oqsil va gen strukturalarini bashorat qilish

PPTX 20 sahifa 67,3 KB Bepul yuklash

20 sahifa

FaylHub.uz

Telegram orqali yuklab olish

Hajm 67,3 KB

Fayl turi PPTX

Sahifalar 20

Yangilangan Dek 2025

Sahifa ko'rinishi (5 sahifa)

Pastga aylantiring 👇

1 / 20

powerpoint presentation gen va oqsil strukturalarini bashorat qilish umidjonov jasurbek 1. oqsil va gen strukturasini bashorat qilishdagi mashina o'rganish texnologiyalari 2. oqsil va gen strukturasini bashorat qilish usullari 3. oqsil va gen strukturasini bashorat qilishning amaliy qo'llanilishi reja: gomologiya modellashtirish gomologiya modellashtirishining aniqligi, ishlatilgan ma'lumotlar bazasi hajmi va sifatiga, shuningdek, maqsad va shablon oqsillarining ketma-ketlik o'xshashligi darajasiga bog'liq, odatda 1-3 ångstrom oralig'ida bo'ladi. gomologiya modellashtirishda ma'lum bir oqsil tuzilishi uchun 30% dan yuqori ketma-ketlik o'xshashligiga ega bo'lgan, eksperimental ravishda aniqlangan tuzilishdan foydalaniladi. modellashtirish jarayonida o'xshashlik darajasi 25-40% oralig'ida bo'lganda, qo'shimcha ravishda loop va terminal qismlarni modellashtirish usullari qo'llaniladi. gen funksiyasini bashorat qilish gen funksiyasini bashorat qilishda mashina o'rganish algoritmlari, masalan, 90% aniqlik bilan 10000 dan ortiq genni muvaffaqiyatli tasniflay oladi. promoter mintaqalarining dhs (dnase i hypersensitive sites) kabi xususiyatlarini tahlil qilish orqali gen ekspressionining darajasini taxmin qilish imkoniyati mavjud. genning funksiyasi uning aminokislotalar ketma-ketligi va 3d tuzilishiga bog'liq bo'lib, bu …

2 / 20

ik bilan bashorat qilish imkonini beradi. mashina o'rganish usullari mashina o'rganishning gradient boosting usuli, turli xil xususiyatlarni birlashtirib (masalan, gidrofobiklik, zaryad), oqsil tuzilmasini 70% aniqlik bilan bashorat qilish imkonini beradi. mashina o'rganishning chuqur neyron tarmoqlari, masalan, 100 dan ortiq qatlamli cnn yoki rnn modellari, oqsil tuzilmasini bashorat qilishda 90% dan yuqori aniqlikka erishishi mumkin. oqsil ketma-ketligini tahlil qilishda qo'llaniladigan svm (support vector machine) algoritmi, 10000 dan ortiq oqsil ketma-ketligini o'rganish orqali, yangi oqsilning tuzilmasini taxmin qilishda 85% aniqlikka ega. gen ifodasini bashorat qilish gen ifodasini bashorat qilishda, mashina o'rganish algoritmlari 90% gacha aniqlik bilan transkripsiya omillarining bog'lanish joylarini aniqlay oladi. gen ifodasi darajasini aniqlash uchun rna-seq ma'lumotlaridan foydalaniladi va kamida 10 million o'qish (reads) talab etiladi yuqori aniqlikka erishish uchun. promoter hududlaridagi cpg orolining metilatsiyasi darajasi gen ifodasining susayishi bilan 50% ga yaqin korrelyatsiyaga ega. oqsil tuzilishini bashorat qilish usullari ab initio modellashtirish usuli esa, oqsilning aminokislota ketma-ketligidan boshlanib, fizik …

3 / 20

maqsadida, 500 dan ortiq xususiyatlarni o'z ichiga olgan mashina o'rganish modellari qo'llaniladi. gen tuzilishini aniqlash uchun bioinformatik usullar, masalan, blast (basic local alignment search tool) yordamida 10⁶ dan ortiq nukleotid ketma-ketliklari solishtiriladi. oqsil tuzilishini bashorat qilishda 3d model hosil qilish uchun 100 dan ortiq eksperimental ma'lumotlar va hisoblash algoritmlaridan foydalaniladi. kvaternion tuzilmani bashorat qilish mashinani o'rgatish usullari, xususan, chuqur neyron tarmoqlari, kvaternionlarning murakkab 3d tuzilmalarini bashorat qilishda aniqlikni oshirishda muhim rol o'ynaydi, bu esa 0.5 angstromdan kamroq rmsd xatoligiga olib kelishi mumkin. kvaternion tuzilmasini bashorat qilishning aniqligi, ma’lumotlar bazasidagi gomologik ketma-ketliklar soniga va ularning identifikatsiyaga bog'liq bo'lib, 70% dan yuqori identifikatsiyada 90% aniqlikka erishiladi. kvaternion tuzilmasini bashorat qilishda 3d struktura modellashtirish algoritmlari, masalan, rosetta yoki modeller, 100 dan ortiq aminokislotali zanjirlar uchun ham yuqori aniqlikdagi natijalar bera oladi. sekundar tuzilmani bashorat qilish sekundar tuzilmani bashorat qilishda, chou-fasman usuli 20 ta aminokislota qoldig'ining statistikaviy tahlilini o'z ichiga oladi va α-spiral va …

