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

Next Generation Causal Analysis: Inspired by the Induction of Biological Pathways from Cytometry Data

Objectif

Discovering the causal mechanisms of a complex system of interacting components is necessary in order to control it. Computational Causal Discovery (CD) is a field that offers the potential to discover causal relations under certain conditions from observational data alone or with a limited number of interventions/manipulations.

An important, challenging biological problem that may take decades of experimental work is the induction of biological cellular pathways; pathways are informal causal models indispensable in biological research and drug design. Recent exciting advances in flow/mass cytometry biotechnology allow the generation of large-sample datasets containing measurements on single cells, thus setting the problem of pathway learning suitable for CD methods.
CAUSALPATH builds upon and further advances recent breakthrough developments in CD methods to enable the induction of biological pathways from cytometry and other omics data. As a testbed problem we focus on the differentiation of human T-cells; these are involved in autoimmune and inflammatory diseases, as well as cancer and thus, are targets of new drug development for a range of chronic diseases. The biological problem acts as our campus for general novel formalisms, practical algorithms, and useful tools development, pointing to fundamental CD problems: presence of feedback cycles, presence of latent confounding variables, CD from time-course data, Integrative Causal Analysis (INCA) of heterogeneous datasets and others.

Three features complement CAUSALPATH’s approach: (A) methods development will co-evolve with biological wet-lab experiments periodically testing the algorithmic postulates, (B) Open-source tools will be developed for the non-expert, and (C) Commercial exploitation of the results will be sought out.

CAUSALPATH brings together an interdisciplinary team, committed to this vision. It builds upon the PI’s group recent important results on INCA algorithms.

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.

ERC-2013-CoG
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.

ERC-CG - ERC Consolidator Grants

Institution d’accueil

PANEPISTIMIO KRITIS
Contribution de l’UE
€ 1 322 000,00
Adresse
UNIVERSITY CAMPUS GALLOS
741 00 RETHIMNO
Grèce

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Région
Νησιά Αιγαίου Κρήτη Ρέθυμνο
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.

Aucune donnée

Bénéficiaires (2)

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