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Rekonstruktion von Proteinstrukturen aus unvollständigen NMR-Daten

URN zum Zitieren dieses Dokuments: urn:nbn:de:bvb:355-opus-4363

Habeck, Michael (2004) Rekonstruktion von Proteinstrukturen aus unvollständigen NMR-Daten. Dissertation, Universität Regensburg.

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Zusammenfassung (Deutsch)

Gegenstand dieser Arbeit ist die Anwendung der Bayes'schen Wahrscheinlichkeitstheorie auf das Problem der makromolekularen Strukturbestimmung aus NMR-Daten. Ausgehend vom Prinzip der Inferentiellen Strukturbestimmung (ISD), habe ich wahrscheinlichkeitstheoretische Modelle für Messungen skalarer und dipolarer Kopplungen entwickelt. Es zeigt sich, daß die Regeln der Wahrscheinlichkeitstheorie ...

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Übersetzung der Zusammenfassung (Englisch)

My thesis is concerned with the application of Bayesian probability theory to the problem of macromolecular structure determination from NMR data. Starting from the Inferential Structure Determination (ISD) principle, I have developed probabilistic models for scalar and dipolar coupling data. It turns out that the rules of probability theory are sufficient to determine additional parameters such ...

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Dokumentenart:Hochschulschrift der Universität Regensburg (Dissertation)
Datum:6 Dezember 2004
Begutachter (Erstgutachter):Hans-Robert (Prof. Dr. Dr.) Kalbitzer
Tag der Prüfung:16 September 2004
Institutionen:Biologie und Vorklinische Medizin > Institut für Biophysik und physikalische Biochemie > Prof. Dr. Dr. Hans Robert Kalbitzer
Stichwörter / Keywords:Strukturaufklärung , Bayes-Inferenz , Markov-Ketten-Monte-Carlo-Verfahren , NMR-Spektroskopie , , protein structure determination , Bayesian inference , Markov chain Monte Carlo , NMR spectroscopy
Dewey-Dezimal-Klassifikation:500 Naturwissenschaften und Mathematik > 570 Biowissenschaften, Biologie
Status:Veröffentlicht
Begutachtet:Ja, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstanden:Ja
Eingebracht am:26 Okt 2009 15:37
Zuletzt geändert:13 Mrz 2014 11:24
Dokumenten-ID:10238
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