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Statistical Inference from Multiscale Biological Data: theory, algorithms, applications

Projektbeschreibung

Die verborgenen Muster des Lebens entschlüsseln

Mithilfe von Hochdurchsatzverfahren können Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler biologische Systeme auf allen Ebenen untersuchen, von einzelnen Molekülen bis hin zu ganzen Populationen. Die Daten offenbaren verborgene Regeln darüber, wie sich das Leben entwickelt, funktioniert und organisiert ist, sowie physikalische und dynamische Beschränkungen. Das durch die Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen geförderte SIMBAD-Projekt nutzt fortschrittliche statistische Methoden, um diese Informationen aufzudecken und die Theorie mit realen Fortschritten in Medizin, Biotechnologie und Gesellschaft zu verbinden. Konkret geht es um vier Herausforderungen: die Kartierung von Proteinsequenzlandschaften, die Modellierung von Stoffwechselnetzen, die Verfolgung der Krankheitsausbreitung sowie die Verbesserung der Überlebensvorhersage. SIMBAD kann zum Beispiel dabei helfen, Proteine mit bestimmten Funktionen zu entwerfen oder Kontaktnetzwerke während einer Epidemie zu rekonstruieren. Diese Erkenntnisse versprechen, die Forschung und Anwendungen in der gesamten Biologie zu verändern.

Ziel

The last two decades have witnessed giant experimental breakthroughs in different areas of the life sciences, from genomics to epidemiology. Thanks to modern high-throughput techniques, biological systems across multiple scales –from single molecules up to entire populations– can now be probed quantitatively at high spatial and temporal resolutions. Besides enhancing our basic knowledge of a system’s constituents, these data potentially encode a plethora of information about the functional constraints that govern its evolution and the physical constraints that limit its performance, as well as about levels of organization, dynamical constraints or design principles that would be hard to identify from low-throughput data. Extracting this information is also crucial for applications ranging from the design of proteins with a desired functionality to the reconstruction of contacts during an epidemics. Inverse statistical mechanics attempts to do it by inferring generative models (Boltzmann distributions) from data using methods from the physics of disordered and random systems. Specific characteristics of biological data however, like strong undersampling and heterogeneity, limit the effectiveness of these tools. SIMBAD aims at developing a class of statistical inference techniques capable of overcoming these issues. In SIMBAD, theoretical work will supply concepts and methods to address four pressing problems (learning protein sequence landscapes, inverse modeling metabolic networks, inferring contact networks from epidemiological data, and improving survival analysis models), which in turn will guide the theory towards integration with the existing standards of each field. This effort promises to open new pathways for basic research to impact economic, technological and societal issues; the high- profile cross-disciplinary expertise represented in SIMBAD ensures instead for measurable and achievable objectives, placing SIMBAD in an ideal position to achieve its goals

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-TMA-MSCA-SE - HORIZON TMA MSCA Staff Exchanges

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2022-SE-01

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

Koordinator

POLITECNICO DI TORINO
Netto-EU-Beitrag
€ 234 600,00
Adresse
CORSO DUCA DEGLI ABRUZZI 24
10129 Torino
Italien
Region
Nord-Ovest Piemonte Torino
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten
Keine Daten

Beteiligte (3)

Partner (4)