Процедура правила последовательности

Так как процедура правила последовательности применима почти ко всем хиральным органическим соединениям, ее основные принципы описываются в следующем разделе. [c.156]

ПРОЦЕДУРА ПРАВИЛА ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ [c.156]

Основой процедуры правила последовательности является само правило последовательности, при помощи которого лиганды могут быть расположены в порядке старшинства. Установленный таким образом порядок старшинства может применяться для обозначения хиральности самых различных типов. [c.156]

Однако для большинства случаев применена новая процедура относительная конфигурация обозначается одним или несколькими символами Я /8, а/р, цис/транс или эндо/экзо, которые применяются, будучи заключенными в скобки, как это описано в данной главе ранее. Абсолютная конфигурация, если она известна, обозначается символами Я или 5 для центра, имеющего наименьший локант, или (иногда) для центра, выбранного на основании правила последовательности. Если необходимо, этому символу может предшествовать его локант. Символы абсолютной конфигурации должны предшествовать символам относительной конфигурации и отделяться от них дефисами, а все вместе должны помещаться в квадратные скобки, например [/ -(1а,За,5р]-. Следующие примеры взяты или адаптированы из публикации СА [7]. [c.166]

При этом руководствуются следующими правилами [116]. Требуемая степень радиохимической чистоты достигается более быстро и эффективно, когда в отдельных стадиях используются различные химические процедуры. Так, последовательное применение нескольких различных методик разделения обычно оказывается эффективнее, чем многократное повторение какой-либо отдельной методики. Другое правило — обязательное включение в радиохимическую схему высокоспецифичных методик выделения определяемого элемента. Наконец, все операции радиохимического разделения желательно отрабатывать таким образом, чтобы они были количественными. При этом увеличивается общий химический выход и соответственно возрастает чувствительность. [c.253]

Здесь ди, ( 21, , — значения координат в узловых точках Л -мерного пространства, которые определяются функцией распределения (7.2). Для вычисления узловых точек используется реализация цепи Маркова [336]. Этот метод называется методом Монте-Карло и состоит из двух этапов. На первом, как правило более трудоемком, генерируется последовательность узловых точек. На втором этапе, используя полученные данные, вычисляют средние значения искомых величин. Значение <Л> соответствует каноническому ансамблю. В ряде задач более удобно использовать другие статистические ансамбли, при этом несколько изменяется процедура определения узловых точек в (7.3). Необходимо отметить, что узловые точки с физической точки зрения представляют собой мгновенные конфигурации равновесной многочастичной системы и поэтому дают информацию, которая недоступна в реальном эксперименте. [c.119]

Процедуру разрешения конфликта и информацию о последовательности примененных к базе правил называют также управляющей стратегией ПС. Эффективность управляющей стратегии зависит от количества знаний о решаемой НФЗ. [c.170]

Матрица (Е — Afi) не обладает ленточной структурой, поэтому использовалось факторизованное представление матрицы (Е — Afi) [137], т.е. разложение ее на произведение правых и левых ленточных треугольных матриц и вычисление обратных в виде соответствующего произведения обратных ленточных треугольных матриц. Надо заметить, что ширина правых и левых ленточных треугольных матриц такая же, как и соответствующие ширины исходной матрица А (то же относится и к ширине обратных ленточных матрица). Однако при перемножении этих треугольных матриц получается полная матрица, поэтому используется процедура последовательного перемножения полученных обратных ленточных треугольных матриц на вектор и компактное хранение этих матриц в памяти ЭВМ. Таким образом, описанная процедура не требует дополнительного объема памяти для вычисления матричной экспоненты, что позволяет выбирать достаточно малый шаг при разбиении энергетического интервала, т.е. при дискретизации задачи. [c.198]

В зависимости от последовательности чередования процедур решение или наблюдение решающие правила и решающие распределения определяются априорной или априорной и апостериорной информацией. [c.56]

Принятие решения в рамках указанных моделей в большинстве случаев удается свести к решению одной или нескольких задач математического программирования. В тех случаях, когда существует множество критериев оценки качества решения, как правило, осуществляется свертка векторного критерия в скалярный, используются методы лексикографической оптимизации, методы последовательных уступок или иные эвристические человеко-машинные процедуры. [c.186]

Это уравнение легко решается методом последовательных приближений, причем в качестве первого приближения удобно взять. Подставив его в правую часть уравнения (5.9), получим второе приближение ДЛЯ Повторяя эту процедуру, получим последующие приближения. Расчет можно считать законченным, если два последовательных приближения различаются меньше, чем на 1 С. [c.159]

