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.
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.
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.
Explore les informations mutuelles pour quantifier la dépendance statistique entre les variables et déduire des distributions de probabilité à partir de données.
Explore l'information mutuelle, quantifiant les relations entre les variables aléatoires et mesurant le gain d'information et la dépendance statistique.
