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Characterizing gene regulation in single cells through integration of scRNA-seq and scATAC-seq data with generic multi-modal prior information

Projektbeschreibung

Computergestützte Plattform zur Charakterisierung der Genregulation auf Einzelzellebene

Mit der Entwicklung der Einzelzelltechnologien wurde die Charakterisierung von Zelltypen und zugrunde liegender Muster der Entwicklungsprozesse mit höherer Auflösung möglich, während die Integration von Daten aus verschiedenen Omik-Analysen ein differenzierteres Bild der mechanistischen Zusammenhänge ergibt. Das im Rahmen der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen finanzierte Projekt GReCS zielt auf die Entwicklung einer computergestützten Methode ab, die Einblicke in die Genregulation auf Einzelzellebene zulässt. Der Ansatz wird Transkriptomik- und offene Chromatindaten vereinen, um Vorabinformationen über denkbare Interaktionen herauszufiltern und zellspezifische genregulatorische Netzwerke unter Einsatz maschinellen Lernens vorherzusagen. Das entwickelte computergestützte Instrumentarium wird der Gemeinschaft zur Verfügung stehen, damit die Charakterisierung der Genregulation mittels Kombination verschiedener Datentypen erweitert werden kann.

Ziel

The advent of single cell technologies has enabled the characterization of cell types and developmental processes. Observations from different cells allow one to identify underlying patterns at higher resolution than convoluted bulk data, and integration of different omics data can yield a more differentiated picture of mechanistic connections. In this proposal, Gene REgulatory Cell States (GReCS) from multi-modal data, I plan to develop a computational method that combines these aspects to generate insights into gene regulation at the level of single cells.

Measurements of chromatin accessibility in single cells are becoming increasingly common. The method I propose to develop combines sc/sn-ATAC- and scRNA-sequencing data to characterize gene regulation. My approach will integrate and use transcriptomics and open chromatin data to filter comprehensive prior information about candidate interactions and predict cell-specific gene regulatory network versions using machine learning, while sparse single cell measurements are imputed using local cell similarities. In this way, rare measurements across cell types and a larger condition space for network inference can be exploited, using the natural potential of chromatin accessibility data as a filter to map interactions into a cell-specific context.

A distinguishing feature of the proposed method is the characterization of local gene regulatory states, which allows the observation of continuous changes throughout a cell-cell similarity embedding. This will be useful to examine changes during cell differentiation and along gradients in spatial reconstructions, for example of embryonic development. The developed methods will be made available to the community as a computational toolkit to improve the characterization of gene regulation by combining different types of data.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) H2020-MSCA-IF-2020

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

GENOME RESEARCH LIMITED LBG
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 224 933,76
Adresse
WELLCOME SANGER INSTITUTE WELLCOME GENOME CAMPUS HINXTON
CB10 1SA SAFFRON WALDEN
Vereinigtes Königreich

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Region
East of England East Anglia Cambridgeshire CC
Aktivitätstyp
Research Organisations
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 224 933,76
Mein Booklet 0 0