Many problems in bioinformatics can

Many problems in bioinformatics can be solved efficiently by the application
of the dynamic programming technique, once they are cast as traveling
in a Manhattan-like grid. For example, development of new sequence comparison
algorithms often amounts to building an appropriate “Manhattan”
that adequately models the specifics of a particular biological problem, and
by defining the block weights that reflect the costs of mutations from one
DNA sequence to another.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สามารถแก้ไขปัญหาหลายอย่างใน bioinformatics มีประสิทธิภาพ โดยโปรแกรมประยุกต์เทคนิคการเขียนโปรแกรมแบบไดนามิก เมื่อพวกเขาจะโยนเป็นการเดินทางในกริดแมนฮัตตันเหมือนกัน ตัวอย่าง การพัฒนาเปรียบเทียบลำดับใหม่อัลกอริทึมจำนวนมักจะสร้างความเหมาะสม "แมนฮัตตัน"ที่เพียงพอรุ่นประเภทของปัญหาทางชีวภาพเฉพาะ และโดยกำหนดน้ำหนักบล็อกที่สะท้อนถึงต้นทุนของการกลายพันธุ์จากลำดับดีเอ็นเออีก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ปัญหาที่เกิดขึ้นจำนวนมากในชีวสารสนเทศจะสามารถแก้ไขได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยการประยุกต์ใช้
เทคนิคการเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกเมื่อพวกเขาถูกโยนการเดินทาง
ในตารางเหมือนแมนฮัตตัน ยกตัวอย่างเช่นการพัฒนาของการเปรียบเทียบลำดับใหม่
ขั้นตอนวิธีการที่มักจะมีจำนวนการสร้างที่เหมาะสม "แมนฮัตตัน"
ที่เพียงพอรูปแบบเฉพาะของปัญหาทางชีวภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งและ
ด้วยการกำหนดน้ำหนักบล็อกที่สะท้อนให้เห็นถึงค่าใช้จ่ายของการกลายพันธุ์จากหนึ่งใน
ลำดับดีเอ็นเอไปยังอีก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หลายปัญหาในชีวสารสนเทศศาสตร์สามารถได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยการใช้เทคนิคของการเขียนโปรแกรมแบบไดนามิก
แก้ไขแล้ว เมื่อพวกเขาถูกโยนเป็นเดินทาง
ในแมนฮัตตันเหมือนตาราง ตัวอย่างเช่น การเปรียบเทียบขั้นตอนวิธีการพัฒนาลำดับใหม่
มักจะจํานวนอาคารที่เหมาะสม " แมนฮัตตัน "
ที่เพียงพอแบบเฉพาะของเฉพาะทางชีวภาพและปัญหา
โดยการกำหนดบล็อกน้ำหนักที่สะท้อนต้นทุนของการกลายพันธุ์จาก
ดีเอ็นเอลำดับอื่น