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Generalisierte Markov-Modellierung =...
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Generalisierte Markov-Modellierung = Modellierung irreversibler β-Amyloid-Peptid-Dynamik unter Mikrowelleneinfluss /
紀錄類型:
書目-語言資料,印刷品 : Monograph/item
正題名/作者:
Generalisierte Markov-Modellierung/ von Bernhard Reuter.
其他題名:
Modellierung irreversibler β-Amyloid-Peptid-Dynamik unter Mikrowelleneinfluss /
其他題名:
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作者:
Reuter, Bernhard.
面頁冊數:
VIII, 172 S. 44 Abb., 15 Abb. in Farbe.online resource. :
Contained By:
Springer Nature eBook
標題:
Computer Applications. -
電子資源:
https://doi.org/10.1007/978-3-658-29712-1
ISBN:
9783658297121
Generalisierte Markov-Modellierung = Modellierung irreversibler β-Amyloid-Peptid-Dynamik unter Mikrowelleneinfluss /
Reuter, Bernhard.
Generalisierte Markov-Modellierung
Modellierung irreversibler β-Amyloid-Peptid-Dynamik unter Mikrowelleneinfluss /[electronic resource] :avon Bernhard Reuter. - 1st ed. 2020. - VIII, 172 S. 44 Abb., 15 Abb. in Farbe.online resource.
Zur Notwendigkeit einer Generalisierung der Markov-Modellierung -- Anwendung: Modellierung der Aβ40-Konformationsdynamik -- Mikrowelleneinfluss auf die Proteinkonformationsdynamik.
Markov State Models (MSM) sind der Goldstandard zur Modellierung biomolekularer Dynamik, da sie die Identifizierung und Analyse metastabiler Zustände ermöglichen. Die robuste Perron-Cluster-Cluster-Analyse (PCCA+) ist ein verbreiteter Spectral-Clustering-Algorithmus, der für das Clustering hochdimensionaler MSM verwendet wird. Da die PCCA+ auf reversible Prozesse beschränkt ist, wird sie zur Generalisierten PCCA+ (G-PCCA) verallgemeinert, die geeignet ist, nichtreversible Prozesse aufzuklären. Bernhard Reuter untersucht hier mittels G-PCCA die nichtthermischen Auswirkungen von Mikrowellen auf die Proteindynamik. Dazu führt er molekulardynamische Nichtgleichgewichtssimulationen des Amyloid-β-(1–40)-Peptids durch und modelliert diese. Der Inhalt Zur Notwendigkeit einer Generalisierung der Markov-Modellierung Anwendung: Modellierung der Aβ40-Konformationsdynamik Mikrowelleneinfluss auf die Proteinkonformationsdynamik Die Zielgruppen Dozierende und Studierende der Fachgebiete Biophysik und -informatik, Theoretische Chemie, Computerchemie sowie Mathematik Praktisch Tätige in der Forschung und Entwicklung in diesen Fachgebieten Der Autor Bernhard Reuter forscht in der Gruppe Methoden der Medizininformatik an der Eberhard-Karls-Universität Tübingen und der Gruppe Computational Molecular Design am Zuse Institut Berlin. Ein Schwerpunkt seiner Forschung ist die Simulation und Modellierung biomolekularer Nichtgleichgewichtssysteme. Er entwickelt u.a. datenbasierte Methoden zur Modellierung biomolekularer Nichtgleichgewichtsprozesse.
ISBN: 9783658297121
Standard No.: 10.1007/978-3-658-29712-1doiSubjects--Topical Terms:
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Zur Notwendigkeit einer Generalisierung der Markov-Modellierung -- Anwendung: Modellierung der Aβ40-Konformationsdynamik -- Mikrowelleneinfluss auf die Proteinkonformationsdynamik.
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Markov State Models (MSM) sind der Goldstandard zur Modellierung biomolekularer Dynamik, da sie die Identifizierung und Analyse metastabiler Zustände ermöglichen. Die robuste Perron-Cluster-Cluster-Analyse (PCCA+) ist ein verbreiteter Spectral-Clustering-Algorithmus, der für das Clustering hochdimensionaler MSM verwendet wird. Da die PCCA+ auf reversible Prozesse beschränkt ist, wird sie zur Generalisierten PCCA+ (G-PCCA) verallgemeinert, die geeignet ist, nichtreversible Prozesse aufzuklären. Bernhard Reuter untersucht hier mittels G-PCCA die nichtthermischen Auswirkungen von Mikrowellen auf die Proteindynamik. Dazu führt er molekulardynamische Nichtgleichgewichtssimulationen des Amyloid-β-(1–40)-Peptids durch und modelliert diese. Der Inhalt Zur Notwendigkeit einer Generalisierung der Markov-Modellierung Anwendung: Modellierung der Aβ40-Konformationsdynamik Mikrowelleneinfluss auf die Proteinkonformationsdynamik Die Zielgruppen Dozierende und Studierende der Fachgebiete Biophysik und -informatik, Theoretische Chemie, Computerchemie sowie Mathematik Praktisch Tätige in der Forschung und Entwicklung in diesen Fachgebieten Der Autor Bernhard Reuter forscht in der Gruppe Methoden der Medizininformatik an der Eberhard-Karls-Universität Tübingen und der Gruppe Computational Molecular Design am Zuse Institut Berlin. Ein Schwerpunkt seiner Forschung ist die Simulation und Modellierung biomolekularer Nichtgleichgewichtssysteme. Er entwickelt u.a. datenbasierte Methoden zur Modellierung biomolekularer Nichtgleichgewichtsprozesse.
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Life Science and Basic Disciplines (German Language) (SpringerNature-11777)
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