Skip to main content
Vai all'homepage della Commissione europea (si apre in una nuova finestra)
italiano italiano
CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
CORDIS
Contenuto archiviato il 2024-06-18

Modelling latent causes in molecular networks

Obiettivo

In systems biology, we aim at deriving gene-regulatory or signaling models based on multivariate readouts, thereby generating predictions for novel experiments. However any model only approximates reality, leaving out details or other types of regulation. Here I ask why a given model fails to predict a set of observations with acceptable accuracy and how to refine the model using this experimental knowledge. This resembles a question from signal processing, namely the blind identification of hidden (latent) variables in a mixing model. Many, powerful methods have been proposed to answer it. However, they have not been extended to dynamical systems due to the involved strong nonlinearities.
I propose to infer additional upstream species in a given model, denoted as latent causes, that improve the prediction and at the same time are subject to the model dynamics. Multiple causes are estimated using statistical assumptions such as minimum mutual information. The model estimation will be performed within a Bayesian framework. This will allow for the efficient but crucial inclusion of prior biological information. The method will be applied to infer a differentiation model describing lineage segregation of embryonic stem (ES) cells to endo- and mesoderm. Here, latent causes are known to be transcription factors and microRNAs, but also small molecules/drugs. Identified off-target effects of these causes will be validated in collaboration with experimental partners.
This study will establish links between information-theoretic signal processing and dynamical systems. Its application to a detailed ES cell model will foster our understanding of differentiation and may ultimately contribute to the development of more efficient differentiation protocols for cell replacement therapy.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/it/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

È necessario effettuare l’accesso o registrarsi per utilizzare questa funzione

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

ERC-2010-StG_20091028
Vedi altri progetti per questo bando

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

ERC-SG - ERC Starting Grant

Istituzione ospitante

HELMHOLTZ ZENTRUM MUENCHEN DEUTSCHES FORSCHUNGSZENTRUM FUER GESUNDHEIT UND UMWELT GMBH
Contributo UE
€ 1 238 590,00
Indirizzo
INGOLSTADTER LANDSTRASSE 1
85764 Neuherberg
Germania

Mostra sulla mappa

Regione
Bayern Oberbayern München, Landkreis
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

Nessun dato

Beneficiari (1)

Il mio fascicolo 0 0