Rejoignez-nous le 16 avril à 17h pour notre rencontre et découvrez comment exploiter les unités de traitement graphique (GPUs) pour l’apprentissage profond appliqué aux données biologiques.

Notre présentation, « Modélisation de structures mutantes à l’aide de méthodes intégrées basées sur la physique et l’apprentissage profond », sera donnée par Tandac Furkan Guclu, chercheur postdoctoral à l’Université Sabanci, en Turquie.

Les recherches du Dr Guclu portent sur l’utilisation de l’apprentissage profond pour la prédiction rapide de structures protéiques et la compréhension des effets des mutations. Cette présentation mettra en lumière la façon dont AlphaFold2, utilisant divers alignements multiples de séquences (MSAs), peut prédire plusieurs conformations protéiques et révéler des changements structuraux subtils. De plus, la méthode MuMi combine l’introduction systématique de mutations avec une minimisation de l’énergie afin de générer rapidement des conformations qui reproduisent les principales interactions de liaison observées lors de simulations de dynamique moléculaire (MD), permettant ainsi une prédiction précise du paysage d’aptitude des protéines.

La présentation inclura une démonstration pratique montrant comment configurer les MSAs, exécuter AlphaFold2 et évaluer les effets des mutations.

Veuillez noter que cet événement se tiendra en ligne.

Lien pour la réunion : https://meet.jit.si/monbugapril2025

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Lien YouTube live : https://youtube.com/live/5njyADGSmIA?feature=share

PS : Si vous souhaitez présenter lors d’un événement futur, contactez-nous via Meetup ou par email à info[AT]monbug.ca