Opis projektu
Nowa technologia pozwala odkryć tajemnice ukryte wewnątrz naszych komórek
W świecie badań biomolekularnych pojawiło się nowatorskie rozwiązanie. Jest to mikroskopia krioelektronowa (cryoEM), która pozwala naukowcom odkrywać skomplikowane struktury białek i ich kompleksów w rozdzielczości zbliżonej do skali atomowej. Metoda ta umożliwia badanie ich funkcji i roli w przebiegu różnych chorób, jednak użycie tomografii krioelektronowej (cryoET) wymaga rozległej analizy danych obliczeniowych, wielu pakietów oprogramowania i wysokiego poziomu wiedzy specjalistycznej. Dlatego też celem finansowanego przez Europejską Radę ds. Badań Naukowych projektu CryoET-CryoCloud jest stworzenie opartej na chmurze procedury zautomatyzowanej analizy danych cryoET o wysokiej przepustowości. Dzięki temu czas wykonania analizy będzie liczony w dniach, a nie w miesiącach, co ponadto sprawi, że ta najnowocześniejsza metoda będzie dostępna dla szerszej społeczności.
Cel
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.
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.
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.
- nauki przyrodniczeinformatykaoprogramowanie
- nauki przyrodniczenauki fizyczneoptykamikroskopiaelectron microscopy
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Program(-y)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
System finansowania
HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept GrantsInstytucja przyjmująca
3584 CS Utrecht
Niderlandy