2019
Analysis of Long Molecular Dynamics Simulations Using Interactive Focus+Context Visualization
BYŠKA, Jan, Thomas TRAUTNER, Sérgio Manuel MARQUES, Jiří DAMBORSKÝ, Barbora KOZLÍKOVÁ et. al.Základní údaje
Originální název
Analysis of Long Molecular Dynamics Simulations Using Interactive Focus+Context Visualization
Autoři
BYŠKA, Jan (203 Česká republika, garant, domácí), Thomas TRAUTNER (40 Rakousko), Sérgio Manuel MARQUES (620 Portugalsko, domácí), Jiří DAMBORSKÝ (203 Česká republika, domácí), Barbora KOZLÍKOVÁ (203 Česká republika, domácí) a Manuela WALDNER (40 Rakousko)
Vydání
Computer Graphics Forum, Wiley-Blackwell, 2019, 0167-7055
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Článek v odborném periodiku
Obor
10200 1.2 Computer and information sciences
Stát vydavatele
Švýcarsko
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Odkazy
Impakt faktor
Impact factor: 2.116
Kód RIV
RIV/00216224:14330/19:00107361
Organizační jednotka
Fakulta informatiky
UT WoS
000481468200035
Klíčová slova anglicky
Molecular Visualization;Design Studies;Focus + Context Techniques
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 17. 2. 2023 20:49, Mgr. Michaela Hylsová, Ph.D.
Anotace
V originále
Analyzing molecular dynamics (MD) simulations is a key aspect to understand protein dynamics and function. With increasing computational power, it is now possible to generate very long and complex simulations, which are cumbersome to explore using traditional 3D animations of protein movements. Guided by requirements derived from multiple focus groups with protein engineering experts, we designed and developed a novel interactive visual analysis approach for long and crowded MD simulations. In this approach, we link a dynamic 3D focus+context visualization with a 2D chart of time series data to guide the detection and navigation towards important spatio-temporal events. The 3D visualization renders elements of interest in more detail and increases the temporal resolution dependent on the time series data or the spatial region of interest. In case studies with different MD simulation data sets and research questions, we found that the proposed visual analysis approach facilitates exploratory analysis to generate, confirm, or reject hypotheses about causalities. Finally, we derived design guidelines for interactive visual analysis of complex MD simulation data.
Návaznosti
GC18-18647J, projekt VaV |
|