Description du projet
Une nouvelle technologie dévoile les mystères de la machinerie moléculaire au sein de nos cellules
Il y a du nouveau dans le monde de la recherche biomoléculaire. Il s’agit de la cryo-microscopie électronique (cryoME), qui permet aux scientifiques d’observer les structures intriquées des protéines et de leurs complexes à une résolution proche de l’atome. Bien que cela permette de mieux comprendre leurs fonctions et leurs rôles dans les maladies, la modalité de la cryo-tomographie électronique (cryoTE) exige une analyse informatique approfondie des données, de nombreux progiciels et un haut niveau d’expertise. Dans ce contexte, le projet CryoET-CryoCloud financé par le CER se propose de créer un flux de travail basé sur le cloud pour l’analyse automatisée des données de cryoTE à haut débit. Cela réduira le temps d’analyse de plusieurs mois à quelques jours seulement, et cette méthode de pointe sera accessible à une plus large communauté.
Objectif
Cryo-electron microscopy (cryoEM) has revolutionized biomolecular research. It enables structure determination of proteins and their complexes at near-atomic resolution, informing on their mechanism of action and their role in disease. Importantly, it also assists the development of novel therapeutics. Cryo-electron tomography (cryoET) is an emerging cryoEM modality, which has demonstrated the potential of to determine protein structures at near-atomic resolution in their near-native environment. Importantly, cryoET provides snapshots of macromolecules during their function, allowing to capture different stages of biochemical reactions in the cell and inferring their temporal order. However, cryoET relies on extensive computational data analysis. Current analysis pipelines require extensive computational resources, various software packages, and a high degree of expertise to build and execute workflows for data analysis. Building on my previous research from the ERC Consolidator project BENDER project, I propose to create a cloud-based workflow for standardized and automated high-throughput cryoET data analysis (CryoET-CryoCloud).
This solution will not only reduce analysis time from months to days, but it will also make the method accessible to a broad community by eliminating the need for investment into expensive computational infrastructure, and their maintenance through scarce qualified personnel. My proposed workflow will both enable and democratize high-content data analysis of cellular tomograms, thus dramatically increasing our knowledge of the molecular machinery inside the cell. To perform this work and reach market rapidly, I will perform CryoET-CryoCloud in very close collaboration with a team of people from the startup company CryoCloud, which emerged from my research group.
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 naturellesinformatique et science de l'informationlogiciel
- sciences naturellessciences physiquesoptiquemicroscopieelectron microscopy
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Programme(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2022-POC2
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HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept GrantsInstitution d’accueil
3584 CS Utrecht
Pays-Bas