Both inexpensive storage and the ab

Both inexpensive storage and the ability to generate
and collect information has outpaced any reasonable
expectation to interpret this information with-out automatic or at least semi-automatic techniques.
In the area of bioinformatics, e.g. genomics, the accumulation
and kinds of information discovered from
high-throughput sequencing of proteins1
far outpaces
even Moore’s law. There are two kinds of signficant
challenges facing bioinformatics: operations and computation.
Operations defined loosely is the design
and implementation of information systems that allow
general search; provide grid services via the web
for deployment of software, data sets; provide web portals
for scientists focused on various aspects of bioinformatics
to submit and post new findings to public
repositories of bioinformatic information that are
shared throughout bioinformatics communities; provide
a suitable structured environment to do in silico
science–computation. See [14] for an excellent
overview. The other challenge is computation, including
the development of models, algorithms, and data
mining2
. One of the primary tasks of bioinformaticians
is to make sense of the sequenced proteins, i.e.
function. A protein’s function, as has become to be
widely believed, is determined by its three-dimensional
structure that is, in turn, determined directly by the
linear sequence of amino acids making up the protein.
Crystallization is currently the only means of directly
determining structure, but is labor intenstive and very
difficult. High-throughput techniques have matured to
the point that it is far easier to sequence many thousands
of proteins rather than crystallizing a few. In
treating proteins as collections of strings, bioinformaticians
realized that by “aligning” strings, similar proteins
would likely share similar 3D structure, and therfore,
function. As an example we present an alignment
of about the last 30 residues of human alpha globulin

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จัดเก็บราคาไม่แพงและสามารถสร้างและรวบรวมข้อมูลมี outpaced เหมาะสมใด ๆความคาดหวังนี้ข้อมูลมีออกน้อยกึ่งอัตโนมัติ หรืออัตโนมัติเทคนิคการแปลในพื้นที่ของ bioinformatics เช่น genomics สะสมและชนิดของข้อมูลที่ค้นพบจากลำดับอัตราความเร็วสูงของ proteins1outpaces ไกลแม้ว่ากฎของมัวร์ มีสองชนิดของ signficantความท้าทายที่เผชิญ bioinformatics: การดำเนินงานและการคำนวณการดำเนินงานที่กำหนดซึ่งเป็นการออกแบบและการใช้งานของระบบสารสนเทศที่ช่วยให้ค้นหาทั่วไป ให้บริการเส้นทางเว็บสำหรับการใช้งานของซอฟต์แวร์ ค่า ให้เว็บพอร์ทัลสำหรับนักวิทยาศาสตร์เน้นในแง่มุมต่าง ๆ ของ bioinformaticsการส่ง และลงใหม่พบประชาชนผลเชิงวิวัฒนาการคลังข้อมูลขนาดใหญ่ที่ใช้ร่วมกันทั้งชุมชน bioinformatics ให้สภาพแวดล้อมที่มีโครงสร้างเหมาะสมต้อง silicoวิทยาศาสตร์ – คำนวณ ดู [14] ที่ดีเยี่ยมภาพรวมการ ความท้าทายคือ คำนวณ รวมทั้งการพัฒนารูปแบบ อัลกอริทึม และข้อมูลmining2. หนึ่งในงานหลักของ bioinformaticiansจะทำให้ความรู้สึกของโปรตีนตามลำดับ เช่นฟังก์ชันการ ฟังก์ชันของโปรตีน เท่าที่เป็นไป ได้กันอย่างแพร่หลายเชื่อว่า เป็นไปตามสามมิติโครงสร้างที่มี ใช้ กำหนดโดยตรงโดยการทำให้ค่าโปรตีนกรดอะมิโนลำดับเชิงเส้นตกผลึกกำลังดังโดยตรงกำหนดโครงสร้าง แต่เป็น intenstive แรงดียาก อัตราความเร็วสูงเทคนิคมี matured เพื่อจุดที่อยู่ไกลสามารถลำดับหลายพันคนของโปรตีนมากกว่า crystallizing กี่ ในรักษาโปรตีนเป็นคอลเลกชันของสตริงการ bioinformaticiansรับรู้ที่ "ตำแหน่ง" สตริ โปรตีนที่คล้ายคลึงกันจะหุ้นแนวโน้มโครงสร้าง 3 มิติคล้ายกัน และ therforeฟังก์ชันการ เป็นตัวอย่าง เราได้นำเสนอการจัดตำแหน่งของเกี่ยวกับตก 30 สุดท้ายของมนุษย์อักษรกลอบูลิน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ทั้งการจัดเก็บราคาไม่แพงและความสามารถในการสร้างและรวบรวมข้อมูลที่ได้แซงหน้าที่เหมาะสมใด ๆ ความคาดหวังในการตีความข้อมูลนี้กับออกอัตโนมัติหรืออย่างน้อยเทคนิคกึ่งอัตโนมัติ. ในพื้นที่ของชีวสารสนเทศเช่นฟังก์ชั่นการสะสมและทุกชนิดของข้อมูลที่ค้นพบจากที่สูงลำดับ -throughput ของ proteins1 ไกลแซงหน้ากฎหมายแม้มัวร์ มีสองชนิดของ signficant มี. การดำเนินงานและการคำนวณ: ความท้าทายชีวสารสนเทศการดำเนินงานที่กำหนดไว้อย่างหลวมๆ คือการออกแบบและการดำเนินงานของระบบสารสนเทศที่ช่วยให้การค้นหาทั่วไป ให้บริการตารางผ่านทางเว็บสำหรับการใช้งานของซอฟต์แวร์ชุดข้อมูล ให้เว็บพอร์ทัลสำหรับนักวิทยาศาสตร์ที่มุ่งเน้นในด้านต่างๆของชีวสารสนเทศในการส่งและโพสต์ค้นพบใหม่ให้กับประชาชนที่เก็บข้อมูลชีววิทยาที่ใช้ร่วมกันทั่วทั้งชุมชนชีวสารสนเทศ; ให้มีสภาพแวดล้อมที่มีโครงสร้างที่เหมาะสมที่จะทำใน silico วิทยาศาสตร์การคำนวณ ดู [14] สำหรับดีภาพรวม ความท้าทายอื่น ๆ คือการคำนวณรวมทั้งการพัฒนารูปแบบขั้นตอนวิธีการและข้อมูลmining2 หนึ่งในงานหลักของ bioinformaticians คือการทำให้ความรู้สึกของโปรตีนติดใจคือฟังก์ชั่น ฟังก์ชั่นโปรตีนให้ตามที่ได้กลายเป็นที่จะเชื่อว่าจะถูกกำหนดโดยสามมิติของโครงสร้างที่เป็นในทางกลับกันกำหนดโดยตรงจากลำดับเชิงเส้นของกรดอะมิโนที่ทำขึ้นโปรตีน. ตกผลึกปัจจุบันเป็นเพียงวิธีการโดยตรงโครงสร้างการกำหนดแต่เป็นแรงงาน intenstive มากและยาก เทคนิคสูงผ่านได้ครบกำหนดไปยังจุดที่มันอยู่ไกลง่ายต่อการลำดับพันหลายของโปรตีนมากกว่าตกผลึกไม่กี่ ในการรักษาโปรตีนคอลเลกชันของสตริง, bioinformaticians ตระหนักว่าด้วย "สอดคล้อง" สายโปรตีนที่คล้ายกันมีแนวโน้มที่จะแบ่งโครงสร้าง3 มิติที่คล้ายกันและ therfore, ฟังก์ชั่น เป็นตัวอย่างที่เรานำเสนอการจัดตำแหน่งประมาณ 30 ตกค้างของโกลบูลิอัลฟาของมนุษย์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ทั้งราคาไม่แพงกระเป๋าและความสามารถในการสร้างและรวบรวมข้อมูลมี outpaced