Известные на сегодняшний день результаты конформационного анализа сложных олигопептидов и небольших белков получены не путем априорного расчета, т.е. при использовании только аминокислотной последовательности, а с привлечением дополнительной экспериментальной информации, ограничивающей количество рассматриваемых вариантов. Как правило, это данные рентгеноструктурного анализа и ЯМР о межатомных или межостаточных расстояниях [159-163]. Один из используемых подходов к решению конформационной задачи сложных пептидов, не выходящий за рамки рассматриваемого метода наращивания цепи, заключается в замене интуитивной селекции оптимальных форм фрагментов для последующего счета исследователем с помощью статистической процедуры Монте Карло [164-170]. Поскольку исчерпывающее исследование всех минимумов потенциальной поверхности по-прежнему остается недостижимым, подобный способ упрощения задачи вряд ли что-либо меняет по существу Предоставляя выбор случаю, он как бы снимает с исследователя ответственность за результат расчета и создает видимость его объективности. [c.242]

В принципе возможен систематический анализ любой системы иммуноглобулин — лиганд. Исследование моделей связывания может проводиться систематическим образом, поскольку у млекопитающих, например кроликов или коз, синтез антител может индуцироваться по отношению к любой специально подобранной молекуле (с низкой или высокой молекулярной массой). Используя аффинную хроматографию, получаемые антитела затем очищаются. Как правило, эта процедура приводит к вырожденному иммунному ответу, т. е. к синтезу нескольких видов антител несколькими клонами так называемых клеток плазмы (542]. Эти антитела отличаются константами сродства к лиганду, что проявляется также в химических, спектральных и иммунологических свойствах центров связывания. Последующие анализы аминокислотной последовательности показали, что различия вызваны аминокислотными заменами в гипер-вариабельных областях доменов /ь и Ун [622]. На первый взгляд кажется, что вырожденный ответ должен усложнить пространственную организацию центров связывания. В действительности, однако, в этом случае возможно объединить и взаимно контролировать данные по нескольким центрам связывания, что заметно увеличивает вероятность нахождения правильных моделей. [c.245]

Число итераций и желаемый уровень СКО. Нормальная работа итерационной процедуры состоит в последовательном понижении СКО на каждом шаге итераций. Наилучшее СКО, которое может быть достигнуто в ходе итерации, определяется тем, насколько точно измерены частоты экспериментального спектра, что требует весьма высококачественного эксперимента. Оценка наилучшего СКО может быть получена из значения ширины линии Avl/ 2 как правило, следует ориентироваться на СКО, равное примерно 1/5 от ширины линии спектра. Обычно достаточно 5— 10 итераций для достижения нужного значения СКО. [c.203]

Как отмечается в работе Закса [12], процедура последовательного оценивания определяется двумя множествами правил правилами остановки наблюдений и правилами оценивания на каждом этапе. За последовательную оценку принимается та из поэтапных оценок, которая соответствует этапу остановки, В [1] отмечается, что задача отыскания оптимального способа получения требуемой оценки до настоящего времени не решена. [c.8]

При анализе структуры малых молекул первичную карту электронной плотности получают при помощи прямых методов определения структуры или, например, методом Паттерсона, устанавливая положение нескольких наиболее тяжелых атомов в молекуле. Такая первичная карта Фурье обычно недостаточно ясна и может указывать максимумы электронной плотности только для некоторых атомов в молекуле. Положение этих атомов определяется при интерпретации первичной карты и используется для расчета набора фаз. Этот набор затем применяется для расчета карты электронной плотности с помощью наблюдаемых структурных амплитуд, в результате чего уточняются положения других атомов. Вклад этих атомов может быть затем использован для расчета улучшенного набора фаз, что приводит к более совершенной карте электронной плотности. Подобная процедура последовательно повторяется до тех пор, пока не будут определены все атомные параметры. Для уточнения фаз и расчета карт электронной плотности могут быть использованы альтернативные циклы. Поскольку в случае малых молекул число экспериментально наблюдаемых параметров (структурных амплитуд) велико по сравнению с числом переменных параметров, структура малых молекул определяется с высокой точностью. Белковые молекулы, однако, содержат, значительно большее число атомов. Поскольку каждый атом должен быть охарактеризован тремя параметрами, указывающими местоположение, и, как правило, шестью параметрами, определяющими его тепловые колебания, число независимо наблюдаемых рефлексов рентгеновских лучей обычно ненамного превосходит число переменных параметров. Кроме того, для уточнения кристаллографических параметров и согласования их с опытными данными методом наименьших квадратов необходимо гораздо большее число наблюдаемых структурных амплитуд. Более существенным оказывается, однако, то, что синтезы Паттерсона в случае нативных кристаллических белков не поддаются интерпретации, поскольку в элементарной ячейке содержится большое число атомов и прямые методы определения структуры для больших молекул недостаточно развиты. Следовательно, эти методы не могут быть использованы при определении фаз в случае кристаллических белков. [c.19]

