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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Integrative, AI-aided Inference of Protein Structure and Dynamics

Description du projet

Une étude plus détaillée de la dynamique des protéines

Percer les secrets des fonctions biologiques exige des structures protéiques statiques. Si des recherches antérieures ont permis d’affiner la prévision de la structure, la compréhension de la dynamique conformationnelle complexe et des influences de l’environnement demeure difficile à cerner. Les protéines ne fonctionnent pas de manière isolée, mais s’épanouissent dans la complexité des cellules. Dans ce contexte, le projet bAIes financé par le CER entend comble cette lacune. L’objectif du projet est de faire la lumière sur le paysage conformationnel des protéines, leurs états pertinents et leurs voies d’accès. Contrairement aux méthodes d’IA seules, bAIes s’attaque aux complexités telles que les régions désordonnées des protéines et la dynamique in situ, en se penchant sur la protéine spike du SARS-CoV-2. Il en résulte une méthode polyvalente et efficace qui repousse les limites de la prédiction de la structure de l’IA. Cette innovation promet des impacts transformateurs sur divers systèmes biologiques.

Objectif

The life sciences community is living in exciting times. During the past year, Artificial Intelligence (AI), and in particular AlphaFold2, has contributed to advancing our understanding of protein behaviour by enabling structure prediction with accuracy comparable to many experimental techniques at a fraction of their time and costs. However, structures are only a piece of the puzzle. To understand the mechanisms underlying biological functions, we need to characterize the conformational landscape of proteins, the population of relevant states, and their pathways of interconversion. Furthermore, we need to determine the effect of the environment in modulating structures, populations, and pathways, as biological systems perform their functions in the complexity of cells rather than in the isolation of test tubes. None of these objectives can be achieved by AI structure-prediction methods alone. In this proposal we will leverage the PIs expertise in the field of integrative computational-experimental techniques to develop, apply, and disseminate bAIes, a modelling approach that will enable attaining these goals. bAIes will make synergistic use of AI structural models, experimental data, and molecular simulations driven by accurate physico-chemical models to characterize protein structure and dynamics. We will demonstrate how bAIes can solve biological problems that exceed the capabilities of AI approaches, such as the characterization of protein disordered regions and the determination of structure and dynamics in situ, with a particular focus on the SARS-CoV-2 spike protein. The outcome of this proposal will be a versatile, accurate and efficient method that will push the boundaries of what can be achieved with AI structure-prediction methods. bAIes will be implemented in the widely used PLUMED library, of which the PI is founder and core developer, thus enabling its application to a wide variety of systems and biological problems beyond those envisioned here.

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: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2022-COG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE CNRS
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 2 932 775,00
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 2 932 775,00

Bénéficiaires (1)

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