Ziel
In the last decade, ancient DNA studies have increased their throughput from single samples to thousands of genomes published every year, giving us unprecedented data about human genetic history. However, tools and methods that efficiently use this wealth of data are sorely lacking, especially because DNA extracted from fossils is often scarce and contaminated. In this project, I develop population genetic theory and bioinformatic methods that use ancient DNA to refine estimates of when and where archaic and modern humans interbred, to characterize the historical, biological and functional consequences of this gene flow, and to learn about the differences between modern humans, Neandertals, and Denisovans.
The first aim of this project is to develop a robust and general genotype-likelihood approach for local ancestry inference that allows efficient use of contaminated, low-coverage data, and to establish approximate haplotype-based methods for inferring introgression tracts.
The second aim of the project is to develop the necessary population genetic theory and statistical methods to translate the inferred haplotypes into biological insights. The proposed theoretical, numerical and simulation-based approaches will link the inferred introgression patterns with the underlying population genetic processes.
The final aim is to apply these novel tools to study where and when gene flow between Neandertals, Denisovans, and modern humans occurred. I also aim to identify introgressed haplotypes that are a target of natural selection and to quantify the relative importance of positive, negative, and balancing selection on Neandertal and Denisovan gene flow.
As a result, this work will expand the tool set available for the analysis of ancient DNA, reveal the precise history of the interactions of Neandertals and modern humans, and provide answers to the key question of what genetic factors contributed to the survival of our species, while all other hominins went extinct.
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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- Naturwissenschaften Biowissenschaften Genetik DNS
- Naturwissenschaften Biowissenschaften Genetik Genom
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Schlüsselbegriffe
Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).
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Programm/Programme
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
HAUPTPROGRAMM
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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.
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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.
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HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants
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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
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(öffnet in neuem Fenster) ERC-2021-STG
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80539 MUNCHEN
Deutschland
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