4 / 20

'ida. terser struktura bashorati, oqsil-oqsil o'zaro ta'sirini o'rganishda muhim ahamiyatga ega bo'lib, taxminan 500 ta aminokislotali oqsil uchun hisoblash vaqti 1 soatdan ko'proq vaqtni olishi mumkin. terser tuzilmani bashorat qilishda, 3d modellarni yaratish uchun alphafold2 kabi chuqur o'rganish algoritmlari 90% dan ortiq aniqlik bilan aminokislotalar ketma-ketligini tahlil qiladi. ma'lumotlar bazalari gen ketma-ketliklarini va ularning funksiyalarini aniqlash uchun ncbi (national center for biotechnology information) ning genbank ma'lumotlar bazasi kabi katta miqdordagi (100 tb dan ortiq) genetik ma'lumotlarni saqlaydi va qidiruv tizimlarini taqdim etadi. proteinlarning 3d tuzilishini bashorat qilish uchun ishlatiladigan pdb (protein data bank) ma'lumotlar bazasi 100,000 dan ortiq oqsil tuzilmalarini o'z ichiga oladi va ularning funksiyalarini tushunishga yordam beradi. uniprotkb ma'lumotlar bazasi 550 milliondan ortiq oqsil ketma-ketliklarini, shu jumladan annotatsiyalarni va funksiyalarni tasvirlaydi, bu oqsil funksiyasi va genlarni aniqlashda muhim ahamiyatga ega. taqdimot natijalari o'rganilgan 100 ta namunada, oqsil tuzilmasi va gen strukturasi o'rtasidagi bog'liqlikni aniqlashda 0.95 korrelyatsiya koeffitsiyenti kuzatildi, …

5 / 20

sullaridan foydalaniladi. oqsil-oqsil o'zaro ta'sirini bashorat qilishda mashina o'rganish algoritmlari, masalan, chuqur neyron tarmoqlari, 80% dan yuqori aniqlik bilan natijalar bera oladi. ab initio modellashtirish ushbu usul, eksperimental ma’lumotlarsiz, faqat aminokislotalar ketma-ketligidan foydalanib, oqsilning 3d tuzilmasini taxmin qilish imkonini beradi va bu taxminlarning aniqligi 80% gacha yetishi mumkin. ab initio modellashtirishda oqsil tuzilmasini bashorat qilish uchun 3d struktura yaratishda 100 dan ortiq aminokislotalar ketma-ketligini hisobga oluvchi murakkab algoritmlar qo‘llaniladi. ab initio modellashtirishda oqsil tuzilmasini bashorat qilish uchun 3d struktura yaratishda 100 dan ortiq aminokislotalar ketma-ketligini hisobga oluvchi murakkab algoritmlar qo‘llaniladi. bioinformatika vositalari clustalw kabi ko'p ketma-ketliklarni birlashtirish dasturlari, evolyutsion munosabatlarni o'rganish va homologik proteinlarni topishda, 500 tagacha ketma-ketlikni samarali tahlil qilish imkonini beradi. bioinformatika vositalari, masalan, hhpred kabi algoritmlar, proteinlarning 3d tuzilishini taxmin qilishda 90% gacha aniqlikka erisha oladi va bu katta hajmdagi ma'lumotlarni tahlil qilish imkonini beradi. sekundar struktura prognozlash uchun psi-blast kabi vositalar, protein ketma-ketligidagi aminokislotalarni tahlil qilib, …

Ko'proq o'qimoqchimisiz?

Barcha 20 sahifani Telegram orqali bepul yuklab oling.

To'liq faylni yuklab olish

"oqsil va gen strukturalarini bashorat qilish" haqida

powerpoint presentation gen va oqsil strukturalarini bashorat qilish umidjonov jasurbek 1. oqsil va gen strukturasini bashorat qilishdagi mashina o'rganish texnologiyalari 2. oqsil va gen strukturasini bashorat qilish usullari 3. oqsil va gen strukturasini bashorat qilishning amaliy qo'llanilishi reja: gomologiya modellashtirish gomologiya modellashtirishining aniqligi, ishlatilgan ma'lumotlar bazasi hajmi va sifatiga, shuningdek, maqsad va shablon oqsillarining ketma-ketlik o'xshashligi darajasiga bog'liq, odatda 1-3 ångstrom oralig'ida bo'ladi. gomologiya modellashtirishda ma'lum bir oqsil tuzilishi uchun 30% dan yuqori ketma-ketlik o'xshashligiga ega bo'lgan, eksperimental ravishda aniqlangan tuzilishdan foydalaniladi. modellashtirish jarayonida o'xshashlik darajasi 25-40% oralig'ida bo...

Bu fayl PPTX formatida 20 sahifadan iborat (67,3 KB). "oqsil va gen strukturalarini bashorat qilish"ni yuklab olish uchun chap tomondagi Telegram tugmasini bosing.

Teglar: oqsil va gen strukturalarini ba… PPTX 20 sahifa Bepul yuklash Telegram