Integration of single-cell multi-omics data across space and time to unlock cellular trajectories

Projektinformationen

MULTIview-CELL

ID Finanzhilfevereinbarung: 101115618

DOI

10.3030/101115618

EK-Unterschriftsdatum 28 September 2023

Startdatum 1 April 2024

Enddatum 31 März 2029

Finanziert unter

• European Research Council (ERC)

Gesamtkosten

€ 1 285 938,00

EU-Beitrag

€ 1 285 938,00

Koordiniert durch

CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE CNRS
France

CORDIS bietet Links zu öffentlichen Ergebnissen und Veröffentlichungen von HORIZONT-Projekten.

Links zu Ergebnissen und Veröffentlichungen von RP7-Projekten sowie Links zu einigen Typen spezifischer Ergebnisse wie Datensätzen und Software werden dynamisch von OpenAIRE abgerufen.

Leistungen

Data Management Plan (1)

Data Management Plan

Drafting of the Data Management Plan

Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (4)

CIRCE: a scalable Python package to predict cis-regulatory DNA interactions from single-cell chromatin accessibility data

Autoren: Rémi Trimbour, Julio Saez-Rodriguez, Laura Cantini
Veröffentlicht in: Bioinformatics, Ausgabe 42, 2026, ISSN 1367-4811
Herausgeber: Oxford University Press (OUP)
DOI: 10.1093/BIOINFORMATICS/BTAG092

STORIES: learning cell fate landscapes from spatial transcriptomics using optimal transport

Autoren: Geert-Jan Huizing, Jules Samaran, Daniele Capocefalo, Anna Audit, Gabriel Peyré, Laura Cantini
Veröffentlicht in: Nature Methods, 2025, ISSN 1548-7091
Herausgeber: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.1038/S41592-025-02855-4

Nature Communications

Autoren: Samaran, Jules; Peyré, Gabriel; Cantini, Laura
Veröffentlicht in: Nature Communications, 2024, ISSN 2041-1723
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.1101/2024.02.26.582051

Nature Communications

Autoren: Jérémie Kalfon; Jules Samaran; Gabriel Peyré; Laura Cantini
Veröffentlicht in: Nature Communications, 2024, ISSN 2041-1723
Herausgeber: Nature portfolio
DOI: 10.1101/2024.07.29.605556

Conference proceedings (1)

Towards foundation models that learn across biological scales

Autoren: Jeremie Kalfon, Laura Cantini, Gabriel Peyre
Veröffentlicht in: 2026
Herausgeber: openRxiv
DOI: 10.1101/2025.05.16.653447