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Revealing Extinction Risk through Comparative Genomics and Artificial Intelligence

Descrizione del progetto

Genomica e intelligenza artificiale per prevedere il rischio di estinzione delle specie

Comprendere perché le specie si estinguono è una questione centrale nella biologia evolutiva e per la conservazione della biodiversità. La lista rossa delle specie minacciate stilata dall’Unione internazionale per la conservazione della natura utilizza fattori quali le dimensioni della popolazione e le minacce esterne per prevedere il tasso di declino e il rischio di estinzione di ciascuna specie. Tuttavia, trascura i fattori genetici che possono fornire informazioni sulla diversità genetica e sulle mutazioni dannose che possono influenzare il rischio di estinzione. Con il sostegno del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto REVEAL combinerà dati genomici sugli uccelli su larga scala, simulazioni al computer e intelligenza artificiale per scoprire le firme genetiche legate al rischio di estinzione. I ricercatori valuteranno i punti di forza e i limiti dei genomi di riferimento nel prevedere il rischio di estinzione per orientare le strategie di conservazione.

Obiettivo

Understanding species extinction risk is a crucial goal in Evolutionary Biology and a contemporary societal challenge. The standard
method for assessing extinction risk, the IUCN Red List, focuses on external threats and overlooks genetic factors. Despite some weak
and variable correlations, genetic diversity offers insights beyond the Red List, potentially resulting in an underestimation of
extinction risk. Genomic data, generated rapidly through initiatives like the Bird 10,000 Genomes Project, has the potential to
enhance assessments by revealing historical population demography, genetic diversity, and the genetic load of deleterious
mutations. Recently, there has been excitement about the potential of reference genomes in conservation genomics. However, the
actual potential and limitations of single reference genomes in informing conservation strategies remain unexplored. To address this
gap, I propose a comprehensive approach, REVEAL, which integrates comparative genomics and individual-based simulations within
a robust Artificial Intelligence (AI) framework. The proposal comprises three steps: (i) simulating extinction risk using a broad
parameter space with a dataset of at least 3,825 bird genomes generated by the B10K consortium, (ii) training AI models to recognise
genomic signatures associated with extinction risk, based on the previous simulations, and (iii) evaluating the potential and
limitations of single reference genomes for extinction risk assessment, using the trained AI models. In particular, I will focus on avian
species with diverse geographic ranges and ancestral population sizes in order to compare extinction risk predictions, considering
both spatial dynamics and temporal dynamics. REVEAL seeks to move beyond conventional assessments and improve our
understanding of extinction risk evaluation using genomic data, ultimately enhancing our ability to formulate effective species
recovery strategies.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

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

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

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Coordinatore

KOBENHAVNS UNIVERSITET
Contributo netto dell'UE
€ 247 553,28
Indirizzo
NORREGADE 10
1165 KOBENHAVN
Danimarca
Regione
Danmark Hovedstaden Byen København
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato

Partner (2)