<html><body><div style="color:#000;font-weight:normal;font-style:normal;text-decoration:none;font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:12pt;"><style></style><div style="font-family: arial,helvetica,sans-serif; font-size: 12pt; color: #000000"><div class="event-body">
              <span class="event-speaker">
        <a href="https://sysbio.med.harvard.edu/facultys/debora-marks-phd" target="_blank">Debora Marks</a>, </span><span class="event-speaker-from"><a href="http://hms.harvard.edu/" target="_blank">Harvard Medical School</a>
        </span>
          
          <div class="event-abstract">Thursday, February 6, 4:30pm<br>Computer Science 105<br><br>Abstract: Attributes of living systems are constrained in 
evolution. An alternative to the analysis of conserved attributes 
('characters') is analysis of functional interactions ('couplings') that
 cause conservation. For proteins, the evolutionary sequence record can 
be exploited to provide exquisitely accurate information about 3D 
structures and functional sites. Recent progress is based on high 
throughput sequencing as an experimental technology and global 
probability models under the maximum entropy principle as a key 
theoretical tool. I will describe how these advances are used in 
accurate prediction of 3D interactions, complexes, protein plasticity, 
designing proteins for synthetic biology and therapeutics - and 
extrapolate to the study of the effects of human genetic variation. <br><br>There is a now major opportunity to link genomic information to 
phenotype and apply this to concrete engineering and health problems, 
such as disease likelihood, the emergence of drug resistance. My lab 
will concentrate on four interrelated areas at different scales of 
biology that address the challenge to infer causality in biological 
information.<br><br>Debora has a PhD in computational biology and a track record of 
developing novel algorithms and statistics to successfully address 
unsolved biological problems. She has a passion for statistics and is 
driven by a desire to understand and interpret human genetic variation.<br></div></div></div></div><br></body></html>