При фракционировании, как правило, используется зависимость растворимости сополимеров от их состава и молекулярного веса. Обычная процедура состоит в постепенном снижении растворяющей способности среды (чаще всего добавлением осадителя к раствору сополимера) и выделении последовательно осаждающихся при этом фракций. Обратный процесс — выделение последовательно растворяющихся фракций при постепенном улучшении растворяющей способности среды — приводит к тем же результатам, если в обоих случаях используют одну и ту же систему растворитель — осадитель [7, 8]. [c.322]

ЧТО лиганды в соответствии с правилом последовательности располагаются в порядке падающего старшинства так а>Ь>с> >d, где знак > указывает преимущественность. Ясно, что модель (13) изображает асимметрический атом углерода, часто встречающийся в органической химии (или какую-либо другую тетраэдрическую структуру). Она может быть превращена в свой энантиомер (14) при отражении в зеркале. В этом случае процедура правила последовательности заключается в рассмотрении модели со стороны, противоположной младшему лиганду, как это показано на схемах (13) и (14). При этом падение старшинства лигандов а—Ь—с будет идти либо вправо, почасовой стрелке, либо влево, против часовой стрелки. Правостороннюю форму (13) обозначают как 7 -форма (R — от латинского слова re tus — правый), левостороннюю форму (14)—как 5-форма (S — от латинского слова sinister — левый). [c.156]

Благодаря прохиральности две группы СН2ОН глицерина энзиматически различимы. Применимость к этой области процедуры правила последовательности еще обсуждается. [c.174]

Из исходной таблицы у(У ) исключается одна точка. Интерполяцией методом Ньютона по 2, 3 и 4 окрестным точкам вычисляется значение функции в исключенной точке. Далее выбирается интерполированное значение функции, полученное линейной, квадратичной или кубической интерполяцией, имеющее минимальное отклонение от табличного значения функции. Ёсли отклонение меньше заданной абсолютной погрешности сглаживания, умноженной на 1,5 /правило трех сигц/, то табличное значение заменяется в рабочем массиве на величину /Угабл + Уинт/ / в противном случае в промежуточную таблицу заносится интерполированное значение. Эта процедура проводится последовательно с каждой точкой исходной таблицы за исключением двух первых и двух последних. В результате выбирается [c.16]

Эвристический алгоритм направленного поиска. Алгоритм основан на использовании семи эвристик в заданной последовательности [331. Если в зависимости от конкретной ситуации некоторая эвристика неприменима или несущественна, то применяется следующая и т. д. Надо заметить, что установленный порядок выполнения эвристических правил не всет да соответствует реальным условиям протекания процесса. Поэтому пользователь-технолог должен иметь возможность внесения изменений в процедуру поиска, оптимального варианта, т. е. работать в интерактивном режиме. [c.474]

Процедуру оптимизации коллектива, которая состоит в таком подборе правил и их замене, назвали селекцией. Для решения задачи селекции предлагается использование эвристического алгоритма, предусматривающего последовательное применение неформальных приемов — эвристик, в качестве которых могут выступать метод, прием, правило или стратегия Ц561. В работе [149] сравниваются эффективности различных известных методов распознавания с методом коллективного распознавания и показаны его преимущества по отношению к отдельно взятым методам минимума расстояния до средних потенциальных функций Байеса, ближайшей точки и квадратичной регрессии. [c.265]

Отличительные особенности измерительных технологий автоматических анализаторов и средств лабораторного контроля. Основой работы автоматического анализатора является методика выполнения измерений. В приборе она овеществляется в виде программного обеспечения анализатора - последовательности выполнения процедур и измерений параметров автоматического процесса анализа (температура, давление, длина, время, формулы расчета, калибровки, калибровочные и поверочные смеси и т.д.). Как правило, про1 раммы автоматических анализаторов (поточных и лабораторных) разраба- [c.238]

