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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Contenido archivado el 2024-06-18

Machine learning approaches to epigenomic research

Objetivo

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.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

FP7-PEOPLE-2011-IEF
Consulte otros proyectos de esta convocatoria

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

MC-IEF - Intra-European Fellowships (IEF)

Coordinador

THE UNIVERSITY OF EDINBURGH
Aportación de la UE
€ 209 033,40
Dirección
OLD COLLEGE, SOUTH BRIDGE
EH8 9YL Edinburgh
Reino Unido

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Región
Scotland Eastern Scotland Edinburgh
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

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