Ziel
Ribonucleic Acids (RNAs) are crucial polymers in biology: RNAs might be the key to understanding the origins of life and are extremely promising therapeutic tools. Just like proteins, RNAs numerous properties stem from their 3-dimensional structure, which itself arises from their nucleotide sequence. However, RNA molecules are particularly dynamical, making their structure noticeably difficult to study, both experimentally and theoretically. Moreover, RNA dynamics are critical for biological function.
Recently, deep learning (DL) methods have revolutionised computational biophysics by mastering the task of protein native structure prediction from sequence. Comparable success can be hoped for RNA, but it is impaired by the less abundant data and the lack of direct transferability of current methods. More importantly, no attempt has been made at developing a DL approach to directly predict RNA dynamics.
In this proposal we aim to adapt the emergent framework of diffusion models to the task of one-shot sampling of RNA conformational ensembles. Diffusion models constitute a new paradigm in generative machine learning (ML) that has attained astounding successes in conditional image generation, audio, graph and geometric shape synthesis. Our goal is to produce a neural network-based software which, given an arbitrary input sequence, efficiently samples the 3D coordinates of RNA conformations according to their equilibrium probabilities. To do so we suggest an original approach combining (1) coarse-grained internal coordinates, (2) a diffusion-based generative framework, (3) an attention-based architecture inspired by state-of-the-art DL biomolecular approaches and (4) a mixed training procedure based on experimental fragments and molecular dynamics simulations. Our approach could be used as a replacement to extensive MD simulations which are voracious both in human time and energy expense, hence accelerating biophysical research and decreasing its carbon footprint.
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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- Naturwissenschaften Biowissenschaften Biochemie Biomoleküle Proteine
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften künstliche Intelligenz maschinelles Lernen Deep Learning
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- Naturwissenschaften Biowissenschaften Genetik RNS
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Schlüsselbegriffe
Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).
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Programm/Programme
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
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HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)
HAUPTPROGRAMM
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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.
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.
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-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships
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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2023-PF-01
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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.
34136 Trieste
Italien
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.