ზუსტი დამთხვევა
ორიგინალის ენა
ქვეკორპუსები
ჯგუფები
კრებულები
ტიპები
ჟანრები
დარგები
გამომცემლობები
ავტორები
მთარგმნელები
გამოცემულია
წლიდან
წლამდე
თარგმნილია
წლიდან
წლამდე
წინა შემდეგი
1761.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
დინების საწინააღმდეგო განლაგებული თანმიმდევრობა, ზედა ნაწილში განლაგებული თანმიმდევრობა, რომელიც ცილის მიბმის ადგილია, არის პრომოტორის თანმიმდევრობა.
The upstream sequence where the protein binds constitutes the promoter sequence.
1762.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
ის მოიცავს თანმიმდევრობის სეგმენტებს, რომლებიც განლაგებულია ტრანსკრიფციის სასტარტო საიტიდან ზემოთ 35 და10 ფუძე წყვილის დაცილებით.
This includes the sequence segments located 35 and 10 base pairs upstream from the transcription start site.
1763.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
პრომოტორის თანმიმდევრობამ შეიძლება განსაზღვროს გენის ან რამდენიმე გადაბმული გენის ექსპრესია დინების მიმართულებით.
The promoter sequence may determine the expression of one gene or a number of linked genes downstream.
1764.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
ისინი რნმ-პოლიმერაზას ფუნქციის გასაძლიერებლად დნმ-ს სპეციფიკურ თანმიმდევრობას ებმიან.
They bind to specific DNA sequences to either enhance or inhibit the function of the RNA polymerase.
1765.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
დნმ-ს სპეციფიკურ თანმიმდევრობებს, რომლებსაც ტრანსკრიფციის ფაქტორები ებმის, რეგულატორულ ელემენტებს უწოდებენ.
The specific DNA sequences to which the transcription factors bind are referred to as regulatory elements.
1766.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
ამასთან ერთად, მრავალ გენს ინიციირების უნიკალური თანმიმდევრობა აქვს, რომელიც კონსენსუსის შემცველ, პირიმიდინით მდიდარ თანმიმდევრობას წარმოადგენს.
In addition, many genes have a unique initiator sequence, which is a pyrimidine rich sequence with a consensus.
1767.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
პრომოტორებისა და რეგულატორული ელემენტების პროგნოზირების არსებული ალგორითმები შეიძლება შემდეგნაირად დავაჯგუფოთ: რომლებიც ეყრდნობიან ab initio-ს და ახორციელებენ ხელახალ პროგნოზს ინდივიდუალური თანმიმდევრობების სკანირებით.
Current algorithms for predicting promoters and regulatory elements can be categorized as either ab initio based, which make de novo predictions by scanning individual sequences.
1768.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
მსგავსებაზე დაფუძნებული, რომლებიც პროგნოზს ჰომოლოგიური თანმიმდევრობების გათანაბრების საფუძველზე აკეთებენ.
Similarity based, which make predictions based on alignment of homologous sequences.
1769.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
ექსპრესიის პროფილზე დაფუძნებული, რომლებიც იგივე ორგანიზმის მრავალი კო-ექსპრესირებული გენის თანმიმდევრობიდან კონსტრუირებულ პროფილებს იყენებენ.
Expression profile based using profiles constructed from a number of co-expressed gene sequences from the same organism.
1770.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
ამ ტიპის ალგორითმები პრომოტორებისა და რეგულატორული ელემენტების თანმიმდევრობების დამახასიათებელ სტრუქტურებზე დაყრდნობით პროგნოზირებენ პროკარიოტულ და ევკარიოტულ პრომოტორებსა და რეგულატორულ ელემენტებს.
This type of algorithm predicts prokaryotic and eukaryotic promoters and regulatory elements based on characteristic sequences patterns for promoters and regulatory elements.
1771.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
ზოგი ab initio პროგრამა სიგნალზე დამოკიდებულია, რომელიც ემყარება პრომოტორისთვის დამახასიათებელ ისეთ თანმიმდევრობას, როგორიცაა ბოქსი, სხვები კი ეფუძნება ინფორმაციას შემადგენლობის შესახებ, მაგალითად, ჰექსამერების სიხშირეებს.
