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Super-resolved stochastic inference: learning the dynamics of soft biological matter

Ziel

The dynamics of biological systems, from proteins to cells to organisms, is complex and stochastic. To decipher their physical laws, we need to bridge between experimental observations and theoretical modeling. Thanks to progress in microscopy and tracking, there is today an abundance of experimental trajectories reflecting these dynamical laws. Inferring physical models from noisy and imperfect experimental data, however, is challenging. Because there are no inference methods that are robust and efficient, model reconstruction from experimental trajectories is a bottleneck to data-driven biophysics.

I will bridge this gap by developing practical algorithms that permit robust and universal inference of stochastic dynamical models from experimental trajectories. To this aim, I will build data-efficient tools to learn stochastic differential equations and discover physical models, employing methods from statistical physics and machine learning. The main focus of SuperStoc will be in resolving models with high precision from limited trajectories. To assess the efficiency of the methods I develop, I will design information-theoretical frameworks to quantify how much can be inferred from trajectories that are short, partial and noisy. The convergence of the resulting algorithms will be backed by mathematical proofs and numerical simulations in realistic conditions.

I will apply these new tools to several key open biophysical problems where existing methods are failing: condensate-mediated interactions between genomic loci, cellular mechanosensing in confined environments, pattern formation in embryo development, and visual interaction between fish leading to collective motion.

The resulting algorithms will be implemented into a software designed to be useful for the broad soft biological matter community. By proving that one can do more with the same data and providing tools to do so, SuperStoc will help bridge the inference gap towards data-driven biophysics.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2023-STG

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE CNRS
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 1 477 856,00
Adresse
RUE MICHEL ANGE 3
75794 PARIS
Frankreich

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Region
Ile-de-France Ile-de-France Paris
Aktivitätstyp
Research Organisations
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 1 477 856,25

Begünstigte (1)

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