Skip to main content
Aller à la page d’accueil de la Commission européenne (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)
français français
CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS

Machine Learning-Assisted simulation of Metalloenzyme’s Reactivity

Description du projet

Des méthodes de calcul innovantes éclairent la réactivité des métalloenzymes

Près d’un tiers de toutes les enzymes sont des métalloenzymes, c’est-à-dire des protéines dotées de cofacteurs d’ions métalliques. Comprendre leurs mécanismes d’action est important pour des domaines tels que la médecine, la biotechnologie, la catalyse et les sciences de l’environnement. La modélisation et la simulation sont d’excellents outils. Néanmoins, les méthodes de calcul actuelles sont conçues pour les composés strictement organiques ou peuvent prendre en compte les métalloenzymes, mais sont trop lourdes pour les simulations de dynamique moléculaire et les études de réactivité. Avec le soutien du programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet MALAMER entend intégrer des champs de force d’apprentissage automatique, des méthodes hybrides de mécanique quantique/mécanique moléculaire et des techniques d’échantillonnage avancées pour surmonter ces défis. Les résultats feront la lumière sur les réactivités, ce qui contribuera au développement de catalyseurs et à la découverte de médicaments.

Objectif

Metalloenzymes play a crucial role in various biological functions, going from small molecule transportation to catalyzing essential metabolic ingredients. Understanding their reactivity is essential for advancing a broad range of fields and related industries, such as medicine, biotechnology, environmental science, and catalysis. The computational modelling of biomolecules is a pillar of new drug and catalyst design, but the common methods used for purely organic-based compounds, such as empirical force fields, cannot simply be applied in the presence of a metal centre due to their complex electronic structure. On the other hand, hybrid Quantum Mechanical/Molecular Mechanics (QM/MM) methods provide a way to study metalloenzymes, but their computational overheads prevent their large-scale use for molecular dynamics simulations and reactivity studies. The project MAchine Learning-Assisted simulation of MEtalloenzyme’s Reactivity (MALAMER), aims to revolutionize the simulation of metalloenzymes' reactivity by integrating machine-learning force fields with QM/MM methods, and advanced sampling techniques, allowing for an unprecedentedly accurate description of their activity. This innovative approach will lead to significant insights and applications in catalyst development and drug discovery, with a potential impact on several EU priority areas. The project will commence in September 2024 under the supervision of Prof. Lunghi at Trinity College Dublin, with a planned 3-month secondment at University College London to gain additional expertise in advanced sampling simulations from Prof. Salvalaglio. A comprehensive set of training, dissemination, exploitation, and communication activities are planned and they will be implemented with the help of the supervisors and Trinity College Dublin's human resources, training office, and innovation and technology transfer office.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

Vous devez vous identifier ou vous inscrire pour utiliser cette fonction

Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2023-PF-01

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

THE PROVOST, FELLOWS, FOUNDATION SCHOLARS & THE OTHER MEMBERS OF BOARD, OF THE COLLEGE OF THE HOLY & UNDIVIDED TRINITY OF QUEEN ELIZABETH NEAR DUBLIN
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 199 694,40
Adresse
COLLEGE GREEN TRINITY COLLEGE
D02 CX56 Dublin
Irlande

Voir sur la carte

Région
Ireland Eastern and Midland Dublin
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée

Partenaires (1)

Mon livret 0 0