Generalisierte Markov-Modellierung

Name: Generalisierte Markov-Modellierung
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Availability: InStock
Author: Reuter, Bernhard
ISBN: 3658297115

Reuter, Bernhard

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Kurzinformation

Sprache:

Deutsch

ISBN:

3658297115

Verlag:

Springer-Verlag GmbH

Seitenzahl:

172

Auflage:

Erschienen:

2020-03-17

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Beschreibung

Generalisierte Markov-Modellierung

Modellierung irreversibler ß-Amyloid-Peptid-Dynamik unter Mikrowelleneinfluss

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-¿-(1¿40)-Peptids durch und modelliert diese.¿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. von Reuter, Bernhard

Produktdetails

Einband:

Kartoniert

Seitenzahl:

172

Erschienen:

2020-03-17

Sprache:

Deutsch

EAN:

9783658297114

ISBN:

3658297115

Verlag:

Springer-Verlag GmbH

Gewicht:

241 g

Auflage:

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Über den Autor

Reuter, Bernhard

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.