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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Protein Dynamics with Generalized machine-learned potentials

Objectif

After breakthroughs in protein sequencing and structure prediction, the accurate and scalable characterization of biomolecular dynamics and function is the next frontier in molecular biology.

This project aims to transform the simulation of macromolecular systems by developing a general-purpose machine-learned coarse-grained (MLCG) model that enables accurate and efficient molecular dynamics (MD) simulations of large biomolecular complexes over biologically relevant timescales.

While all-atom MD remains fundamental for modeling biomolecular processes, its high computational cost and limited scalability restrict its application to small systems or short simulation timescales. Despite decades of effort, a coarse-grained (CG) approach that matches atomistic accuracy while remaining transferable and predictive is still lacking.

Building on a recent key milestone in MLCG research, this project will advance a physics-informed machine learning framework that learns many-body CG potentials from high-resolution simulations and experimental data. The resulting model will be chemically transferable, physically interpretable, and capable of predicting conformational dynamics, free energy changes, and binding affinities across diverse biomolecular systems.

By integrating statistical physics, graph neural networks, and experimental validation, the project will overcome key limitations of current CG models—such as the treatment of long-range interactions—and demonstrate its power through applications to biomedically relevant systems. Our expertise in MLCG combined with ERC support will enable the focused development and dissemination of a scalable biomolecular modeling framework with broad impact in biophysics and beyond.

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.

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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-ERC - HORIZON ERC Grants

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) ERC-2025-ADG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

FREIE UNIVERSITAET BERLIN
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.

€ 3 036 526,00
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

Bénéficiaires (1)

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