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Rekonstruktion von Proteinstrukturen aus unvollständigen NMR-Daten

URN to cite this document: urn:nbn:de:bvb:355-opus-4363

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

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Abstract (German)

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 ...


Translation of the abstract (English)

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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Item Type:Thesis of the University of Regensburg (PhD)
Date:6 December 2004
Referee:Hans-Robert (Prof. Dr. Dr.) Kalbitzer
Date of exam:16 September 2004
Institutions:Biology, Preclinical Medicine > Institut für Biophysik und physikalische Biochemie > Prof. Dr. Dr. Hans Robert Kalbitzer
Keywords:Strukturaufklärung , Bayes-Inferenz , Markov-Ketten-Monte-Carlo-Verfahren , NMR-Spektroskopie , , protein structure determination , Bayesian inference , Markov chain Monte Carlo , NMR spectroscopy
Dewey Decimal Classification:500 Science > 570 Life sciences
Refereed:Yes, this version has been refereed
Created at the University of Regensburg:Yes
Deposited On:26 Oct 2009 15:37
Last Modified:13 Mar 2014 11:24
Item ID:10238
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