Reuter | Generalisierte Markov-Modellierung | Buch | 978-3-658-29711-4 | sack.de

Buch, Deutsch, 172 Seiten, Paperback, Format (B × H): 148 mm x 210 mm, Gewicht: 241 g

Reihe: Research

Reuter

Generalisierte Markov-Modellierung

Modellierung irreversibler ¿-Amyloid-Peptid-Dynamik unter Mikrowelleneinfluss

Buch, Deutsch, 172 Seiten, Paperback, Format (B × H): 148 mm x 210 mm, Gewicht: 241 g

Reihe: Research

ISBN: 978-3-658-29711-4
Verlag: Springer


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-ß-(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.
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Zielgruppe


Research


Autoren/Hrsg.


Weitere Infos & Material


Zur Notwendigkeit einer Generalisierung der Markov-Modellierung.- Anwendung: Modellierung der Aß40-Konformationsdynamik.- Mikrowelleneinfluss auf die Proteinkonformationsdynamik.


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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