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Séance de cours

Analyse de Coevolution des Résidus de Protéines

Dans cours

PHYS-754: Lecture series on scientific machine learning

This lecture presents ongoing work on how scientific questions can be tackled using machine learning. Machine learning enables extracting knowledge from data computationally and in an automatized way. We will learn on examples how this is influencing the v ...

Description

Cette séance de cours explore l'analyse de couplage direct de la coévolution des résidus dans les familles de protéines, en vue de capturer les contacts natifs. Il couvre la méthodologie, y compris les données d'entrée, les contraintes évolutives, et le démêlage des corrélations directes et indirectes. La séance de cours traite également de la performance de l'analyse dans la prédiction de la proximité spatiale et des interactions protéiques.

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Enseignant·e·s (10)

Philippe Schwaller

Matthieu Wyart

Giuseppe Carleo

Giuseppe Carleo is a computational quantum physicist, whose main focus is the development of advanced numerical algorithms tostudy challenging problems involving strongly interacting quantum systems.He is best known for the introduction of machine learning techniques to study both equilibrium and dynamical properties,based on a neural-network representations of quantum states, as well for the time-dependent variational Monte Carlo method.He earned a Ph.D. in Condensed Matter Theory from the International School for Advanced Studies (SISSA) in Italy in 2011.He held postdoctoral positions at the Institut d’Optique in France and ETH Zurich in Switzerland, where he alsoserved as a lecturer in computational quantum physics.In 2018, he joined the Flatiron Institute in New York City in 2018 at the Center for Computational Quantum Physics (CCQ), working as a Research Scientist and project leader, and also leading the development of the open-source project NetKet.Since September 2020 he is an assistant professor at EPFL, in Switzerland, leading the Computational Quantum Science Laboratory (CQSL).

Paolo De Los Rios

Paolo De Los Rios earned his master in Electronic Engineering at the Turin Institute of Technology (Politecnico di Torino) in May 1993. In November 1993 he moved to Trieste, Italy, to enter the PhD program in Theoretical Condensed Matter Theory at the International School for Advanced Studies (SISSA/ISAS) where he obtained the PhD degree in October 1996 for his work on the statistical physics of disordered systems. After a one year postdoc at the Max-Planck Institute for the Physics of Complex Systems in Dresden, Germany, in November 1997 he moved to the University of Fribourg, Switzerland, to join the group of Prof. Yi-Cheng Zhang. There he has worked on various applications of statistical physics to complex systems. In September 2000 he has been appointed Assistant Professor in Statistical Physics of Living Matter and Complex Systems at the Institute of Theoretical Physics of the University of Lausanne, Switzerland. Since April 2010 he is Associate Professor at the Institute of Theoretical Physics of the Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Switzerland.

Michele Ceriotti

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Concepts associés (32)

Information mutuelle

Dans la théorie des probabilités et la théorie de l'information, l'information mutuelle de deux variables aléatoires est une quantité mesurant la dépendance statistique de ces variables. Elle se mesure souvent en bit. L'information mutuelle d'un couple de variables représente leur degré de dépendance au sens probabiliste. Ce concept de dépendance logique ne doit pas être confondu avec celui de causalité physique, bien qu'en pratique l'un implique souvent l'autre.

Interaction information

The interaction information is a generalization of the mutual information for more than two variables. There are many names for interaction information, including amount of information, information correlation, co-information, and simply mutual information. Interaction information expresses the amount of information (redundancy or synergy) bound up in a set of variables, beyond that which is present in any subset of those variables. Unlike the mutual information, the interaction information can be either positive or negative.

Conditional mutual information

In probability theory, particularly information theory, the conditional mutual information is, in its most basic form, the expected value of the mutual information of two random variables given the value of a third. For random variables , , and with support sets , and , we define the conditional mutual information as This may be written in terms of the expectation operator: . Thus is the expected (with respect to ) Kullback–Leibler divergence from the conditional joint distribution to the product of the conditional marginals and .

Prédiction de la structure des protéines

La prédiction de la structure des protéines est l'inférence de la structure tridimensionnelle des protéines à partir de leur séquences d'acides aminés, c'est-à-dire la prédiction de leur pliage et de leur structures secondaire et tertiaire à partir de leur structure primaire. La prédiction de la structure est fondamentalement différente du problème inverse de la conception des protéines. Elle est l'un des objectifs les plus importants poursuivis par la bioinformatique et la chimie théorique.

Quantum mutual information

In quantum information theory, quantum mutual information, or von Neumann mutual information, after John von Neumann, is a measure of correlation between subsystems of quantum state. It is the quantum mechanical analog of Shannon mutual information. For simplicity, it will be assumed that all objects in the article are finite-dimensional. The definition of quantum mutual entropy is motivated by the classical case.

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Séances de cours associées (33)

Formulation variationnelle : Mesures d'information

Explore la formulation variationnelle pour mesurer le contenu de l'information et la divergence entre les distributions de probabilité.

Mesures d'information

Couvre les mesures d'information telles que l'entropie, la divergence Kullback-Leibler et l'inégalité de traitement des données, ainsi que les noyaux de probabilité et les informations mutuelles.

Informations mutuelles sur les données biologiques

Explore l'information mutuelle dans les données biologiques, en mettant l'accent sur son rôle dans la quantification de la dépendance statistique et l'analyse des séquences protéiques.

Information mutuelle et entropie

Explore l'information mutuelle et le calcul d'entropie entre les variables aléatoires.

Théorie de l'information : examen et information mutuelle

Examine les mesures d'information comme l'entropie et introduit l'information mutuelle comme mesure de l'information entre les variables aléatoires.

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Concepts associés (32)

Information mutuelle

Interaction information

Conditional mutual information

Prédiction de la structure des protéines

Quantum mutual information

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