examined.
11337.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
დნმ მიკრომატრიცას ტიპური ექსპერიმენტი მრავალნაბიჯიან პროცედურას მოიცავს: მიკრომატრიცების წარმოებას, რაც სპეციფიკური გენების ამსახველი ზუსტად დადგენილი ოლიგონუკლეოტიდების ფიქსირებით ხორციელდება; მიკროჩიპში კდნმ-ს პოპულაციის ჰიბრიდიზაციას; ჰიბრიდიზაციის სიგნალების სკანირებასა და გამოსახულების ანალიზის; მონაცემების ტრანსფორმაციასა და ნორმალიზაციას.
A typical DNA microarray experiment involves a multi step procedure: fabrication of microarrays by fixing properly designed oligonucleotides representing specific genes; hybridization of cDNA populations onto the microarray; scanning hybridization signals and image analysis; transformation and normalization of data.
11338.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
მეცნიერებმა დაამუშავეს რამდენიმე პროგრამა, რომლებიც მიკრომატრიცაზე ნიმუშების დატანისთვის განკუთვნილი დეტექტორი თანმიმდევრობების შედგენისას ამ წესებს იყენებენ.
A number of programs have been developed that use these rules in designing probe sequences for microarrays spotting.
11339.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
ის ნორმალურ კრიტერიუმს იყენებს, გენის სპეციფიკურობაზე და ოლიგონუკლეოტიდების მეორეულ სტრუქტურაზე აქცენტირებით.
It uses the normal criteria with an emphasis on gene specificity and secondary structure for oligonucleotides.
11340.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 18
როცა ორი განსხვავებულად მონიშნული კდნმ ნიმუში შერეულია ერთნაირი რაოდენობით და ჩიპებზე დნმ დეტექტორებთან ჰიბრიდიზირებს, ორივე ნიმუშის გენის ექსპრესიის თვისებები შეიძლება ერთდროულად გაიზომოს.
When the two differently labeled cDNA samples are mixed in equal quantity and allowed to hybridize with the DNA probes on the chips, gene expression patterns of both samples can be measured simultaneously.
წინა შემდეგი