Description du projet
Vers une compréhension de la régulation de l’identité cellulaire
Le profil d’expression de gènes spécifiques à un type de cellule est responsable de l’identité cellulaire. Toutefois, nos connaissances sur les programmes de régulation qui établissent et maintiennent le type de cellule sont limitées, essentiellement en raison du manque de méthodes analytiques. Financé par le Conseil européen de la recherche, le projet Genome2Cells entend répondre à ce besoin non satisfait et développer des modèles d’apprentissage profond capables de prédire les réseaux de régulation des gènes à partir de séquences génomiques. Le projet permettra de comprendre comment le génome est traduit dans différents types de cellules, en commençant par la drosophile (mouche des fruits) et en poursuivant avec d’autres espèces. Une comparaison intra-espèce apportera également des informations importantes sur l’évolution des éléments de régulation.
Objectif
The genome of an animal encodes a large set of regulatory programs that give rise to the thousands of cell types that make up its tissues and organs. Despite recent progress in single-cell omics, our knowledge about the regulatory programs that control the establishment and maintenance of cell type identity remains limited, and methods are lacking to infer regulatory programs directly from the genome sequence. In this project, which lies at the interface between the genome and single-cell atlases, we ask how the genome sequence translates into cell types. We start with Drosophila as model organism. Its compactness allows sampling of all its cell types and developmental trajectories from egg to adult, using whole-organism single-cell multi-omics, thus capturing the spectrum of activation states that emerge from the regulatory genome. Deep learning models will be trained on regulatory sequences to predict and explain gene regulatory networks (GRN) and GRN transitions between cell states, encoded by enhancers, promoters, transcription factors (TF), effector genes, and feedback loops. Based on a better mechanistic understanding, we will translate this framework to other animals, including octopus, birds, and mammals, and ask how regulatory programs evolve, with a focus on neuronal diversity in the brain. Using new algorithms for cross-species deep learning and combinatorial optimization, we will study how combinations of expressed TFs co-evolve with genomic enhancer logic. We are unique in our approach because we will develop and use new technological assays, deep learning, and massively parallel reporter assays, and combine these with perturbation experiments and synthetic biology to test our hypotheses. After iteratively improving our regulatory models, we ultimately aim to predict which regulatory programs, and thus which cell types, are encoded in an animals genome, and how changes in these programs underlie changes in cell types during evolution.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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- sciences naturellessciences biologiqueszoologiemammalogie
- sciences naturellessciences biologiquesgénétiquegénome
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Mots‑clés
- enhancer
- single-cell
- chromatin accessibility
- gene expression
- gene regulatory networks
- evolution
- brain
- neuronal diversity
- Drosophila
- mouse
- octopus
- chicken
- massively parallel reporter assay
- enhancer design
- transcription factors
- topic modelling
- deep learning
- machine learning
- generative adversarial networks
- enhancer modelling
- cis-regulatory sequence analysis
- transcription factor motif analysis
- single-cell regulatory genomics
- synthetic enhancers
Programme(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Thème(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2021-ADG
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HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsInstitution d’accueil
9052 ZWIJNAARDE - GENT
Belgique