Descripción del proyecto
Estudio multiómico de la evolución del fenotipo celular
Los datos genómicos, transcriptómicos, proteómicos y metabolómicos proporcionan una perspectiva integral de los procesos biológicos y las funciones celulares. La multiómica permite examinar la interacción dinámica entre distintos niveles moleculares y su efecto en los fenotipos celulares. Este planteamiento holístico es fundamental para comprender sistemas biológicos complejos, descubrir mecanismos patológicos y desarrollar tratamientos específicos. En el proyecto MULTIview-CELL, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, se pretende integrar datos multiómicos de célula única de alto rendimiento para comprender la evolución espaciotemporal del fenotipo celular. La investigación se centrará en las células madre musculares y los reguladores moleculares que determinan las trayectorias celulares. El objetivo es hacer avanzar la biología fundamental y proporcionar nuevos conocimientos sobre la diferenciación celular.
Objetivo
The introduction of high-throughput single-cell sequencing has produced a flood of data at the resolution of the single cell, including spatiotemporal information and different molecular facets of a cell, a.k.a. multi-omics. Their integration through MultiModal Learning (MML), aimed at combining multiple complementary views, offers great promise to understand the spatiotemporal phenotypic evolution of a cell and its molecular regulators. However, integrating multi-omics data across space and time is a huge computational challenge requiring radically new MML approaches.
MULTIview-CELL will infer multimodal spatiotemporal phenotypic cell trajectories by combining back-translation, to allow the unsupervised dimensionality reduction of multimodal data, with a new Optimal Transport distance, allowing the spatiotemporal pairing of cells (Aim1). MULTIview-CELL will then pinpoint the molecular regulators of such trajectories by combining new Graph Convolutional Networks with topological evolutions and Heterogeneous Multilayer Graphs, allowing the integration of graphs inferred from multimodal data (Aim2). Finally, all developed methods will be implemented in open-source software, with an emphasis on GPU-friendly scalable computations, a unique feature among existing single-cell tools (Aim3).
These core contributions will impact Machine Learning, but more importantly, will have profound biological implications. The application of the tools developed to cutting-edge single-cell data from muscle stem cells will lead to new biological hypotheses on their heterogeneity and crosstalk, to be validated through wet-lab experiments (Transversal Tasks). In addition, by allowing to answer longstanding questions on the spatiotemporal phenotypic evolution of a cell, MULTIview-CELL will catalyze the generation of crucial knowledge in fundamental biology and it will be key to preventing disease onset or therapy resistance, thus impacting health, society and economy.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
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Palabras clave
Programa(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Régimen de financiación
HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsInstitución de acogida
75794 Paris
Francia