RELION理論

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RELION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。

 導入 

RELIONを理解するには幾つかキーになる考え方があります。


: 観測されたデータ : 事前情報 :パラメータセット


尤度の定義: が与えられたときの画像となるときの尤度

: i番目の画像 : n回目 : フーリエ成分j (2次元フーリエ空間:実験画像2D) : フーリエ成分の数 : ノイズの分散(分解能毎で予測される)、データから推定 : 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 : フーリエ成分l(3次元フーリエ空間:3Dマップ) : フーリエ成分の数 : k番目の3Dマップ : 回転(3自由度)+平行移動(2自由)