Generalisierte Markov-Modellierung - Bernhard Reuter

Bernhard Reuter

Generalisierte Markov-Modellierung

Modellierung irreversibler ß-Amyloid-Peptid-Dynamik unter Mikrowelleneinfluss. VIII, 172 S. 44 Abbildungen, 15 Abbildungen in Farbe. Dateigröße in MByte: 5.
pdf eBook , 172 Seiten
ISBN 3658297123
EAN 9783658297121
Veröffentlicht März 2020
Verlag/Hersteller Springer Spektrum

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Beschreibung

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 InhaltZur Notwendigkeit einer Generalisierung der Markov-ModellierungAnwendung: Modellierung der Aß40-KonformationsdynamikMikrowelleneinfluss auf die ProteinkonformationsdynamikDie ZielgruppenDozierende und Studierende der Fachgebiete Biophysik und -informatik, Theoretische Chemie, Computerchemie sowie MathematikPraktisch Tätige in der Forschung und Entwicklung in diesen FachgebietenDer AutorBernhard 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.

Portrait

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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