Francesco Caredda

Dottorato in Fisica , 38^o ciclo (2022-2025)

Dottorato concluso nel 2026

Tesi:

Interpretable and controllable Statistical Inference Models for Protein Structure Prediction and Sequence Design (Abstract)

Tutori:

Andrea Pagnani Andrea Antonio Gamba

Profilo

Argomento di ricerca

Statistical Physics, Inference, Protein Structure Prediction & Design, Machine Learning, Attention

Interessi di ricerca

Fisica dei Sistemi Complessi / Physics of Complex Systems

Meccanica Statistica / Statistical Mechanics

Biofisica Statistica / Statistical Biophysics

Pubblicazioni

Pubblicazioni durante il dottorato Vedi tutte le pubblicazioni su Porto@Iris

Caredda, Francesco; Gennai, Lisa; De Los Rios, Paolo; Pagnani, Andrea (2026)
Controllable protein design via autoregressive direct coupling analysis conditioned on principal components. In: PLOS COMPUTATIONAL BIOLOGY, vol. 22. ISSN 1553-7358
Contributo su Rivista
Caredda, Francesco (2026)
Interpretable and controllable Statistical Inference Models for Protein Structure Prediction and Sequence Design. relatore: PAGNANI, ANDREA; GAMBA, ANDREA ANTONIO; , 38. XXXVIII Ciclo, P.: 215
Doctoral Thesis
Caredda, F.; Pagnani, A. (2025)
Direct coupling analysis and the attention mechanism. In: BMC BIOINFORMATICS, vol. 26. ISSN 1471-2105
Contributo su Rivista