Some ab initio programs are sign a based, relying on characteristic promoter sequences such as the box, whereas others rely on content information such as hexamer frequencies.
1772.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
Ab initio მეთოდის უპირატესობა თანმიმდევრობის უშუალო განხილვის შესაძლებლობაშია, ექსპერიმენტული ინფორმაციის მიღების აუცილებლობის გარეშე.
The advantage of the ab initio method is that the sequence can be applied as such without having to obtain experimental information.
1773.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
პრომოტორის ან რეგულატორული საიტის დადგენის სტანდარტული მიდგომა მდგომარეობს რეგულარული ექსპრესიით წარმოდგენილი კონსენსუსის თანმიმდევრობის სტრუქტურების შეთავსებაში, ან პოზიცია-სპეციფიკური სკორინგის მატრიცების შეთავსებაში, რომლებიც აგებულია კარგად აღწერილი მიბმის საიტებისგან.
The conventional approach to detecting a promoter or regulatory site is through matching a consensus sequence pattern represented by regular expressions or matching a position-specific scoring matrix (PSSM) constructed from well-characterized binding sites.
1774.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
ყველა შემთხვევაში, კონსენსუსის თანმიმდევრობები ან მატრიცები შედარებით მოკლეა და 6-დან 10 ფუძეს ფარავს.
In either case, the consensus sequences or the matrices are relatively short, covering 6 to 10 bases.
1775.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
როგორც მეშვიდე თავში აღვწერეთ, იმის დასადგენად, ეთავსება, თუ არა მოთხოვნილი თანმიმდევრობა შეწონვის მატრიცას, ხდება ამ თანმიმდევრობის სკანირება მატრიცას გავლით.
As described in Chapter 7, to determine whether a query sequence matches a weight matrix, the sequence is scanned through the matrix.
1776.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
ლოგარითმული მოსალოდნელობის მაჩვენებლები შემდეგ სტატისტიკური სარწმუნოობისთვის გამოითვლება.
This simple approach, however, often has difficulty differentiating true promoters from random sequence matches and generates high rates of false positives as a result.
1777.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
ეს პროგრამა წრფივ დისკრიმინანტულ ფუნქციას იყენებს, რომელიც კომბინირებულია სიგნალისა და შემადგენლობის ინფორმაციასთან, მაგალითად, ინფორმაციასთან კონსენსუსის პრომოტორის თანმიმდევრობასა და პრომოტორის საიტის ოლიგონუკლეოტიდურ შემადგენლობაზე.
It uses a linear discriminant function combined with signal and content information such as consensus promoter sequence and oligonucleotide composition of the promoter sites.
1778.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
ეს პროგრამა ჯერ პროგნოზირებს მოცემულ თანმიმდევრობაში ბაქტერიული ოპერონის სტრუქტურების არსებობას, რისთვისაც ოპერონში გენების არსებობის დასადგენად, გენებს შორის 100 დაშორებას იყენებს.
This program first predicts a given sequence for bacterial operon structures by using an intergenic distance of 100 as basis for distinguishing genes to be in an operon.
1779.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
ოპერონების დადგენის შემდეგ პროგრამას შეუძლია პრომოტორის სავარაუდო თანმიმდევრობის პროგნოზი.
Once the operons are assigned, the program is able to predict putative promoter sequences.
1780.
ბიოინფორმატიკის საფუძვლები | თავი 9
ბაქტერიული პრომოტორების უმეტესობა ლოკალიზებულია ცილის მაკოდირებელი რეგიონის 200-ის ფარგლებში, ამიტომ, პროგრამა ყველაზე ეფექტურია, როცა სპეციფიკურობის გაზრდის მიზნით, მასში შეყვანილია ოპერონის პირველი გენის, დინების საწინააღმდეგო თანმიმდევრობის, დაახლოებით 200.
Because most bacterial promoters are located within 200 of the protein coding region, the program is most effectively used when about 200 of upstream sequence of the first gene of an operon is supplied as input to increase specificity.
წინა შემდეგი