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Contenuto archiviato il 2024-05-29

Statistical inference in population genetics

Obiettivo

Statistical inference is of increasing importance in population genetics as large data sets permit researchers to ask more challenging questions than was feasible in the past. This has profound implications for many important fields such as the understanding of genetic diseases in humans and other species, human evolutionary history, and genetic monitoring of endangered or invasive species. Leading laboratories in this field are all in statistics departments of US and UK universities, whereas most end users of these methods are biologists by training.

The proposer is an experienced biologist with a strong background in statistics. He aims to popularise and improve currently available methods to widen their current audience. His project involves theoretical developments in Monte Carlo methodology as well as computer programming. Both aspects require some training in addition to close interaction with computational statisticians. The training objectives concern mainly the theory of Monte Carlo methods, Importance Sampling and Resembling and pseudo-likelihood based methods.

The project is aimed at widening the scope of methods of inference to a broad set of population evolutionary scenarios including divergence, admixture and variable size. Two complementary approaches will be pursued: one based of the estimation of likelihood and the other on Approximate Bayesian Computation (ABC). Likelihood based approaches will involve Importance Sampling schemes, Markov Chain Monte Carlo (including population methods) and Sampling Importance Resembling. Improvement of the efficiency of the ABC approach is expected from exploiting adaptive sampling of parameters. For both approaches, generic software will be developed to widen their appeal to a broader audience. The realization of this project will finally benefit to many population geneticists who will dispose of a versatile and simple to use software to analyse more thoroughly their molecular datasets.

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.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

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.

FP6-2005-MOBILITY-5
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.

EIF - Marie Curie actions-Intra-European Fellowships

Coordinatore

IMPERIAL COLLEGE OF SCIENCE, TECHNOLOGY AND MEDECINE
Contributo UE
Nessun dato
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
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