多组分晶体的高效结构因子建模

P.V.Afonine公司,P.D.亚当斯和A.G.Urzhumtsev公司

介绍了以单元为中心的内容的多组件描述。定义这些组件对结构因子的贡献的有效算法在中进行了描述和实现CCTBX公司和凤凰。

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小牛晶状体γ-晶体蛋白IIIb的结构

于。N.Chirgadze公司,于。V.谢尔盖夫,N.P.福门科娃,V.Yu。卢宁和A.G.Urzhumtsev公司

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利用X射线、中子和电子测定大分子结构：最新进展凤凰

最近的发展凤凰软件包描述了使用X射线、中子和电子测定大分子结构的背景。

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基于掩模的单粒子衍射数据定相方法。二、。基于似然的选择标准

V.Y.Lunin先生,N.L.Lunina公司,T.E.彼得罗娃,M.W.鲍姆斯塔克和A.G.Urzhumtsev公司

提出了一种新的基于相似性的随机生成分子掩模质量估计方法，并在基于掩模的相位调整程序中进行了测试，该程序应用于光系统II单粒子的模拟数据。使用该选择标准，对于分辨率低于16的所有4000次反射，相位值与真实值的相关性为98% Å。

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基于掩模的单粒子衍射数据定相方法

V.Y.Lunin先生,N.L.Lunina公司,T.E.彼得罗娃,M.W.鲍姆斯塔克和A.G.Urzhumtsev公司

建议采用以下程序从头算单粒子研究中衍射数据的定相。该过程基于蒙特卡罗型搜索，搜索近似电子密度分布的连接二元掩模。

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最大似然细化。它有效，但为什么？

V.Y.Lunin先生和A.G.Urzhumtsev公司

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上Ab Initio公司在极低分辨率下解决大分子的相问题。二、。基于广义似然的聚类判别方法

V.Y.Lunin先生,N.L.Lunina公司,T.E.彼得罗娃,A.G.Urzhumtsev公司和A.D.波贾尼

建议使用简单的计算机程序在低分辨率相位问题的几种备选解决方案之间进行选择。

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基于似然的细化。一、不可消除的模型误差

V.Y.Lunin先生,P.V.Afonine公司和A.G.Urzhumtsev公司

讨论了使用基于似然的残差的动机。似然函数的二次逼近使人们能够将基于似然的求精视为一种传统的最小二乘求精，并研究这些准则之间的差异。

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低分辨率从头算阶段划分：问题与进展

V.Y.Lunin先生,N.L.Lunina公司,T.E.彼得罗娃,T.P.斯科沃罗达,A.G.Urzhumtsev公司和A.D.波德贾尼

提出了一种低分辨率相位统计方法，并讨论了可成功用于相位调整的优值。

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高密度区域和从头算低分辨率相位

V.Y.Lunin先生,N.L.Lunina公司和A.G.Urzhumtsev公司

相位良好的低分辨率傅里叶合成的一种特性可以成功地将大分子显示为“斑点”，用于从头算低分辨率衍射数据的相位。

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半变密度分解和连接性分析及其在极低分辨率大分子定相中的应用

V.Y.Lunin先生,N.L.Lunina公司和A.G.Urzhumtsev公司

所建议的傅里叶级数分解过程为分析低分辨率大分子图像提供了一种新的工具。结合建议的基于连通性的标准，分解允许通过相位几个非常低分辨率的反射来搜索晶体中的大分子位置。

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基于混合电子密度模型的蛋白质晶体学相位改进

V.Yu。卢宁,A.G.Urzhumtsev公司,E.A.Vernoslova公司,于。N.Chirgadze公司,N.A.内维斯卡亚和N.P.福门科娃

所提出的相位改善技术是基于对所谓的混合电子密度模型的改进。该模型由两部分组成。第一种是与单位细胞电子密度解释部分相关的蛋白质分子的部分立体化学正确原子模型。第二种是人工原子模型，它描述了单位电池剩余电子密度的未解释部分。这种混合模型的传统自由原子晶体学细化导致相位改善。混合电子密度模型的精细原子位置的结构意义没有得到重视。这种相位改善的方法已应用于晶状体蛋白γ-晶体蛋白IIIb的分辨率为2.7º。分子的起始部分模型包含约56%的残基总数。相位细化分两个阶段进行。每个阶段都会显著提高电子密度图的质量，从而可以改进和扩展蛋白质分子的部分原子模型。

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蛋白质晶体学中电子密度直方图的直接低分辨率相位

V.Yu。卢宁,A.G.Urzhumtsev公司和T.P.斯科沃罗达

提出了一种低分辨率反射的直接相位调整方法。它基于大量相集的生成和电子密度合成直方图接近规定标准的变体的选择。将它们分类为簇，并在每个簇内求平均值，通常将它们的数量限制为一到三个，其中包含接近标准的相位集。最佳变体可以通过其簇的属性来识别。29个低分辨率反射的测试定相导致相关系数为0.94，与真实相位相比，平均相位差为40°。

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上从头算极低分辨率下大分子相问题的求解：少原子模型法

V.Yu。卢宁,N.L.Lunina公司,T.E.彼得罗娃,E.A.Vernoslova公司,A.G.Urzhumtsev公司和A.D.波贾尼

相位问题已解决从头算通过随机生成大量的少量原子模型，通过幅度相关检查选择最佳模型，并将最佳模型分组到‘簇’中，以极低的分辨率处理大分子。描述了应用程序。

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粗模型修正对蛋白质相的改进

V.余。卢宁和A.G.Urzhumtsev公司

建议采用一种程序来细化一组蛋白质相并将其扩展到更高的分辨率，这是阿加瓦尔和艾萨克斯方法的发展[程序。美国国家科学院。科学。美国，（1977），74, 2835-2839]. 通过将起始相与根据立体化学非条件粗糙“原子”模型计算的相结合，获得一组新的相，该模型是自动构建的，并在倒易空间中进行最小二乘细化。用原子坐标生成的锕系元素数据对该方法进行了测试。从计算到3°分辨率的相位和计算到2°分辨率的振幅开始，获得了一组新的相位，在至2°范围内的12713个非中心对称反射的平均误差为31°。将相位细化至3°，分辨率γ-来自小牛晶状体的晶体蛋白IIIb及其扩展到2.7°分辨率导致电子密度图显著改善。

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基于快速微分算法的大分子原子结构精细化程序构造

V.Yu。卢宁和A.G.Urzhumtsev公司

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基于快速傅里叶变换和快速微分算法的高分子原子模型精细化程序构造

V.Yu。卢宁和A.G.Urzhumtsev公司

结构优化可被视为函数的最小化R（右）(_χ)大量可细化的参数。提出了一种结合相位概率分布的新型函数。利用梯度方法最小化函数需要计算梯度R（右）以及梯度与某个方向二阶导数矩阵的乘积。Kim、Nesterov和Cherkasky的算法[多克。阿卡德。诺克SSSR(1984),275与最小函数值的计算相比，适用于大分子结构精细化的1306-1309]计算这些值所需的时间大约要长四倍。二阶导数矩阵的使用没有任何近似。

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