Couvre la prédiction du contact avec les protéines à l'aide des modèles Potts et des méthodes de pseudo-probabilité, en comparant différentes approches pour la prédiction du contact dans les protéines.
Se penche sur la prédiction de la structure des protéines grâce à l'analyse des contacts avec les acides aminés et à des méthodes informatiques avancées.
Explore l'analyse co-évolutionnaire des protéines, couvrant les fonctions protéiques, le pliage, les corrélations, le DCA et les outils de prédiction de la structure comme AlphaFold 2.
Il s'agit d'analyser la coévolution des résidus dans les familles de protéines afin de saisir les contacts indigènes et de prédire la proximité spatiale et les interactions protéiques.
Explore les inhibiteurs des enzymes en tant que médicaments, conception de médicaments et fonction des protéines, y compris le profilage des protéines basé sur l'activité et les outils de recherche du génome.
Explore les modèles de transformateurs moléculaires, la cartographie des atomes, la planification de la synthèse de l'IA et le rôle transformateur des transformateurs dans la chimie.
Explore la conception de circuits protéiques pour manipuler les fonctions cellulaires et souligne l'importance des cellules modifiées en biologie synthétique.