英国论文代写|Birmingham University MSc Dissertation|Analysis of Datasets from single-molecule experiments

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英国论文代写|Birmingham University MSc Dissertation |Analysis of Datasets from single-molecule experiments

Datasets from single-molecule experiments, such as in sensing or materials characterisation, are large, heterogeneous and can contain a wealth of information. However, they are also often noisy and characterised by a large variance. The latter arises from both the experimental setup and the system under study. For example, fluctuations and Brownian motion, different molecular configurations or binding modes at the atomic level can affect the interaction with a detector and therefore its response. Sub-populations in the data may reflect distinctly different physical behaviour, which is sometimes ‘washed out’ in ensemble measurements and goes undetected using conventional methods.
The challenge from an analytical point of view is that it is not always a priori clear what the molecular ‘signature’ looks like. Hypothesis-driven data exploration can be powerful, but runs the risk of information loss and confirmation bias. In other words, the experimenter finds what they are looking for, but potentially misses the majority of relevant molecular behaviour.

Hence, identifying molecular ‘events’ without making prior assumptions requires a change of perspective: rather than asking what an (unknown) event signature might look like, the focus is shifting towards ‘what is not background?’ and considers events as anomalies in an otherwise noisy background signal.

Mathematical methods which could be used in such an analysis range from probabilistic ones, for instance the theory of large deviation and extreme value theory, to a more nuanced approach utilising ideas from fractal geometry. In short, the theory of large deviation is concerned with building an understanding of the asymptotic behaviour of remote tails of sequences of probability distributions, and extreme value theory searches for extreme deviations from the median of a given probability distribution. Whereas applications of fractal geometry in signal analysis look to assign geometric characteristics to a dataset which may be a theoretical dataset, or a pattern or signal extracted from phenomena such as that described above, to help understand and classify anomalies and rare events.

This project aims to apply one or more of these probabilistic and geometric techniques to analyse datasets arising in single-molecule experiments and help classify anomalies and rare events within noisy backgrounds. This project will be jointly supervised by the School of Chemistry and the School of Mathematics.

英国论文代写|对细胞-细胞连接的动态进行建模。让细胞拉锁的神奇胶水

来自单分子实验的数据集，如在传感或材料表征方面，是巨大的、异质的，可以包含大量的信息。然而，它们也经常是有噪音的，并具有很大的差异性的特点。后者是由实验装置和被研究的系统引起的。例如，波动和布朗运动、不同的分子构型或原子水平的结合模式会影响到与检测器的相互作用，从而影响其反应。数据中的子群可能反映出明显不同的物理行为，这在集合测量中有时会被 “冲掉”，用常规方法也无法检测到。
从分析的角度来看所面临的挑战是，并不总是先验地清楚分子 “特征 “是什么样的。假设驱动的数据探索可能是强大的，但有信息损失和确认偏差的风险。换句话说，实验者找到了他们正在寻找的东西，但可能会错过大部分相关的分子行为。

因此，在不做事先假设的情况下识别分子 “事件 “需要改变视角：与其问一个（未知的）事件特征可能是什么样子，不如把重点转移到 “什么不是背景？”并把事件看作是其他嘈杂背景信号中的异常现象。

可用于这种分析的数学方法包括概率方法，例如大偏差理论和极值理论，以及利用分形几何思想的更细致的方法。简而言之，大偏差理论关注的是建立对概率分布序列的远端尾部的渐进行为的理解，而极值理论则是寻找与特定概率分布的中位数的极端偏差。而分形几何学在信号分析中的应用则是为数据集分配几何特征，这可能是一个理论数据集，或者是从上述现象中提取的模式或信号，以帮助理解和分类异常现象和罕见事件。

该项目旨在应用这些概率和几何技术中的一种或多种来分析单分子实验中产生的数据集，并帮助对嘈杂背景下的异常和罕见事件进行分类。该项目将由化学学院和数学学院共同监督。

英国论文代写

英国论文代写|Analysis of Datasets from single-molecule experiments选题导师介绍

Professor Tim Albrecht joined the University of Birmingham as Chair in Physical Chemistry in 2017. Prior to joining the University, he was Reader in Interfacial and Analytical Sciences at Imperial College.

Professor Albrecht leads the Albrecht Group, an interdisciplinary team with a wide range of research interests. For more information about the group’s work, please follow the link below:

Albrecht Group website

Tim studied Chemistry at the University of Essen in Germany from 1995-2000. Following brief research visits at the European Joint Research Centre in Ispra in Italy and the University of California at Berkeley, Tim graduated with a Diploma in Chemistry (equivalent to a Masters degree) in early 2000.