Процедура идентификации множества условных предложений, называемых иногда правилами, может быть применена после того, как определена структура модели и формализованы все используемые нечеткие термины. В данном случае под структурой модели понимается множество рассматриваемых при 1 оделированпи входных и выходных переменных. Сущность процедуры идентификации условных предложений состоит в выборе из последовательности серий квантованных значений входных и выходных переменных некоторого подмножества. Характерным является то, что для каждого значения любой серии упомянутого подмножества найдется термин с единичной степенью принадлежности. Каждая такая серия позволяет идентифицировать одно правило лингвистического описания. Для иллюстрации рассмотрим дискретную [c.54]

Необходимо сводить к минимуму соприкосновение масел с воздухом хранить масла следует в герметичном контейнере. Полиэфирные масла не смешиваются с минеральными, поэтому при ретрофите оборудования (работающего на К12 и минеральном масле) с использованием К134а и полиэфирного масла в целях достижения эквивалентной смешиваемости остатки минерального масла должны составлять не более 5 % общего количества смазки, введенной в систему. Это требование делает необходимым включение в процедуру ретрофита многократной промывки системы, чего не приходится делать при использовании сервисных смесей среднего давления и алкилбензольного масла. Допустимое остаточное содержание минерального масла в значительной степени зависит от конструкции системы и условий эксплуатации. Если в холодильном оборудовании наблюдаются признаки низкой теплоотдачи в испарителе или недостаточного возврата масла в компрессор, то может возникнуть необходимость в дальнейшем уменьшении остаточного содержания минерального масла. Серия последовательных промывок с применением сложных эфиров может, как правило, снизить концентрацию минерального масла до низких уровней. [c.69]

НО отличаются друг от друга, так как большинство орбитальных состояний заполняются двумя электронами с тфотивоположными спинами Поэтому последовательное тфименение вышеописанной процедуры, как правило, приводит к таким двум решениям, которые уже мало отличаются друг от друга Такое общее решение и тфииимается в качестве самосогласованного [c.297]

Другое дело, что проведение лишь последовательных квангово-хими-ческих расчетов не обеспечивает как правило, тре емой для спектрохимических исследований точности Поэтому необходима коррекция численных значений соответствующих параметров путем сравнения с экспериментом Такая коррекция осуществляется средствами решения так называемых обратных спектральных задач (ОСЗ, см гп 2) Собственно, в квантовой химии такие задачи обычно не решаются, хотя подбор простым методом проб и ошибок эффективных параметров дпя многочисленных полуэмпЕрических методов и производится В теории спектров процедура решения обратных задач хорошо развита и могла бы быть, ко-нечио, с успехом применена и в квантовой химии. По-видимому, для этого еще ие настало время [c.364]

Начальная форма полипептидной цепи с участками вторичной структуры получена Танакой и Шерагой с помощью эмпирических правил и механико-статистической обработки однонитчатой модели Изинга. Аминокислотные остатки представлены в виде сфер основной цепи (-HN- H-С0-) и сфер боковых цепей определенных ван-дер-ваальсовых радиусов Из анализа 25 белков известной структуры найдены частоты контактов между всеми парами остатков [к и I) и для каждого типа пар определены константы равновесия Кц и свободная энергия Гиббса АСц образования контакта между остатками к и / Процедура поиска конформации белка состоит в следующем. На стадии А цепь представляется порядком символов /г, и с, характеризующих области правой а-спирали, -структуры н клубка. Остатки, идентифицированные с помощью предсказательного алгоритма, помечаются только одним символом h или ), а неотнесенные остатки - тремя (И, , с) Для свертывания цепи используется процедура Монте Карло при последовательном введении средних (этап В) и дальних (этап С) взаимодействий и произвольном варьировании значений углов ф. / в выбранных областях /г и у отнесенных остатков и символов Л, , с, а при каждом символе - значений углов ф, V у неотнесенных на этапе А остатков По ходу счета через определенные промежутки времени отбирались конформации, в которых отсутствует перекрывание жестких сфер [c.486]

