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

Description du projet

Dévoiler les schémas cachés de la vie

Les scientifiques peuvent utiliser des techniques à haut débit pour étudier les systèmes biologiques à tous les niveaux, des molécules uniques aux populations entières. Les données révèlent des règles cachées sur l’évolution, le fonctionnement et l’organisation de la vie, ainsi que des contraintes physiques et dynamiques. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet SIMBAD recourt à des méthodes statistiques avancées pour découvrir ces informations et relier la théorie aux progrès réels de la médecine, de la biotechnologie et de la société. Plus précisément, il se concentre sur quatre défis: cartographier les paysages de séquences protéiques, modéliser les réseaux métaboliques, suivre la propagation des maladies, et améliorer les prévisions de survie. Par exemple, SIMBAD peut aider à concevoir des protéines ayant des fonctions spécifiques ou à reconstituer les réseaux de contact lors d’une épidémie. Ces connaissances promettent de transformer la recherche et les applications dans le domaine de la biologie.

Objectif

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

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

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

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2022-SE-01

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Coordinateur

POLITECNICO DI TORINO
Contribution nette de l'UE
€ 234 600,00
Adresse
CORSO DUCA DEGLI ABRUZZI 24
10129 Torino
Italie
Région
Nord-Ovest Piemonte Torino
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
Aucune donnée

Participants (3)

Partenaires (4)