Descrizione del progetto
Evoluzione del fenotipo cellulare con la multiomica
I dati di genomica, trascrittomica, proteomica e metabolomica forniscono una visione completa dei processi biologici e delle funzioni cellulari. La multiomica cattura l’interazione dinamica tra diversi livelli molecolari e il loro impatto sui fenotipi cellulari. Questo approccio olistico è fondamentale per comprendere sistemi biologici complessi, scoprire i meccanismi delle malattie e sviluppare terapie mirate. Il progetto MULTIview-CELL, finanziato dal CER, intende integrare i dati multiomici ad alto rendimento di una singola cellula per comprendere l’evoluzione fenotipica delle cellule nello spazio e nel tempo. Lo studio si concentrerà sulle cellule staminali muscolari e sui regolatori molecolari che determinano le traiettorie delle cellule. L’obiettivo è far progredire la biologia di base e generare nuove conoscenze sul differenziamento cellulare.
Obiettivo
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.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Argomento(i)
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) ERC-2023-STG
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HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsIstituzione ospitante
75794 Paris
Francia