Publication

Generation, representation and flow of phase information in structure determination: recent developments in and around SHARP 2.0

2003
Journal Articles

Résumé

The methods for treating experimental data in the isomorphous replacement and anomalous scattering methods of macromolecular phase determination have undergone considerable evolution since their inception 50 years ago. The successive formulations used are reviewed, from the most simplistic viewpoint to the most advanced, including the exploration of some blind alleys. A new treatment is proposed and demonstrated for the improved encoding and subsequent exploitation of phase information in the complex plane. It is concluded that there is still considerable scope for further improvements in the statistical analysis of phase information, which touch upon numerous fundamental issues related to data processing and experimental design.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/03ceb03a-925d-4d4c-9880-7e2afe44eded

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Concepts associés (31)

Statistique

La statistique est la discipline qui étudie des phénomènes à travers la collecte de données, leur traitement, leur analyse, l'interprétation des résultats et leur présentation afin de rendre ces données compréhensibles par tous. C'est à la fois une branche des mathématiques appliquées, une méthode et un ensemble de techniques. ce qui permet de différencier ses applications mathématiques avec une statistique (avec une minuscule). Le pluriel est également souvent utilisé pour la désigner : « les statistiques ».

Traitement de données

En informatique, le terme traitement de données ou traitement électronique des données renvoie à une série de processus qui permettent d'extraire de l'information ou de produire du savoir à partir de données brutes. Ces processus, une fois programmés, sont le plus souvent automatisés à l'aide d'ordinateurs. Si les résultats finaux produits par ces processus sont destinés à des humains, leur présentation est souvent essentielle pour en apprécier la valeur. Cette appréciation est cependant variable selon les personnes.

Data Preprocessing

Data preprocessing can refer to manipulation or dropping of data before it is used in order to ensure or enhance performance, and is an important step in the data mining process. The phrase "garbage in, garbage out" is particularly applicable to data mining and machine learning projects. Data collection methods are often loosely controlled, resulting in out-of-range values, impossible data combinations, and missing values, amongst other issues. Analyzing data that has not been carefully screened for such problems can produce misleading results.

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