「RELION」の版間の差分

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'''RELOION'''のアルゴリズムに関して、整理したページになります。すこしずつまとめたいと思います。
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2017年現在で、デファクトスタンダードとなっているRELIONに関して、まとめたものです。
  
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<math>P(\Theta | X, Y) = P(X|\Theta ,Y) P(\Theta |Y)  </math>
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== 導入方法　==
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=== [[RELIONのMacへの導入]]===
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===RELION2のLinuxへの導入===
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* [[ハードウェア]]
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* [[RELION2のUbuntuへの導入]]
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* [[RELION2のCentOSへの導入]]
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* [[RELION2のScientificLinux7への導入]]
  
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<math>X</math>: 観測されたデータ
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== [[RELIONチュートリアル]]==
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<math>Y</math>: 事前情報
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RELIONを使った構造解析に関するチュートリアルサイトです。
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<math>\Theta</math>：パラメータセット
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[[RELIONチュートリアル]]:2.0
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[[RELION3チュートリアル]]:3.0
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[[RELION3.1チュートリアル]]:3.1
  
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== [[RELION理論]]==
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[[RELION]]のアルゴリズムを通して、三次元再構成の基本を示した頁になります。
  
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尤度の定義：<math>(k, \phi, \Theta(n), Y)</math> が与えられたときの画像<math>X_i</math>となるときの尤度
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== [[RELION実装]]==
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[[RELION]]の実装を通して、三次元再構成の基本を示した頁になります。
  
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<math>P(X_i | k, \phi, \Theta^{(n)})=</math>
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== [[RELION tips]] ==
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[[RELION]]のtipsをまとめた項になります。
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<math>i</math>: i番目の画像 <math>(n)</math>: n回目 <math>j</math>: フーリエ成分j (2次元フーリエ空間：実験画像２Ｄ） <math>J</math>: フーリエ成分の数 <math>\sigma^{2}_{i}j^{(n)}</math>: ノイズの分散（分解能毎で予測される）、データから推定 <math>\rm{CTF}_{ij}</math>: i番目の画像のフーリエ成分jのCTF（コントラスト伝達関数）の値 <math>l</math>: フーリエ成分l(３次元フーリエ空間：３Ｄマップ） <math>L</math>: フーリエ成分の数 <math>k</math>: k番目の３Ｄマップ <math>\phi</math>: 回転（３自由度）＋平行移動（２自由）
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==== [[RELIONのMacへの導入]]====
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==== [[RELION2のLinuxへの導入]]====
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====[[RELION2のCentOSへの導入]]====
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==== [[RELIONチュートリアル]]====
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2020年6月24日 (水) 02:00時点における版

2017年現在で、デファクトスタンダードとなっているRELIONに関して、まとめたものです。

導入方法　

RELIONのMacへの導入

RELION2のLinuxへの導入

RELIONチュートリアル

RELIONを使った構造解析に関するチュートリアルサイトです。 

RELIONチュートリアル:2.0
RELION3チュートリアル:3.0
RELION3.1チュートリアル:3.1

RELION理論

RELIONのアルゴリズムを通して、三次元再構成の基本を示した頁になります。

RELION実装

RELIONの実装を通して、三次元再構成の基本を示した頁になります。

RELION tips

RELIONのtipsをまとめた項になります。


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