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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Inhalt archiviert am 2024-06-18

Machine learning approaches to epigenomic research

Ziel

Epigenomic research has become one the fastest evolving fields in molecular biology. Epigenetic effects control the packaging of DNA in the nucleus thereby deeply influencing gene expression. They also play crucial roles in cell differentiation and aberrant patterns are associated with cancer, mental disorders and autoimmune diseases. However, our understanding of the epigenomic code is still limited. A main obstacle to its decoding is the requirement for immensely data-intense experiments, as epigenomic configurations embrace multiple different marks which form an intricate interplay that varies between cell types. Advances in high-throughput sequencing resulted in a plethora of complex data sets and computational methods are called upon to solve pressing questions for their analysis and modeling. In this project, we will develop machine learning tools to combine epigenomic measurements with computational sequence analysis. This will provide us with a better understanding of the extent to which DNA sequence controls the establishment of epigenomic marks. It will also serve as a credible basis for data integration. We will next combine data from different cell lines and analyze them simultaneously. In particular, we will examine the effect of a certain transfactor, by comparing histone marks in wild type ES cells with mutants that lack the DNA-binding protein Cfp-1, which is known to play a role in the formation of epigenomic marks at active promoters. To shed light on the epigenomic impact on the transcriptome the framework will eventually be complemented by adding expression data. The proposed research will doubly benefit the applicant by introducing her to a new field of application, as well as a wider class of computational techniques. We believe this work to be of scientific importance, as the employed machine learning approaches are likely to lead to new insights in epigenome research with immense potential consequences in addressing key biomedical issues.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

FP7-PEOPLE-2011-IEF
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Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

MC-IEF - Intra-European Fellowships (IEF)

Koordinator

THE UNIVERSITY OF EDINBURGH
EU-Beitrag
€ 209 033,40
Adresse
OLD COLLEGE, SOUTH BRIDGE
EH8 9YL Edinburgh
Vereinigtes Königreich

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Region
Scotland Eastern Scotland Edinburgh
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

Keine Daten
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