<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-size:small"><div class="gmail_default"><div class="gmail_default"><div class="gmail_default" style="font-weight:bold"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif">When: <span style="font-weight:400">    Thursday, March 7th </span><span class="gmail-m_-8319950851856954662gmail-m_-1006581271670861484gmail-m_-3789046984517165451gmail-m_6280573200025755333gmail-m_5159318120685850543gmail-m_1790959466673216095gmail-m_-5333227643664982572m_2625127627517695854m_2683896348608817813gmail-m_7672563966056633266gmail-m_-6461243813863673855gmail-m_-742000311328020925gmail-m_7559459027998801583gmail-m_4801029585485711767gmail-m_8517121454174849988gmail-m_-6691959996525573090gmail-m_1517372298344856049gmail-m_491069367152086750gmail-m_-8327640324523575189gmail-m_2420618808463760418gmail-m_7960197898027616883gmail-m_8692226636264124041gmail-m_2794822896869921223gmail-m_7508998950622620526gmail-m_-7153355664495542534gmail-il" style="font-weight:400">at</span><span style="font-weight:400"> </span><b>11:00 am</b></font></div><div class="gmail_default"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div class="gmail_default" style="font-weight:bold"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif">Where:<span style="font-weight:400">    </span><span class="gmail-m_-8319950851856954662gmail-m_-1006581271670861484gmail-m_-3789046984517165451gmail-m_6280573200025755333gmail-m_5159318120685850543gmail-m_1790959466673216095gmail-m_-5333227643664982572m_2625127627517695854m_2683896348608817813gmail-m_7672563966056633266gmail-m_-6461243813863673855gmail-m_-742000311328020925gmail-m_7559459027998801583gmail-m_4801029585485711767gmail-m_8517121454174849988gmail-m_-6691959996525573090gmail-m_1517372298344856049gmail-m_491069367152086750gmail-m_-8327640324523575189gmail-m_2420618808463760418gmail-m_7960197898027616883gmail-m_8692226636264124041gmail-m_2794822896869921223gmail-m_7508998950622620526gmail-m_-7153355664495542534gmail-m_8421504075585210435gmail-m_3262824545120381495gmail-m_-1141671822915777344gmail-m_-7219251726624328345gmail-m_-8588148075564318222gmail-m_-8767966813928691312gmail-m_-1542318334608687154gmail-m_5717104778280916634gmail-m_4845490158781220632gmail-m_5124567205141626540gmail-m_3209361100497750746gmail-m_2953668934074478317gmail-m_-3155518689668024534m_9067904842688472155gmail-m_3071693547520408192gmail-il" style="font-weight:400"><span class="gmail-m_-8319950851856954662gmail-m_-1006581271670861484gmail-m_-3789046984517165451gmail-m_6280573200025755333gmail-m_5159318120685850543gmail-m_1790959466673216095gmail-m_-5333227643664982572m_2625127627517695854m_2683896348608817813gmail-m_7672563966056633266gmail-m_-6461243813863673855gmail-m_-742000311328020925gmail-m_7559459027998801583gmail-m_4801029585485711767gmail-m_8517121454174849988gmail-m_-6691959996525573090gmail-m_1517372298344856049gmail-m_491069367152086750gmail-m_-8327640324523575189gmail-m_2420618808463760418gmail-m_7960197898027616883gmail-m_8692226636264124041gmail-m_2794822896869921223gmail-m_7508998950622620526gmail-m_-7153355664495542534gmail-il"><span class="gmail-m_-8319950851856954662gmail-m_-1006581271670861484gmail-m_-3789046984517165451gmail-m_6280573200025755333gmail-m_5159318120685850543gmail-m_1790959466673216095gmail-m_-5333227643664982572m_2625127627517695854m_2683896348608817813gmail-m_7672563966056633266gmail-m_-6461243813863673855gmail-m_-742000311328020925gmail-m_7559459027998801583gmail-m_4801029585485711767gmail-il">TTIC</span></span></span><span style="font-weight:400">, 6045 S Kenwood Avenue, 5th Floor, Room 526</span></font></div><div class="gmail_default"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-weight:bold;color:rgb(0,0,0)">Who:</span><span style="color:rgb(0,0,0)">       </span></font><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif">Peter Koo, Harvard University</font></div></div><div class="gmail_default"><br></div><div class="gmail_default"><br></div><div class="gmail_default"><p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 8pt;line-height:13.91px"><font size="2"><b>Title: </b>      Interpretable Deep Learning for Biological Sequence Analysis<b></b></font></p><font size="2"><span style="line-height:13.91px"><b>Abstract:</b> Deep learning methods have the potential to make a significant impact in biology and healthcare, but a major challenge is understanding the reasons behind their predictions. In this talk, I will demonstrate how interpreting these “black box” models can: 1) provide novel biological insights and 2) help navigate better model design for big, noisy biological sequence data. In the first part of the talk, I will present results from interrogating a convolutional neural network (CNN) trained to infer sequence and RNA structure specificities of RNA-binding proteins. We find that in addition to sequence motifs, our CNN learns a model that considers the number of motifs, their spacing, and both positive and negative effects of RNA structure context. In the second part of the talk, I will discuss ongoing research which demonstrates how deep learning can help design better models for protein contact predictions. Specifically, we interpret a variational autoencoder (VAE) that is trained on aligned, homologous protein sequences. We find that our VAEs capture phylogenetic relationships with an approximate Bayesian mixture model of profiles, <i>i.e.