成核聚合模型数据集的信息含量
Information Content in Data Sets for a Nucleated-Polymerization Model
摘要：
我们说明了使用的工具（渐近理论的标准误差量化使用适当的统计模型，自举，模型比较技术），除了灵敏度，可用于确定数据集中的信息内容。我们在最近的蛋白质成核聚合模型[23]的背景下这样做，关于其基本机制知之甚少;因此，我们在这里开发的方法可能对实验学家有很大帮助。
英文摘要：
We illustrate the use of tools (asymptotic theories of standard error quantification using appropriate statistical models, bootstrapping, model comparison techniques) in addition to sensitivity that may be employed to determine the information content in data sets. We do this in the context of recent models [23] for nucleated polymerization in proteins, about which very little is known regarding the underlying mechanisms; thus the methodology we develop here may be of great help to experimentalists.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
