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

Descrizione del progetto

Svelare gli schemi nascosti della vita

Gli scienziati possono utilizzare le tecniche ad alto rendimento per studiare i sistemi biologici a tutti i livelli, dalle singole molecole alle intere popolazioni. I dati raccolti possono rivelare regole nascoste su come la vita si evolve, funziona e si organizza, oltre a vincoli fisici e dinamici. Il progetto SIMBAD, sostenuto dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, usa metodi statistici avanzati per scoprire queste informazioni e collegare la teoria ai progressi reali in medicina, nella biotecnologia e nella società. In particolare, concentra l’attenzione su quattro sfide: mappare i paesaggi delle sequenze proteiche, modellare le reti metaboliche, tracciare la diffusione delle malattie e migliorare le previsioni di sopravvivenza. Ad esempio, SIMBAD può aiutare a progettare proteine con funzioni specifiche o a ricostruire le reti di contatto durante un’epidemia. Questi approfondimenti promettono di trasformare la ricerca e le applicazioni in tutta la biologia.

Obiettivo

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

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

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

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2022-SE-01

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Coordinatore

POLITECNICO DI TORINO
Contributo netto dell'UE
€ 234 600,00
Indirizzo
CORSO DUCA DEGLI ABRUZZI 24
10129 Torino
Italia
Regione
Nord-Ovest Piemonte Torino
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato

Partecipanti (3)

Partner (4)