Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Peptide-based Supramolecular Co-assembly Design: Multiscale Machine Learning Modeling Approach

Opis projektu

Nowe ramy dla skutecznego przewidywania koasocjacji peptydów

W ostatnim czasie wzrosło zainteresowanie zjawiskiem samoorganizacji supramolekularnej, w szczególności wieloskładnikową koasocjacją peptydów. Technologia ta stanowi bardzo obiecujące rozwiązanie dla przemysłu materiałowego, gdyż pozwoli na zwiększanie funkcjonalności materiałów opartych na peptydach. Złożoność materiałów opartych na peptydach i przewidywanie ich struktur stanowiły dotychczas główne przeszkody w rozwoju tej technologii. Finansowany ze środków Unii Europejskiej projekt SupraModel ma na celu opracowanie wydajnej i szybkiej struktury do przewidywania struktur koasocjacji peptydów, zapewniając jednocześnie wgląd w proces koasocjacji. W ramach projektu powstaną nowe zasady projektowania w celu poprawy wydajności i efektywności przyszłych rozwiązań.

Cel

Supramolecular self-assembly is a fundamental process abundantly utilized by nature and emerging functional materials technologies ranging from drug delivery to soft semiconductor devices. Recently, an increased focus has been placed on the multicomponent peptide co-assembly as they often display unique emergent properties that can dramatically expand the functional utility of peptide-based materials. Still, the full potential is hindered by the combinatorial complexity of peptide-based materials and our inability to predict the co-assembled structures and, therefore, properties and functionality. Machine Learning models built on top of Molecular Dynamics simulations are ideally suited to decipher the co-assembly behavior. However, the existing molecular models either suffer from severe approximations disabling them to give accurate predictions or are computationally too expensive to transverse the material space. Addressing this trade-off, I aim to develop a computational framework for fast and accurate peptide co-assembly prediction using as a key strategy a multiscale construction of Graph Neural Network-based models that can predict the peptide co-assembly. This innovative approach will enable me to reach the following objectives: (1) obtain unprecedented molecular insight into the peptide co-assembly process inaccessible to experiments, (2) uncover novel candidate materials, and (3) provide rational design rules for multicomponent peptide-based supramolecular materials. In a broader context, increased insight into cooperative behavior will bring us closer to understanding and ultimately synthetically replicating the exceptional functionality of living systems, while the methodological advancements of data-driven molecular modeling will be of paramount importance in other areas of biomaterial engineering and beyond.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.

Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować

Słowa kluczowe

Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.

Program(-y)

Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.

Temat(-y)

Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.

System finansowania

Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2022-STG

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Instytucja przyjmująca

TECHNISCHE UNIVERSITAET MUENCHEN
Wkład UE netto

Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.

€ 1 474 182,00
Koszt całkowity

Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.

€ 1 474 182,50

Beneficjenci (1)

Moja broszura 0 0