After graduating, Tim joined Peter Hildebrandt’s group at the Max-Planck Institute for Radiation Chemistry (now Bioinorganic Chemistry) in 2000. Tim worked on charge transfer processes in natural and artificial heme proteins on metal surfaces using SER(R)S, single-crystal electrochemistry and electrochemical STM (in Jens Ulstrup’s group at the Technical Institute of Denmark (DTU). He obtained his PhD from the Technical University (TU) of Berlin in 2003 and afterwards returned to Ulstrup’s group as a postdoctoral fellow.

In 2006, he moved to London to take up a lecturer position in Interfacial and Analytical Sciences in the Chemistry Department at Imperial College, where he was made Senior Lecturer in 2011 and then Reader in 2014.

In 2017, Tim joined the faculty in the School of Chemistry at Birmingham University as Chair of Physical Chemistry.

英国论文代写|Analysis of Datasets from single-molecule experiments选题参考文献

References:

• Elected Fellow of the Royal Society of Chemistry (RSC), 2017
• John-Albery Memorial Lecture at UK Electrochem, 2014
• Welcome Trust Value-in-People Award for a Visiting Professorship at TU Delft (Kavli Institute for Nanoscience), 2014
• Tajima Award, International Society of Electrochemistry (ISE), 2013
• Lecture at Imperial College’s ‘Education Day’ on innovative concepts for teaching in Nanoscience, 2010

英国论文代写|Trophic coherence and ecosystem stability 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。

英国代写

UprivateTA™这边英国代写的质量怎么样？保不保分？靠不靠谱？ 一般能写到多少分？

各国各学校的学术标准都有所差异，即使是英国作业，给分也存在一定的主观性因素，有时Teacher和TA的改分并不能够做到完全公正，所有的作业分数都存在一定的运气成分，TA对于步骤把控的严格程度可能和给分的TA今天的心情以及他的性格正相关。一般情况下，UprivateTA™出品的作业平均正确率在93%以上。

离散数学代写

离散数学研究基于离散空间而不是连续的数学结构。 与連續变化的实数不同，离散数学的研究对象——例如整数、图和数学逻辑中的命题——不是連續变化的，而是拥有不等、分立的值。 因此离散数学不包含微积分和分析等「连续数学」的内容。 离散数学在计算领域有广泛的应用，例如密码学、编码理论、 形式方法, 语言理论, 可计算性, 人工智能, 理论 数据库和软件的可靠性。 离散数学的重点是理论和应用，而不是为了数学本身而研究数学。 一切算法的基础都是离散数学一切加密的理论基础都是离散数学 编程时候很多奇怪的小技巧（特别是所有和位计算相关的东西）核心也是离散数学 其他相关科目课程代写：组合学Combinatorics集合论Set Theory概率论Probability组合生物学Combinatorial Biology组合化学Combinatorial Chemistry组合数据分析Combinatorial Data Analysis my-assignmentexpert愿做同学们坚强的后盾，助同学们顺利完成学业，同学们如果在学业上遇到任何问题，请联系my-assignmentexpert™，我们随时为您服务！



金融数学代写

如果你也在 怎样金融数学Financial Mathematics这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。金融数学Financial Mathematics是将数学方法应用于金融问题。(有时使用的同等名称是定量金融、金融工程、数学金融和计算金融）。它借鉴了概率、统计、随机过程和经济理论的工具。传统上，投资银行、商业银行、对冲基金、保险公司、公司财务部和监管机构将金融数学的方法应用于诸如衍生证券估值、投资组合结构、风险管理和情景模拟等问题。依赖商品的行业（如能源、制造业）也使用金融数学。 定量分析为金融市场和投资过程带来了效率和严谨性，在监管方面也变得越来越重要。

我们提供的金融数学Financial Mathematics及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• 随机微积分 Stochastic calculus
• 随机分析 Stochastic analysis
• 随机控制理论 Stochastic control theory
• 微观经济学 Microeconomics
• 数量经济学 Quantitative Economics
• 宏观经济学 Macroeconomics
• 经济统计学 Economic Statistics
• 经济学理论 Economic Theory
• 计量经济学 Econometrics



微观经济学代写

经济学Economics是研究商品和服务的生产、分配和消费的社会科学。 经济学Economics的重点是经济主体的行为和互动，以及经济如何运作。

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计量经济学代写

什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。



MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。