An Introduction to Markov State Models and Their Application to Long Timescale Molecular Simulation (Advances in Experimental Medicine and Biology)
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2016
Serie: Libro 157 de 544 - Advances in Experimental Medicine and Biology
- Tapa blanda
- Nuevo
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N° de ref. del artículo x-9402407626
- Título
- An Introduction to Markov State Models and Their Application to Long Timescale Molecular Simulation (Advances in Experimental Medicine and Biology)
- Autor
- Bowman, Gregory R. (Editor) / Pande, Vijay S. (Editor) / Noé, Frank (Editor)
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2016
- Estado
- Brand New
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9402407626
- ISBN 13
- 9789402407624
- Peso del artículo
- 3 kilogramos
- Serie
- Libro 157 de 544: Advances in Experimental Medicine and Biology
The aim of this book volume is to explain the importance of Markov state models to molecular simulation, how they work, and how they can be applied to a range of problems.
The Markov state model (MSM) approach aims to address two key challenges of molecular simulation:
1) How to reach long timescales using short simulations of detailed molecular models.
2) How to systematically gain insight from the resulting sea of data.
MSMs do this by providing a compact representation of the vast conformational space available to biomolecules by decomposing it into states sets of rapidly interconverting conformations and the rates of transitioning between states. This kinetic definition allows one to easily vary the temporal and spatial resolution of an MSM from high-resolution models capable of quantitative agreement with (or prediction of) experiment to low-resolution models that facilitate understanding. Additionally, MSMs facilitate the calculation of quantities that are difficult to obtain from more direct MD analyses, such as the ensemble of transition pathways.
This book introduces the mathematical foundations of Markov models, how they can be used to analyze simulations and drive efficient simulations, and some of the insights these models have yielded in a variety of applications of molecular simulation.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
De la contraportada
The aim of this book volume is to explain the importance of Markov state models to molecular simulation, how they work, and how they can be applied to a range of problems.
The Markov state model (MSM) approach aims to address two key challenges of molecular simulation:
1) How to reach long timescales using short simulations of detailed molecular models
2) How to systematically gain insight from the resulting sea of data
MSMs do this by providing a compact representation of the vast conformational space available to biomolecules by decomposing it into states—sets of rapidly interconverting conformations—and the rates of transitioning between states. This kinetic definition allows one to easily vary the temporal and spatial resolution of an MSM from high-resolution models capable of quantitative agreement with (or prediction of) experiment to low-resolution models that facilitate understanding. Additionally, MSMs facilitate the calculation of quantities that are difficult to obtain from more direct MD analyses, such as the ensemble of transition pathways.
This book introduces the mathematical foundations of Markov models, how they can be used to analyze simulations and drive efficient simulations, and some of the insights these models have yielded in a variety of applications of molecular simulation.
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