Couvre l'algorithme Needleman-Wunsch pour un alignement optimal des séquences protéiques à l'aide de méthodes de programmation et de notation dynamiques.
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.
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.
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.
Déplacez-vous dans la façon dont la structure et le fonctionnement biologiques sont décodés par l'apprentissage non supervisé des séquences protéiques.
Couvre le processus de préparation des bibliothèques et de traitement des données dans le séquençage du génome, et discute d'une étude à grande échelle sur la neurobiologie de l'autisme.
Couvre les fondamentaux de la conception des protéines, y compris les structures secondaires, la propension aux acides aminés, les boucles et les méthodes de calcul.