Простые аналитические соотношения для обратной задачи могут быть получены только для простейших систем (см,, например, расчет спектров систем АВ, гл. 2, 2.1). В общем случае простые алгоритмы решения задач отсутствуют, поэтому анализ спектров проводят методом последовательных приближений, многократно решая прямую задачу. Сравнивая полученный теоретический спектр с экспериментальным, добиваются улучшения согласия с экспериментом. Такие процедуры называются итерационными как правило, они осуществляются с помощью ЭВМ (гл. 6, 5). Таким обра-. зом, прямой расчет спектров ЯМР многоспиновых систем является необходимым элементом любой процедуры анализа экспериментального спектра. Ниже будет изложена общая структура решения прямых задач. [c.49]

Таким образом, процедура качественного химического анализа представляет собой последовательное отделение анаштических групп с дальнейшим откры-таем входящих в них ионов систематическим или дробным методами. В ходе выполнения анализа как систематическим, так и дробным методами аналитик управляет поведением ионов в растворе, прежде всего их концентрациями. Такое управление возможно на основе равновесных реакций путем смещения равновесий. В распоряжении аналитика два типа рав1ювеспых процессов — гомогенные и гетерогенные равновесия. Гомогенные равновесия — это диссоциация — ассоциация, окисление — восстановление, гидролиз, нейтрализация, комплексообразование. Количественное описание этих равновесий основано на законе действующих масс и уравнении Нернста для окислительновосстановительного потенциала системы. К гетероген-ныи равновесиям относятся, прежде всего, растворение и осаждение осадков, экстракционное распределение между двумя жидкими фазами и хроматографические процессы. Расчеты положения гетерогенного равновесия возможны на основе констант межфазных распределений, в первую очередь правила произведения растворимости. [c.72]

Во второй схеме в последовательности i = 1,1 для каждого рассматриваемого участка i происходит перебор всех расчетных интервалов или периодов управления 1 = 1, Т в продолжение года ТУ или за N лет. В результате находится решение (или варианты решений) задачи для г-го участка или для всей подсистемы выше-расположенных участков. Если указанная процедура проведена для всех участков, расположенных непосредственно выше данного, то для этого участка задача решается в увязке с ранее полученными вариантами решений задачи для вышерасположенных участков. Алгоритм заканчивает свою работу при решении задачи для устьевого участка. Такая схема соответствует принципу динамического программирования [Беллман, 1960 Хедли, 1967]. Как правило, водохозяйственные оптимизационные задачи, в частности, излагаемые ниже модели, используют эту вычислительную схему. Между тем, при применении классического принципа динамического программирования возможно использование многомерного вектора параметров состояния системы, но шаги оптимизации осуществляются по одному измерению. Для рассматриваемых задач диспетчерского регулирования стока водохранилищами требуется двухмерность указанных шагов. Поэтому в следующем разделе приводится обобщение классического принципа динамического программирования для многомерных шагов. Излагаемые там результаты в специальной литературе ранее не встречались. [c.190]

Поскольку в задаче выбора диспетчерских правил используются две переменные состояния и четыре варьируемые переменные, существенную роль играют проблемы вычислительной трудоемкости алгоритма оптимизации. Во избежание чрезмерного роста числа вариантов, по каждому из которых необходимо выполнить достаточно большой объем вычислений, важнейшим вопросом становится выбор шагов дискретности для параметров состояния, т. е. AQii и а также для варьируемых величин, т. е. Aqf , Azf , Azf , Azf . Этот выбор определяется пределами допустимого изменения указанных величин. С целью ускорения вычислений предлагается схему оптимизации динамического программирования погрузить внутрь некоторого итеративного процесса последовательного уточнения решений. Если на первом этапе такого процесса назначаются широкие пределы допустимого изменения всех величин с разбиением их на шаги дискретности Aqf - 4tAQit И Azit, то эти шаги первоначально будут достаточно грубые. По результатам первого этапа не только выявятся сугубо приближенные решения задачи, но и определятся фактические более узкие пределы изменения упомянутых величин. Если принять эти новые пределы изменения величин и заново провести процедуру дискретного поиска и сужения пределов изменения, то, повторив оптимизационный расчет, можно на втором этапе получить уточненные решения. В результате реализации нескольких этапов можно прийти к мало отличающимся решениям (сходимость процесса). Во всех случаях, проведение серии уточняющих расчетов оказывается с вычислительных позиций выгоднее детальной оптимизации за один этап. [c.207]

