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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Scalable inference algorithms for Bayesian evolutionary epidemiology

Objetivo

Advances in sequencing technologies are currently providing an unprecedented opportunity to a detailed discovery of the mechanisms involved in the evolution and spread of microbes causing human infectious disease. Simultaneously the developers of statistical methods face an enormous challenge to cope with the wealth of data brought by this opportunity. We have very recently demonstrated the ability of our advanced computational approaches to deliver breakthroughs in understanding pathogen evolution and transmission in numerous highlight results published in Science, PNAS and top-ranking Nature journals. The rise of microbial Big Data gives a promise of a giant leap in making causal discoveries, however, the existing statistical methods are neither able to cope with the size and complexity of the emerging data sets nor designed to answer the novel biological questions they enable. To fulfil the promise of giant leaps SCARABEE will leverage scalable inference methods by a unique combination of machine learning algorithms and Bayesian statistical models for evolutionary epidemiology. We focus on central biological questions about adaptation, epistasis, genome evolution and transmission of microbes causing infectious disease. The Big Data combined with the novel inference methods will make it possible to answer a multitude of important questions that remain currently intractable. Through our close collaboration with the leading research centres in infectious disease epidemiology and genomics we expect the SCARABEE project to considerably advance understanding of the evolution and transmission of numerous pathogens that pose a major threat to human health, which will be important for reducing their disease burden in the future. Large-scale biological data will be used to benchmark the developed methods, which will be made publicly available as free software packages to benefit the wide community of microbiologists and infectious disease epidemiologists.

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: https://op.europa.eu/es/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

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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.

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.

ERC-ADG - Advanced Grant

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

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

(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2016-ADG

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Institución de acogida

UNIVERSITETET I OSLO
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 2 499 961,00
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.

€ 2 499 961,00

Beneficiarios (1)

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