Projektbeschreibung
Protein-Wechselwirkungen durch maschinelles Lernen vorhersagen
Üblicherweise wird die 3D-Struktur eines Proteins mittels experimenteller Verfahren wie Röntgenkristallografie und Kryoelektronenmikroskopie bestimmt. Dank der neuesten Fortschritte in der künstlichen Intelligenz bietet sich die Möglichkeit, die Struktur eines Proteins anhand seiner Aminosäuresequenz mit großer Genauigkeit vorherzusagen. Das ist jedoch in Hinsicht auf die Proteindynamik und Proteininteraktionen, die für die Vorhersage der Proteinfunktion am wichtigsten sind, nicht der Fall. Ziel des im Rahmen der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen finanzierten Projekts MARMOTTE ist die Entwicklung von Methoden zur Vorhersage der Interaktion einer dynamischen Molekülstruktur. Deren Ergebnis werden wichtige Erkenntnisse über Proteinkomplexe sowie die Chance auf eine schnellere und modernere Wirkstoffentdeckung sein.
Ziel
This year has seen a breakthrough in structural bioinformatics - deep learning-based methods, most notably Google DeepMind's AlphaFold2, have demonstrated near-experimental accuracy of protein structure predictions. However, even the best protein structure prediction methods do not automatically provide knowledge about protein dynamics and protein interactions, which is often essential to understand or predict the biological functions of proteins. Those functions are performed via intermolecular interactions, and such interactions almost always involve conformational changes of engaged partners. The problem of modeling dynamic protein structures and their complexes is still largely unsolved - this project aims to significantly contribute towards its future solution by exploring the link between computational geometry, statistical physics, and machine learning. The postdoctoral researcher will develop novel methods that: given a dynamic (moving) molecular structure, efficiently compute tessellation-derived contact areas; given a starting structure and its tessellation-derived contacts areas, predict (using a graph neural network) how the interatomic contact areas will change upon motion; given a protein complex model generated by docking, use the predicted statistical properties of the contact areas to estimate (using a graph neural network) the protein-protein binding energy score. If successfully developed, such methods will provide unique data about the dynamics of tessellation-derived interatomic contact areas. Most importantly, they will provide effective dynamics-aware scores for assessing and ranking structural models of protein complexes.
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.
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.
- Naturwissenschaften Biowissenschaften Biochemie Biomoleküle Proteine
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Schlüsselbegriffe
Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).
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.
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
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HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)
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.
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.
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.
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships
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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2021-PF-01
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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.
75794 PARIS
Frankreich
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.