При выборе метода выделения фенола, встречающегося в природе, необходимо учитывать не только свойства соединения, как упоминалось выше, но также и химический состав биологического источника. Растительный материал состоит в основном из нерастворимой целлюлозы и лигнина, а в свежем виде может содержать также большое количество (70—80%) воды. Кроме того, могут присутствовать хлорофилл, воски, жиры, терпены, сложные эфиры, растворимые в воде соли, гемицеллюлозы, сахара и аминокислоты. Из свежего или сухого материала, как правило, сначала выделяют с помощью неполярного органического растворителя (например, петролейного эфира, гексана, бензола, хлороформа или эфира) нефенольные, неполярные вещества. Фенольные соединения можно затем выделить путем экстракции ацетоном, этанолом, метанолом или водой, причем выбор растворителя определяется числом гидроксильных групп и остатков сахара в молекуле. В некоторых случаях растительные материалы подвергаются непосредственной экстракции щелочью, но это не всегда приводит к хорошим результатам. Фенолы из растительного материала затем очищаются путем ряда экстракций и осаждений. С этой целью сырой материал переносят в несмешивающийся растворитель, такой, как эфир, бутанол или этилацетат, и смесь последовательно экстрагируют разбавленными растворами оснований в порядке возрастания активности сначала ацетатом натрия (для удаления сильных кислот), а затем бикарбонатом натрия, карбонатом натрия и едким натром. Водные экстракты, содержащие искомые продукты, подкисляют и вновь экстрагируют бутанолом, эфиром или этилаце-татом. Процедуру повторяют до получения кристаллического продукта. Подобное фракционирование в настоящее время осуществляется путем автоматической подачи несмешивающихся растворителей по принципу противотока (Хёрхаммер и Вагнер [9]). Фенолы можно отделять от других продуктов, содержащихся в растениях, путем осаждения с помощью нейтрального или основного ацетата свинца. Этим методом до некоторой степени отделяются о-диоксисоединения (дают осадок) от монозамещенных соединений (не дают осадка). Соли свинца разлагают серной кислотой, сероводородом или катионообменными смолами и свободные с )енолы элюируют из неорганических солей спиртом. [c.36]

В какой мере фундаментальные понятия генеральной и выборочной совокупности приложимы к интерпретации результатов химического анализа единичных объектов Пусть, например, аналитик проводит определение концентрации какого-либо раствора, отбирая для анализа отдельные аликвотные порции. Если раствор предварительно хорошо перемешан, можно считать, что его концентрация во всех аликвотных порциях есть величина постоянная. Однако сама процедура анализа несомненно отягощена ошибками разного. рода, причем часть из них (именно та часть, 1 оторую мы условно выделяем в класс случайных ошибок) не может быть устранена даже при тщательном контроле за постоянством основных экспериментальных факторов, влияющих на конечный результат, анализа. Поэтому, проводя последовательно ряд повторных анализов, аналитик, как правило, будет получать хотя и близкие, но не совпадающие между собой результаты. Таким образом, результат химического анализа, так же как и любого другого измерения, есть случайная величина. Вполне очевидно, что любой набор результатов параллельных анализов представляет собою выборочную совокупность. Что касается генеральной [c.58]

Усовершенствование техники секвенирования белка значительно повысило его скорость и чувствительность, позволяя анализировать минимальные количества образца. Например, в настоящее время последовательность из нескольких десятков аминокислот можно выяснить, имея в распоряжении всего несколько микрограммов белка - количество, извлекаемое из одной полосы ДСН-полиакриламидного геля. Это оказалось крайне важно для изучения многих минорных белков клетки, например, рецепторов стероидных или полипептидных гормонов. В настоящее время достаточно определить в белке 20 аминокислот, чтобы сконструировать ДНК-зонд, используемый для клонирования соответствующего гена (см. разд. 5.6.5) После вьшеления гена оставшаяся невыясненной часть аминокислотной последовательности белка может быть реконструирована по нуклеотидной последовательности согласно генетическому коду. Это можно считать значительным достижением, поскольку даже с полной автоматизацией определение полной первичной последовательности белка остается крайне сложной задачей. Так, например, если белок состоит из 100 аминокислот, их последовательность, если очень напряженно трудиться, можно установить за месяц. Но с удлинением цепи аминокислот сложности нарастают очень быстро, что не позволяет превратить процесс определения аминокислотной последовательности в рутинную методику. Учитывая то обстоятельство, что секвенирование ДНК - процедура более легкая и занимает меньше времени (см. ниже), в настоящее время последовательность аминокислот в большинстве белков, как правило, определяют по нуклеотидной последовательности соответствующих генов. [c.220]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология