MODELFREE. passt modellfreie Parameter an die Entspannungsraten.
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MODELFREE. Stichworte

Daten Parameter optimieren Parameter optimieren. Heteronukleäre Daten Daten optimieren.

MODELFREE. Beschreibung

Passt modellfreie Parameter an die Entspannungsraten. MODELFREE ist ein Programm, das zum Optimieren der Parameter "Lipari-Szabo modelliert" auf heteronukkäre Relaxation Data.modelfree ist ein Programm, um das erweiterte Modell freie Spektraldichte auf NMR-Spin-Entspannungsdaten anzupassen. Das Programm kann die Konstante der Spin-Gitter-Relaxationsrate (R1), die Spin-Spin-Relaxationsrate konstant (R2) und den heteronukleären Nuklear-Overhauser-Effekt (Noe) für jede Kombination von 13C und 15N analysieren spinnt mit bis zu fünf statischen Magnetfeldern. Der Algorithmus übernimmt dipolare und chemische Verschiebungsanisotropie (CSA) Relaxationsmechanismen für R1, R2 und NOE und beinhaltet einen additiven Begriff, um eine chemische Austauschverbreiterung von R2 zu berücksichtigen. Der Austauschweiterungsparameter wird in Bezug auf das statische Magnetfeld quadratisch skaliert, wenn Daten für mehr als ein Feld verfügbar sind. Beschreibungen der im Programm zur Modellauswahl, Optimierung und Fehleranalyse, die mit Monte Carlo-Simulationen verwendet werden, wurden zuvor (Palmer et al., 1991; Mandel et al., 1995) veröffentlicht. Die Methode von Brent wird verwendet, um ein einzelnes globales m für ein isotropes Gesamtdiffusionsmodell zu optimieren. Entweder Powells Methode (wie durch Brent implementiert) oder ein simuliertes Glühprotokoll (basierend auf der Downhill-Simplex-Methode) wird verwendet, um einen globalen Rotationsdiffusions-Tensor für ein axial symmetrisches Diffusionsmodell zu optimieren. Eine lokale Rotationskorrelationszeit, mi, für jeden Spin kann durch nichtlineare Regression der kleinsten Quadrate optimiert werden. Andere interne Modellfreiparameter (Bestellparameter, interne Korrelationszeiten und chemische Austauschbedingungen) werden durch zurückhaltende nichtlineare kleinste Quadrate optimiert. Jeder Parameter kann an seinem Eingabewert fixiert werden, anstatt optimierte ND-Einfache-Simple-Breden auf einem beliebigen Parameter zu platzieren. Monte Carlo-Simulationen dienen dazu, Unsicherheiten in modellfreien Parametern abzuschätzen und eine statistische Modellauswahl auf der Grundlage von F-Tests durchzuführen. Eine gute Einführungsdiskussion der Verwendung von Monte Carlo-Simulationen in der Fehleranalyse wird von Press et al. (Press et al., 1986). Was ist neu in dieser Version: · Beendete Unterstützung für SGI-Plattform. Nur Linux- und Mac OSX sind derzeit unterstützte Plattformen. · Feste Kündigungskriterien und simulierte Verteilung des f-statistischen Fehlers. · Ein Fehler, der von Edward d'auvergne identifiziert wurde, der dazu führte, dass der Minimierungsalgorithmus nach einem erfolglosen Optimierungsschritt unangemessen etabliert wurde. · Ein Fehler im Test, ob begrenzte Parameter an das aktive Set zurückgegeben werden konnten, wurde behoben. · Geänderte Netzsuche, sodass die genauen oberen und unteren Grenzen nicht Gitter-Suchpunkte sind. · Die maximale Anzahl von Rückständen wurde auf 300 erhöht.

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