</i> site-independent amino-acid probability models, a result that serves as a good null model for contact predictions. By using our model as a new background correction method, we show that mutual information provides significantly improved contact predictions while remaining more scalable than alternative methods.</span></font></div><div class="gmail_default"><font size="2"><span style="line-height:13.91px"><br></span></font></div><div class="gmail_default">Host: <a href="mailto:j3xu@ttic.edu" target="_blank">Jinbo Xu</a></div><div class="gmail_default"><br class="gmail-Apple-interchange-newline"></div></div><div><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Mary C. Marre</font><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Administrative Assistant</font></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6"><b>Toyota Technological Institute</b></font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">6045 S. Kenwood Avenue</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Room 517</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Chicago, IL  60637</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">p:(773) 834-1757</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">f: (773) 357-6970</font></i></div><div><b><i><a href="mailto:mmarre@ttic.edu" target="_blank"><font face="arial, helvetica, sans-serif">mmarre@ttic.edu</font></a></i></b></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div><br></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Fri, Mar 1, 2019 at 1:39 PM Mary Marre <<a href="mailto:mmarre@ttic.edu">mmarre@ttic.edu</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div><div><div style="font-size:small;font-weight:bold"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif">When: <span style="font-weight:400">    Thursday, March 7th </span><span class="gmail-m_-8319950851856954662gmail-m_-1006581271670861484gmail-m_-3789046984517165451gmail-m_6280573200025755333gmail-m_5159318120685850543gmail-m_1790959466673216095gmail-m_-5333227643664982572m_2625127627517695854m_2683896348608817813gmail-m_7672563966056633266gmail-m_-6461243813863673855gmail-m_-742000311328020925gmail-m_7559459027998801583gmail-m_4801029585485711767gmail-m_8517121454174849988gmail-m_-6691959996525573090gmail-m_1517372298344856049gmail-m_491069367152086750gmail-m_-8327640324523575189gmail-m_2420618808463760418gmail-m_7960197898027616883gmail-m_8692226636264124041gmail-m_2794822896869921223gmail-m_7508998950622620526gmail-m_-7153355664495542534gmail-il" style="font-weight:400">at</span><span style="font-weight:400"> </span><b>11:00 am</b></font></div><div style="font-size:small"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:small;font-weight:bold"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif">Where:<span style="font-weight:400">    </span><span class="gmail-m_-8319950851856954662gmail-m_-1006581271670861484gmail-m_-3789046984517165451gmail-m_6280573200025755333gmail-m_5159318120685850543gmail-m_1790959466673216095gmail-m_-5333227643664982572m_2625127627517695854m_2683896348608817813gmail-m_7672563966056633266gmail-m_-6461243813863673855gmail-m_-742000311328020925gmail-m_7559459027998801583gmail-m_4801029585485711767gmail-m_8517121454174849988gmail-m_-6691959996525573090gmail-m_1517372298344856049gmail-m_491069367152086750gmail-m_-8327640324523575189gmail-m_2420618808463760418gmail-m_7960197898027616883gmail-m_8692226636264124041gmail-m_2794822896869921223gmail-m_7508998950622620526gmail-m_-7153355664495542534gmail-m_8421504075585210435gmail-m_3262824545120381495gmail-m_-1141671822915777344gmail-m_-7219251726624328345gmail-m_-8588148075564318222gmail-m_-8767966813928691312gmail-m_-1542318334608687154gmail-m_5717104778280916634gmail-m_4845490158781220632gmail-m_5124567205141626540gmail-m_3209361100497750746gmail-m_2953668934074478317gmail-m_-3155518689668024534m_9067904842688472155gmail-m_3071693547520408192gmail-il" style="font-weight:400"><span class="gmail-m_-8319950851856954662gmail-m_-1006581271670861484gmail-m_-3789046984517165451gmail-m_6280573200025755333gmail-m_5159318120685850543gmail-m_1790959466673216095gmail-m_-5333227643664982572m_2625127627517695854m_2683896348608817813gmail-m_7672563966056633266gmail-m_-6461243813863673855gmail-m_-742000311328020925gmail-m_7559459027998801583gmail-m_4801029585485711767gmail-m_8517121454174849988gmail-m_-6691959996525573090gmail-m_1517372298344856049gmail-m_491069367152086750gmail-m_-8327640324523575189gmail-m_2420618808463760418gmail-m_7960197898027616883gmail-m_8692226636264124041gmail-m_2794822896869921223gmail-m_7508998950622620526gmail-m_-7153355664495542534gmail-il"><span