Statische und numerische Aspekte von Kryoelektronenmikroskopie

• Antragsteller: Dr. Gilles Mordant
• Fachliche Zuordnung: Statistik und Ökonometrie ; Strukturbiologie
• Förderung: Förderung seit 2025
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 563103368

Das Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung neuer statistischer und numerischer Methoden für Kryoelektronenmikroskopie. Wir wollen insbesondere die Ergebnisse von Molekulardynamik-Simulationen oder Methoden des maschinellen Lernens anhand echter Daten verbessern. Die Vereinigung solcher Datenquellen führt zu neuen statistischen und numerischen Fragestellungen, beispielsweise eine Quantifizierung der Verbesserung des molekularen Hamiltonians oder die Formulierung theoretischer Garantien für die rekonstruierte Konformationslandschaft, also für die geschätzte Menge der möglichen Konformationen eines Moleküls.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: USA
• Kooperationspartnerinnen / Kooperationspartner: Dr. Pilar Cossio; Professor Dr. Roy Lederman