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Revealing evolutionary constraints on proteins through sequence analysis

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Opportunities and challenges in design and optimization of protein function

Investigating the intra-molecular and inter-molecular effects of post-translational modifications on intrinsically disordered protein regions and structured protein regions

From Sequence to Dynamics to Function: Computational Design of Allostery and Ligand Selectivity in G-Protein Coupled Receptors

A Geometric Unification of Distributionally Robust Covariance Estimators: Shrinking the Spectrum by Inflating the Ambiguity Set

Random matrix methods for high-dimensional machine learning models

TIC-TAC: A Framework for Improved Covariance Estimation in Deep Heteroscedastic Regression

Engineering novel protein interactions with therapeutic potential using deep learning-guided surface design

Predicting protein interactions using geometric deep learning on protein surfaces

Transportation-based functional ANOVA and PCA for covariance operators

Towards improving full-length ribosome density prediction by bridging sequence and graph-based representations