The exploration of protein conformation can be supported by methods of similarity searching that allow seeking the 3D patterns in a database containing many molecular structures. We developed a novel search method called EAST (Energy Alignment Search Tool), which serves as a tool for finding strong structural similarities of proteins. It differs from other algorithms that concentrate on fold similarities. We use the EAST to find protein molecules representing the same structural protein family and inspect conformational modifications in their molecular structures as an effect of biochemical reactions or environmental influences. The similarity searching is performed through the comparison and alignment of protein energy profiles. Energy profiles are received in the computational process based on the molecular mechanics theory. These profiles are stored in the special database (Energy Distribution Data Bank, EDB) and can be used later by the search engine to find similar fragments of protein structures on the energy level. In order to optimize the alignment path we use modified, energy-adapted Smith-Waterman method, which is one of the main phases of the EAST. The use of fuzzy techniques improves the fault tolerance of presented method and allows to measure the quality of the alignment. In the paper, we present the main idea of the EAST algorithm and brief discussion on its basic parameters. Finally, we give an example of the system usage regarding proteins from the RAB family that play an important role in intracellular reactions in living organisms.
W artykule przedstawiono analizę miejsc występowania wartości rozmytych w zagnieżdżonych pytaniach SQL kierowanych do bazy danych. Wartości rozmyte w zapytaniach zagnieżdżonych mogą pojawić się we wszystkich frazach podzapytania wewnętrznego, we wszystkich frazach podzapytania zewnętrznego lub w warunku wiążącym podzapytanie zewnętrzne z wewnętrznym. Wszystkie rozważane przypadki zostały zilustrowane konkretnymi przykładami.
EN
This article presents analysis place of occurrence of fuzzy values in nested SQL ąueries. Fuzzy values in nested SQL ąueries can appear in all phrases of inner subąuery, in all phrases of outer subąuery or in condition joining outer subguery with inner subąuery. All discussed case arę illustrated by appropriate examples
W artykule przedstawiono kilka możliwych form wprowadzania do zapytań SQL jawnego zapisu warunku na wartość stopnia zgodności. Zarówno dla prostych, jak i zagnieżdżonych pytań SQL omówiono trzy formy zapisu warunku na stopień zgodności kryterium wyboru: dołączaną, funkcyjną i operatorową. Formy te zilustrowano przykładami.
EN
This article presents several possible forms of introduction to SQL ąueries notation of condition on degree of compatibility. In this work for both simple and nested SQL queries three forms notation of condition on degree of compatibility arę discussed: joined, functioned and operatored. These forms arę illustrated by examples.
W artykule przedyskutowano proces interpretacji warunków filtrujących w zapytaniach SQL. Wyodrębniono podział na warunki koniunkcyjne, dysjunkcyjne oraz mieszane. Każdy taki przypadek został dokładnie przeanalizowany. Kilka z nich zostało zilustrowanych konkretnym przykładem.
EN
This article presents interpretation process of filtering conditions in SQL ąueries. Filtering conditions were divided on conjunctions, disjunctions and mixed. Every of presented coincidence was analysed very precisely. Some of them was illustrated by example.
W artykule przedyskutowano możliwe miejsca występowania wartości rozmytych w pytaniach SQL kierowanych do bazy danych. Każda fraza instrukcji SELECT została dokładnie przeanalizowana. Wystąpienie wartości rozmytych zostało zilustrowane konkretnym przykładem.
EN
This article discussed possible places of fuzzy values appearance in the SQL queries directed to the databases. Each phrase of instruction SELECT has been carefully analyzed fuzzy values, fuzzy sets theory, databases, SQL queries. The appearance of fuzzy values has been shown by detailed example.
W artykule został przedstawiony przegląd mechanizmów dostępu w systemach zarządzania bazami danych (SZBD), takich jak Oracle, Gupta Centura i MS SQL Sever. Opisano sposoby tworzenia użytkowników, przydzielania i odbierania im uprawnień.
EN
This article provides an overview of the data access mechanisms in database management system (DBMS) such as Oracle, Gupta Centura and MS SQL Server. It describes methods of users creating, granting and revoking priviliges.
W artykule przedstawiono strategię tworzenia kopii bazy danych oraz różne ich rodzaje. Opisano struktury potrzebne do odtwarzania w zależności od rodzaju awarii, uszkodzenia czy specyfiki działania samej bazy danych.
EN
This article provides an overview of backup and recovery methods in multiaccess database management system Oracle. It describes important recovery data structures, which are used during database recovery. It also explains differences between running a database in NOARCHIVELOG and ARCHIVELOG mode.
W artykule przedstawiono mechanizmy ochrony danych w wielodostępnym systemie zarządzania bazą danych Oracle. Opisano metody ochrony przed nieautoryzowanym dostępem do bazy danych, przed nieatoryzowanym dostępem do obiektów schematu, a także mechanizmy kontroli używania zasobów oraz nadzorowania akcji użytkowników.
EN
This article provides an overview of the data security mechanisms in multiaccess database management sytem such as Oracle. It explains strategy for protecting information, which is in database included. It also describs mthods of database user authentication, creating profiles and limiting use of system resources.
Celem pracy jest przedstawienie algorytmu szybkiego wyszukiwania obiektów podobnych w dużych tradycyjnych i multimedialnych bazach danych. Opisywany algorytm odwzorowuje obiekty w punkty w przestrzeni k-wymiarowej. Korzystając z macierzy odległości między obiektami. W artykule przedstawiono obszary zastosowań tego algorytmu zilustrowane licznymi przykładami.
EN
The objective ot this work is to present a fast algorithm of retrieval similarity objects in large collections of traditional and multimedia databases. Described algorithm maps objects into points in k-d space using a distance matrix between objects: In this article numerous examples of applications are presented.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.