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Duerr Simon

Duerr Simon

Professeur-e HES Assistant-e

Compétences principales

Machine learning / Deep learning

Web frontend development

Protein modelling

scientific computing

  • Contact

Contrat principal

Professeur-e HES Assistant-e

Bureau: ENP.19.N507

HES-SO Valais-Wallis - Haute Ecole d'Ingénierie
Rue de l'Industrie 23, 1950 Sion, CH
HEI - VS
Domaine
Chimie et sciences de la vie
Filière principale
Ingénierie des Sciences du vivant

Simon Dürr a étudié les sciences de la vie à l'université de Constance et a effectué des séjours à l'université de Montréal, au Kings College de Londres, à l'université d'Uppsala et à l'EPFL.

Il a obtenu son doctorat à l'EPFL et à l'Université de Stanford en travaillant sur la conception de nouvelles métalloprotéines en utilisant l'IA, les algorithmes évolutionnaires et la modélisation moléculaire. Il a publié des modèles d'IA pour modéliser les cofacteurs métalliques dans les protéines et a utilisé ces algorithmes pour concevoir de nouvelles métalloprotéines. Il a également publié divers articles sur la modélisation des protéines à l'aide de méthodes classiques (par exemple, des simulations de dynamique moléculaire) et de simulations de mécanique moléculaire quantique de haut niveau (QM/MM) pour étudier la liaison des ligands, la formation de tunnels et la catalyse enzymatique.

Il collabore avec les startups HuggingFace et AdaptyvBio sur l'apprentissage machine des protéines. Il a construit des applications web FAIR populaires pour certains des modèles de référence de la conception moderne des protéines, tels que ProteinMPNN. Pour faire avancer la cause des logiciels scientifiques FAIR, il a développé plusieurs logiciels libres tels qu'un ensemble de composants libres pour la visualisation des protéines et des petites molécules dans le cadre de Gradio.

Simon Dürr dirige également la plus grande plateforme ouverte d'illustrations scientifiques ouvertes et FAIR : bioicons.com.

Les intérêts actuels de Simon Dürr en matière de recherche sont les suivants : 

  • L'optimisation computationnelle des biocatalyseurs à l'aide de la modélisation moléculaire et de l'apprentissage profond.
  • la conception de novo de protéines fonctionnelles
  • Approches de laboratoire en boucle et utilisation de l'âge de l'IA
  • Visualisation de données scientifiques et illustrations scientifiques à l'aide de technologies web.

Plus d'informations sur simonduerr.eu

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