Déplacez-vous dans la façon dont la structure et le fonctionnement biologiques sont décodés par l'apprentissage non supervisé des séquences protéiques.
Explore le repliement des protéines, les interactions hydrophobes, les conformations compactes, le modèle HP, la co-évolution et les méthodes de calcul.
Explore l'Alphafold2 révolutionnaire pour la prédiction de la structure des protéines et son impact sur la bioinformatique et la biologie du pliage des protéines.
Explore un cadre unifié pour la compréhension et l'évaluation de modèles de séquences génériques d'ADN/ARN ou de protéines, couvrant des sujets tels que la coévolution, la conservation et différents modèles tels que GREMLIN et BERT.
Explore le repliement des protéines, les acides aminés, la traduction de l'ARN et les forces attrayantes, en soulignant l'importance de la conformation à l'état natif et des structures compactes.
Explore l'ingénierie des protéines, les matériaux à base d'élastine, la production de protéines de laboratoire, la prédiction de l'IA du pliage et les acides aminés non naturels.
Couvre l'algorithme Needleman-Wunsch pour un alignement optimal des séquences protéiques à l'aide de méthodes de programmation et de notation dynamiques.
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.
Couvre le processus d'expression et de purification des protéines, y compris l'importance d'étudier la fonction des protéines, le repliement, les interactions, la séquence et la structure.
