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Probabilistic Structure Calculation
- Source :
- Structure and Biophysics: New Technologies for Current Challenges in Biology and Beyond, NATO Science Series, Structure and Biophysics – New Technologies for Current Challenges in Biology and Beyond ISBN: 9781402058981, Comptes Rendus Chimie, Comptes Rendus. Chimie, Comptes Rendus. Chimie, 2008, 11 (4-5), pp.356-369. ⟨10.1016/j.crci.2007.11.006⟩, Comptes Rendus. Chimie, Académie des sciences (Paris), 2008, 11 (4-5), pp.356-369. ⟨10.1016/j.crci.2007.11.006⟩
- Publication Year :
- 2007
-
Abstract
- International audience; AbstractMolecular structures are usually calculated from experimental data with some method of energy minimisation or non-linear optimisation. Key aims of a structure calculation are to estimate the coordinate uncertainty, and to provide a meaningful measure of the quality of the fit to the data. We discuss approaches to optimally combine prior information and experimental data and the connection to probability theory. We analyse the appropriate statistics for NOEs and NOE-derived distances, and the related question of restraint potentials. Finally, we will discuss approaches to determine the appropriate weight on the experimental evidence and to obtain in this way an estimate of the data quality from the structure calculation. Whereas objective estimates of coordinates and their uncertainties can only be obtained by a full Bayesian treatment of the problem, standard structure calculation methods continue to play an important role. To obtain the full benefit of these methods, they should be founded on a rigorous Bayesian analysis; RésuméPour calculer des structures moléculaires à partir des données expérimentales, on utilise habituellement une méthode de minimisation d'énergie, ou d'optimisation. Les objectifs majeurs d'un calcul de structure sont l'estimation de l'incertitude des coordonnées, et l'estimation d'une mesure de la qualité de l'ajustement aux données. Nous discutons des approches pour combiner d'une façon optimale l'information préalable et les données exprimentales, et le lien avec la théorie des probabilités. Nous analysons les statistiques appropriées pour les NOE et les distances dérivées, et les potentiels de contrainte. Finalement, nous discutons des approches pour un choix optimal du poids sur l'évidence expérimentale, pour obtenir de cette façon une évaluation de la qualité de données à partir du calcul de la structure. Des estimations objectives de coordonnées et de leurs incertitudes peuvent seulement être obtenues par un traitement completement bayésien du problème. Neanmoins, les méthodes standard de calcul de structure continuent à jouer un rôle important. Pour obtenir le plein avantage de ces méthodes, elles devraient être fondées sur une analyse Bayésienne rigoureuse.
- Subjects :
- Mathematical optimization
Computer science
General Chemical Engineering
Bayesian probability
Structure (category theory)
Dihedral angle
010402 general chemistry
Optimisation Mots-clés : théorème de Bayes
01 natural sciences
03 medical and health sciences
Probability theory
0103 physical sciences
Nuisance parameter
Optimisation
Statistical physics
Sampling
010306 general physics
Prior information
NOE
030304 developmental biology
Physics
0303 health sciences
Probabilistic logic
Experimental data
Bayes's theorem
General Chemistry
[SDV.BIBS]Life Sciences [q-bio]/Quantitative Methods [q-bio.QM]
Calculation methods
0104 chemical sciences
Markov chain monte carlo algorithm
Data quality
Echantillonage
Subjects
Details
- ISBN :
- 978-1-4020-5898-1
- ISSN :
- 16310748 and 18781543
- ISBNs :
- 9781402058981
- Database :
- OpenAIRE
- Journal :
- Structure and Biophysics: New Technologies for Current Challenges in Biology and Beyond, NATO Science Series, Structure and Biophysics – New Technologies for Current Challenges in Biology and Beyond ISBN: 9781402058981, Comptes Rendus Chimie, Comptes Rendus. Chimie, Comptes Rendus. Chimie, 2008, 11 (4-5), pp.356-369. ⟨10.1016/j.crci.2007.11.006⟩, Comptes Rendus. Chimie, Académie des sciences (Paris), 2008, 11 (4-5), pp.356-369. ⟨10.1016/j.crci.2007.11.006⟩
- Accession number :
- edsair.doi.dedup.....3e2e74ace2d54868e5025ed239f9b636