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Autor(en): 
  • Bernhard Reuter
  • Generalisierte Markov-Modellierung: Modellierung irreversibler ¿-Amyloid-Peptid-Dynamik unter Mikrowelleneinfluss 
     

    (Buch)
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    Übersicht

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    Lieferstatus:   i.d.R. innert 7-14 Tagen versandfertig
    Veröffentlichung:  März 2020  
    Genre:  Schulbücher 
     
    Angewandte Mathematik / Biochemie / Biomathematik / Chemie (physikalisch) / Chemie / Biochemie / Datenverarbeitung / Eiweiß (chemisch) / Elektronik / EDV / Epidemiologie / Informationstechnik (IT), allgemeine Themen / informationstechnologie / it / MATHEMATICS / Applied / Mathematik / Mathematik für Wissenschaftler / Naturwissenschaften / Numerik (naturwissenschaftlich, EDV) / Numerische Mathematik / Physik / Chemie / Physikalische Chemie / Protein / Quanten- und theoretische Chemie / Technologie / Informationstechnologie / Wahrscheinlichkeitsrechnung / Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik / Wissenschaft / Naturwissenschaften
    ISBN:  9783658297114 
    EAN-Code: 
    9783658297114 
    Verlag:  Springer Fachmedien Wiesbaden 
    Einband:  Kartoniert  
    Sprache:  Deutsch  
    Dimensionen:  H 210 mm / B 148 mm / D 11 mm 
    Gewicht:  241 gr 
    Seiten:  180 
    Zus. Info:  Paperback 
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    Inhalt:
    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.

      



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