Opis projektu
Wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji do zrozumienia białek inherentnie nieuporządkowanych
Inherentnie nieuporządkowane białka (IDP) stanowią wyzwanie dla konwencjonalnego poglądu, że dobrze zdefiniowane struktury białkowe są niezbędne do funkcjonowania. Białka te mogą przybierać różne kształty i odgrywają kluczową rolę w procesach molekularnych. Jednak nasze zrozumienie ich jest ograniczone ze względu na wyzwania eksperymentalne. Chociaż niedawne przewidywanie struktury białek wykorzystujące sztuczną inteligencję zwiększyło świadomość na temat IDP, wiarygodne przewidywanie i wyjaśnienie funkcjonalne pozostają niezbadane. Finansowany ze środków UE projekt IDPfun2 wykorzysta technologię obliczeniową opartą na sztucznej inteligencji i nowe dane, aby lepiej zrozumieć białka IDP i ich zachowanie molekularne. Projekt ma na celu ustanowienie nowych standardów i formatów, które pozwolą zrozumieć złożoność IDP i przynieść korzyści społeczności naukowej. Obejmuje współpracę ze społecznością ELIXIR IDP i działaniem ML4NGP COST.
Cel
Nearly two decades ago, the unveiling of intrinsically disordered proteins/regions (IDPs/IDRs) disrupted the longstanding structure-function paradigm, challenging the notion that well-defined native protein structures are indispensable for function. IDPs possess the unique ability to sample ensembles of different three dimensional conformations, leading to transition pathways that have a crucial role in various unique molecular functions. However, despite their importance, our understanding of IDPs is limited due to the challenges of studying such dynamic and large molecular systems experimentally, relegating their characterization to computational methods.
Although the recent breakthrough in artificial intelligence (AI)-based protein structure prediction methods has raised the awareness of the scientific community about the IDR prevalence in proteomes (up to 50% of residues in higher organisms), their ability to predict reliable IDP ensembles and explain their function remains completely unexplored.
Building upon the IDPfun Consortium and in collaboration with the ELIXIR IDP Community and the ML4NGP COST Action, the proposed IDPfun2 Consortium brings together 7 European and 5 Argentinian leading institutions with complementary expertise in data management, machine learning and structural biology. IDPfun2 will combine state-of-the-art AI-based computational technology and novel data to advance the characterization of IDPs and their molecular behaviour also taking into account alternative molecular and evolutionary contexts.
The Consortium will establish new standards and formats to better grasp the complexity of IDPs and provide training ground for a new generation of scientists. The ultimate goal of IDPfun2 is to translate the acquired knowledge into major international protein databases, benefiting the broader scientific community and accelerating biomedical applications with a direct impact on health and diseases.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
- nauki przyrodniczenauki biologicznebiochemiabiocząsteczkibiałkaproteomika
- nauki przyrodniczeinformatykabazy danych
- nauki przyrodniczeinformatykanauki obliczeniowe
- nauki przyrodniczeinformatykasztuczna inteligencjauczenie maszynowe
- nauki przyrodniczenauki biologicznebiologia molekularnabiologia strukturalna
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Słowa kluczowe
Program(-y)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
HORIZON-TMA-MSCA-SE - HORIZON TMA MSCA Staff ExchangesKoordynator
35122 Padova
Włochy