class="gmail-m_-8319950851856954662gmail-m_-1006581271670861484gmail-m_-3789046984517165451gmail-m_6280573200025755333gmail-m_5159318120685850543gmail-m_1790959466673216095gmail-m_-5333227643664982572m_2625127627517695854m_2683896348608817813gmail-m_7672563966056633266gmail-m_-6461243813863673855gmail-m_-742000311328020925gmail-m_7559459027998801583gmail-m_4801029585485711767gmail-il">TTIC</span></span></span><span style="font-weight:400">, 6045 S Kenwood Avenue, 5th Floor, Room 526</span></font></div><div style="font-size:small"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><font face="arial, helvetica, sans-serif" style="font-size:small"><span style="font-weight:bold;color:rgb(0,0,0)">Who:</span><span style="color:rgb(0,0,0)">       </span></font><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif">Peter Koo, Harvard University</font></div></div><div style="font-size:small"><br></div><div style="font-size:small"><br></div><div style="font-size:small"><p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 8pt;line-height:13.91px"><font size="2"><b>Title: </b>      Interpretable Deep Learning for Biological Sequence Analysis<b></b></font></p><font size="2"><span style="line-height:13.91px"><b>Abstract:</b> Deep learning methods have the potential to make a significant impact in biology and healthcare, but a major challenge is understanding the reasons behind their predictions. In this talk, I will demonstrate how interpreting these “black box” models can: 1) provide novel biological insights and 2) help navigate better model design for big, noisy biological sequence data. In the first part of the talk, I will present results from interrogating a convolutional neural network (CNN) trained to infer sequence and RNA structure specificities of RNA-binding proteins. We find that in addition to sequence motifs, our CNN learns a model that considers the number of motifs, their spacing, and both positive and negative effects of RNA structure context. In the second part of the talk, I will discuss ongoing research which demonstrates how deep learning can help design better models for protein contact predictions. Specifically, we interpret a variational autoencoder (VAE) that is trained on aligned, homologous protein sequences. We find that our VAEs capture phylogenetic relationships with an approximate Bayesian mixture model of profiles, <i>i.e.</i> site-independent amino-acid probability models, a result that serves as a good null model for contact predictions. By using our model as a new background correction method, we show that mutual information provides significantly improved contact predictions while remaining more scalable than alternative methods.</span></font></div><div style="font-size:small"><font size="2"><span style="line-height:13.91px"><br></span></font></div><div style="font-size:small">Host: <a href="mailto:j3xu@ttic.edu" target="_blank">Jinbo Xu</a></div><div style="font-size:small"><div class="gmail-m_-8319950851856954662gmail-m_8852819867172733275gmail-m_8381941308271267557gmail-m_3140138172804515535gmail-m_9091121186206183541m_-8041197572627231610m_487942549212299774m_4139585602140414634gmail-m_-2716960526049967642gmail-m_-8241426692969556710gmail-m_3129511991072550448gmail-m_3842683877074307155m_-3960536324264802628m_5758005148304774766m_4830361230884551653gmail-m_-4933755578866825594gmail-yj6qo gmail-m_-8319950851856954662gmail-m_8852819867172733275gmail-m_8381941308271267557gmail-m_3140138172804515535gmail-m_9091121186206183541m_-8041197572627231610m_487942549212299774m_4139585602140414634gmail-m_-2716960526049967642gmail-m_-8241426692969556710gmail-m_3129511991072550448gmail-m_3842683877074307155m_-3960536324264802628m_5758005148304774766m_4830361230884551653gmail-m_-4933755578866825594gmail-ajU"><br class="gmail-m_-8319950851856954662gmail-Apple-interchange-newline"></div></div><div><div dir="ltr" class="gmail-m_-8319950851856954662gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Mary C. Marre</font><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Administrative Assistant</font></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6"><b>Toyota Technological Institute</b></font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">6045 S. Kenwood Avenue</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Room 517</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Chicago, IL  60637</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">p:(773) 834-1757</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">f: (773) 357-6970</font></i></div><div><b><i><a href="mailto:mmarre@ttic.edu" target="_blank"><font face="arial, helvetica, sans-serif">mmarre@ttic.edu</font></a></i></b></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
</blockquote></div></div>