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The Annotation and Functional Description of Non-Model Bacterial Organisms for Bio-based Engineering and Industry

Description du projet

Nouveaux outils de bioinformatique et de biologie systémique pour la description fonctionnelle des bactéries

Les bactéries forment le plus grand groupe d’organismes de la planète. Cela dit, leur recherche n’a pas suscité un grand intérêt jusqu’à présent, ce qui crée des obstacles au niveau du traitement des données issues de la bioinformatique et de la biologie systémique, de nombreux outils modernes étant conçus essentiellement pour des organismes modèles eucaryotes et ne pouvant pas être facilement adaptés aux bactéries non modèles. Financé par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet HOPE-4-BEST vise à concevoir de nouveaux outils de bioinformatique et de biologie systémique qui permettront de réaliser des analyses complètes des bactéries et de mettre au point des applications destinées à l’ingénierie industrielle des souches bactériennes. L’objectif est d’assembler une annotation fonctionnelle complète pour les organismes non-modèles en concevant un nouveau canal pour l’analyse, à l’échelle du transcriptome, d’échantillons dans différentes conditions, en le combinant avec des annotations générées par une recherche poussée des bases de données.

Objectif

The project “The Annotation and Functional Description of Non-Model Bacterial Organisms for Bio-based Engineering and Industry (HOPE-4-BEST)” aims to bring new bioinformatics and systems biology tools for a comprehensive description of little studied microorganisms and inference of biological knowledge further utilizable in synthetic biology for engineering of industrially utilizable bacterial strains. Bacteria form the largest group of organisms in the world. Since the DNA and RNA sequencing became widely available, they begun to be often studied on molecular level for their exceptional biological properties, e.g. ability to produce fuels or plastics from waste. Unfortunately, previous lack of interest in their research is the source of many obstacles in bioinformatics and systems biology data processing as current tools, designed primarily for eukaryotic model organisms, cannot be easily used for processing data gathered from non-model bacterial organisms. Inference of biological knowledge presumes identification of regulated genes and annotation of their molecular function so involved biological processes could be captured. The project addresses two important questions, how to assemble a comprehensive functional annotation for non-model organisms and how it affects inferred biological knowledge. This will be achieved by designing novel pipeline utilizing transcriptome wide analysis based on comparison of samples under various conditions while considering data bias, e.g. multimapping reads or overlapping genes, and its combination with annotation build by extensive database searching. Eventually, the successful solution of the project will not only substantially contribute to our understanding how various parameters of bioinformatics data processing and annotation affect resulting biological knowledge, but will provide ready-to-use solution for wide scientific community.

Coordinateur

LUDWIG-MAXIMILIANS-UNIVERSITAET MUENCHEN
Contribution nette de l'UE
€ 174 806,40
Adresse
GESCHWISTER SCHOLL PLATZ 1
80539 MUNCHEN
Allemagne

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Région
Bayern Oberbayern München, Kreisfreie Stadt
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
€ 174 806,40