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SUMMARY:Méthodes statistiques pour l'analyse structurale des protéines h
 autement flexibles
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UID:indico-event-10639@indico.math.cnrs.fr
DESCRIPTION:Speakers: Javier González Delgado (Institut de Mathématiques
  de Toulouse\, LAAS-CNRS)\n\nLa reconnaissance de la pertinence fonctionne
 lle des protéines désordonnées a entraîné un changement de paradigme 
 en biologie structurale. Avec les progrès des méthodes de simulation et 
 des modèles génératifs\, la communauté scientifique a désormais accè
 s à des ensembles conformationnels à résolution atomique d'un grand nom
 bre de systèmes. Cependant\, l'analyse structurale de ces objets ne peut 
 pas être réalisée en utilisant les mêmes techniques que celles employ
 ées dans l'étude des protéines rigides ou globulaires. Leur nature intr
 insèquement probabiliste exige l'adoption d'une perspective plaçant la s
 tatistique comme un prisme fondamental pour comprendre la relation séquen
 ce-structure. Dans cette thèse\, nous présentons des outils statistiques
  pour la caractérisation et la comparaison\, à la fois à l'échelle loc
 ale et globale\, d'ensembles de protéines hautement flexibles. La straté
 gie générale consiste à définir des distributions de probabilité qui 
 capturent avec précision la variabilité structurale des ensembles\, puis
  à utiliser des techniques statistiques avancées pour caractériser et c
 omparer de manière appropriée ces descripteurs. Dans certains cas\, l'ab
 sence d'outils bien adaptés au problème nous amènera à définir de nou
 velles méthodes statistiques qui seront utiles d'un point de vue plus gé
 néral.\n\nhttps://indico.math.cnrs.fr/event/10639/
LOCATION:Amphithéâtre Laurent Schwartz\, bâtiment 1R3 (Institut de Math
 ématiques de Toulouse)
URL:https://indico.math.cnrs.fr/event/10639/
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