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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Contenu archivé le 2024-06-18

Machine learning approaches to epigenomic research

Objectif

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.

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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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.

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.

FP7-PEOPLE-2011-IEF
Voir d’autres projets de cet appel

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.

MC-IEF - Intra-European Fellowships (IEF)

Coordinateur

THE UNIVERSITY OF EDINBURGH
Contribution de l’UE
€ 209 033,40
Adresse
OLD COLLEGE, SOUTH BRIDGE
EH8 9YL Edinburgh
Royaume-Uni

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Région
Scotland Eastern Scotland Edinburgh
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
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.

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