ความคาดหวังที่เหมาะสมใด ๆที่จะตีความข้อมูลนี้ออกโดยอัตโนมัติหรืออย่างน้อยกึ่งอัตโนมัติเทคนิค .
ในพื้นที่ของชีวสารสนเทศพันธุกรรม เช่น มีการสะสม

และชนิดของข้อมูลที่ค้นพบจากการช่วย proteins1

แม้ไกล outpaces กฏของมัวร์มีอยู่สองชนิดของความท้าทายเผชิญชีวสารสนเทศ : การดำเนินงานและอย่าง

การกำหนดหลวมๆ ผลที่ได้จากการคำนวณ คือ การออกแบบและการดำเนินงานของระบบข้อมูล

ที่อนุญาตให้ค้นหาทั่วไป ให้บริการตารางผ่านทางเว็บ
สำหรับการใช้งานซอฟต์แวร์ของชุดข้อมูล ให้บริการเว็บพอร์ทัล
สำหรับนักวิทยาศาสตร์ที่เน้นด้านต่างๆของชีวสารสนเทศศาสตร์
ส่งแล้วโพสต์ผลใหม่สาธารณะ
repositories ของไบโอ นฟ ์เมติกข้อมูลที่ใช้ร่วมกันตลอด

รสนชุมชน ให้เหมาะสมที่จะทำในสภาพแวดล้อมที่มีโครงสร้างสำหรับ
วิทยาศาสตร์และการคำนวณ . ดู [ 14 ] สำหรับภาพรวมที่ดี

ความท้าทายอื่น ๆการคำนวณ รวมถึง
การพัฒนารูปแบบ ขั้นตอนวิธีและ mining2 ข้อมูล

หนึ่งในภารกิจหลักของ bioinformaticians
เพื่อให้ความรู้สึกของการลำดับโปรตีน เช่น
ฟังก์ชัน การทำงานของโปรตีนที่ได้กลายเป็น
เชื่ออย่างกว้างขวาง ถูกกำหนดโดยโครงสร้างสามมิติ
ของมันที่ , ในการเปิด , กําหนดโดยตรงโดย
ลำดับเชิงเส้นของกรดอะมิโนสร้างโปรตีน การตกผลึก ขณะนี้เป็นเพียงวิธี

โดยตรงกำหนดโครงสร้างแต่เป็นแรงงาน intenstive และมาก
ยาก เทคนิคอัตราความเร็วสูงได้ครบ

จุดที่ว่ามันอยู่ไกลง่ายต่อการลำดับ
หลายพันของโปรตีนมากกว่าถังน้อย ในการรักษาโปรตีนเป็นคอลเลกชันของสตริง
,
bioinformaticians ตระหนักว่า " จัดโดย " สายคล้ายโปรตีน
อาจคล้ายคลึงกัน 3 มิติโครงสร้าง และ therfore
ฟังก์ชันเป็นตัวอย่างที่เราเสนอแนว
ประมาณช่วง 30 ตกค้างของแอลฟามนุษย์
โกลบูลิน