Modelfree. Adapta parâmetros livres de modelo para taxas de relaxamento.
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Modelfree. Classificação e resumo

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Modelfree. Descrição

Adapta parâmetros livres de modelo para taxas de relaxamento. O Modelfree é um programa projetado para otimizar os parâmetros "Lipari-Szabo Model Free" para dados de relaxamento Heteronuclear.Modelfree é um programa para ajustar a função de densidade espectral de modelo estendida para dados de relaxamento de rotação RMR. O programa pode analisar a constante da taxa de relaxamento do Spin-Lattice (R1), a constante da taxa de relaxamento do spin-spin (R2), e o efeito heteronuclear de estado estacionário {1H} -x Overhauser nuclear (NOE) para qualquer combinação de 13C e 15N gira até cinco campos magnéticos estáticos. O algoritmo assume mecanismos de relaxamento de anisotropia de deslocamento dipolar e químico (CSA) para R1, R2 e NoE e inclui um termo aditivo para explicar a ampliação de troca química de R2. O parâmetro de ampliação do Exchange é dimensionado quadraticamente com relação ao campo magnético estático se os dados para mais de um campo estiverem disponíveis. As descrições dos principais princípios utilizados no programa de seleção de modelos, otimização e análise de erros utilizando simulações de Monte Carlo foram publicadas anteriormente (Palmer et al., 1991; Mandel et al., 1995) .modelfree incorpora três modelos para difusão rotacional. O método de Brent é usado para otimizar um único m global para um modelo de difusão geral isotrópico. O método de Powell (conforme implementado por Brent) ou um protocolo de recozimento simulado (com base no método simplex downhill) é usado para otimizar um tensor de difusão rotacional global para um modelo de difusão axialmente simétrico. Um tempo de correlação rotacional local, mi, para cada rotação pode ser otimizado pela regressão dos mínimos quadrados não lineares. Outros parâmetros livres do modelo interno (parâmetros de pedidos, tempos de correlação interna e termos de troca química) são otimizados por quadrados mínimos não lineares contidos. Qualquer parâmetro pode ser corrigido em seu valor de entrada, em vez de limites simples nd otimizados, pode ser colocado em qualquer parâmetro. As simulações de Monte Carlo são usadas para estimar incertezas em parâmetros livres de modelos e realizar seleção de modelos estatísticos com base em testes F. Uma boa discussão introdutória do uso de simulações de Monte Carlo em análise de erros é dada pela Press et al. (Press et al., 1986). O que há de novo nesta versão: · Terminou o suporte para a plataforma SGI. Somente Linux e Mac OSX são plataformas suportadas no momento. · Critérios de rescisão fixa e distribuição simulada de erro estatístico F. · Um bug identificado por Edward D'Auvergne que causou o algoritmo de minimização a terminar de forma inadequada após uma etapa de otimização mal sucedida foi corrigida. · Um bug no teste para se os parâmetros limitados podem ser devolvidos ao conjunto ativo foi corrigido. · Pesquisa de grade alterada para que os limites superiores e inferiores exatos não sejam pontos de pesquisa de grade. · O número máximo de resíduos foi aumentado para 300.

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