Contextualizing biomolecular circuit models for synthetic biology

Informations projet

CONSYN

N° de convention de subvention: 773196

DOI

10.3030/773196

Projet clôturé

Date de signature de la CE 9 Mars 2018

Date de début 1 Avril 2018

Date de fin 31 Mars 2023

Financé au titre de

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Coût total

€ 1 996 579,00

Contribution de l’UE

€ 1 996 579,00

Coordonné par

TECHNISCHE UNIVERSITAT DARMSTADT
Germany

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Livrables

Open Research Data Pilot (1)

Data Management Plan

We will provide a plan for dissemination the data and models generated and used within CONSYN

Publications

Conference proceedings (13)

Forward-Backward Latent State Inference for Hidden Continuous-Time semi-Markov Chains

Auteurs: Engelmann, Nicolai; Koeppl, Heinz
Publié dans: Proceedings of the 36th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2022), 2022
Éditeur: NeurIPS 2022

POMDPs in Continuous Time and Discrete Spaces

Auteurs: Alt, Bastian; Schultheis, Matthias; Koeppl, Heinz
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems, Numéro 1, 2020, Page(s) 13151--13162
Éditeur: Curran Associates, Inc

Genetic Circuit Design Automation involving Structural Variants and Parameter Statistics

Auteurs: Tobias Schladt, Erik Kubaczka, Nicolai Engelmann, Christian Hochburger, Heinz Koeppl
Publié dans: Proceedings of the 12th International Workshop on Bio-Design Automation, 2020
Éditeur: IWBDA

Multiclass Yeast Segmentation in Microstructured Environments with Deep Learning

Auteurs: Tim Prangemeier, Christian Wildner, André O. Françani, Christoph Reich, Heinz Koeppl
Publié dans: International Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology, 2020
Éditeur: IEEE

Variational Inference for Continuous-Time Switching Dynamical Systems

Auteurs: Koehs, Lukas; Alt, Bastian; Koeppl, Heinz
Publié dans: Proceedings of the 35th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2021), 2021, Page(s) 20545-20557
Éditeur: Conference Proceedings of NeurIPS

Attention-Based Transformers for Instance Segmentation of Cells in Microstructures

Auteurs: Tim Prangemeier, Christoph Reich, Heinz Koeppl
Publié dans: 2020 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), 2020, Page(s) 700-707, ISBN 978-1-7281-6215-7
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/bibm49941.2020.9313305

Moment-Based Variational Inference for Stochastic Differential Equations

Auteurs: Wildner, Christian; Koeppl, Heinz
Publié dans: Proceedings of The 24th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, Numéro 130, 2021, Page(s) 1918--1926
Éditeur: PMLR

Moment-Based Variational Inference for Markov Jump Processes

Auteurs: Christian Wildner, Heinz Koeppl
Publié dans: Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning, 2019
Éditeur: ICML 2019

Scalable Structure Learning of Continuous-Time Bayesian Networks from Incomplete Data

Auteurs: Dominik Lindner, Michael Schmidt, Heinz Koeppl
Publié dans: 2019
Éditeur: NeurIPS 2019

Maximizing information gain for the characterization of biomolecular circuits

Auteurs: Tim Prangemeier, Christian Wildner, Maleen Hanst, Heinz Koeppl
Publié dans: Proceedings of the 5th ACM International Conference on Nanoscale Computing and Communication - NANOCOM '18, 2018, Page(s) 1-6, ISBN 9781-450357111
Éditeur: ACM Press
DOI: 10.1145/3233188.3233217

Markov Chain Monte Carlo for Continuous-Time Switching Dynamical Systems

Auteurs: Koehs, Lukas; Koeppl, Heinz
Publié dans: Proceedings of the 39th International Conference on Machine Learning, Numéro PMLR 162, 2022, Page(s) 11430-11454
Éditeur: JMLR

Continuous-Time Bayesian Networks with Clocks

Auteurs: Nicolai Engelmann, Dominik Linzner, Heinz Koeppl
Publié dans: International Conference on Machine Learning 2020, 2020
Éditeur: International Conference on Machine Learning 2020

Poisson channel with binary Markov input and average sojourn time constraint

Auteurs: Mark Sinzger, Maximilian Gehri, Heinz Koeppl
Publié dans: 2020 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT), 2020, Page(s) 2873-2878, ISBN 978-1-7281-6432-8
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/isit44484.2020.9174360

Peer reviewed articles (12)

A Finite Volume Method for Continuum Limit Equations of Nonlocally Interacting Active Chiral Particles

Auteurs: Nikita Kruk, José A. Carillo, Heinz Koeppl
Publié dans: Journal of Computational Physics, 2020, ISSN 0021-9991
Éditeur: Academic Press
DOI: 10.1016/j.jcp.2021.110275

A Variational Perturbative Approach to Planning in Graph-Based Markov Decision Processes

Auteurs: Dominik Linzner, Heinz Koeppl
Publié dans: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Numéro 34/05, 2020, Page(s) 7203-7210, ISSN 2374-3468
Éditeur: AAAI
DOI: 10.1609/aaai.v34i05.6210

Yeast cell segmentation in microstructured environments with deep learning.

Auteurs: Tim Prangemeier; Christian Wildner; André O. Françani; Christoph Reich; Heinz Koeppl
Publié dans: Biosystems, Numéro 3, 2022, ISSN 0303-2647
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.biosystems.2021.104557

Microfluidic platforms for the dynamic characterisation of synthetic circuitry

Auteurs: Tim Prangemeier, François-Xavier Lehr, Rogier M Schoeman, Heinz Koeppl
Publié dans: Current Opinion in Biotechnology, Numéro 63, 2020, Page(s) 167-176, ISSN 0958-1669
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.copbio.2020.02.002

Solitary states in the mean-field limit

Auteurs: N. Kruk, Y. Maistrenko, H. Koeppl
Publié dans: Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, Numéro 30/11, 2020, Page(s) 111104, ISSN 1054-1500
Éditeur: American Institute of Physics
DOI: 10.1063/5.0029585

Functionalizing Cell-Free Systems with CRISPR-Associated Proteins: Application to RNA-Based Circuit Engineering.

Auteurs: François-Xavier Lehr; Alina Kuzembayeva; Megan E Bailey; Werner Kleindienst; Johannes Kabisch; Heinz Koeppl
Publié dans: ACS Synthetic Biology, Numéro 2, 2021, Page(s) 2138-2150, ISSN 2161-5063
Éditeur: American Chemical Society
DOI: 10.1021/acssynbio.0c00386

Cell-Free Prototyping of AND-Logic Gates Based on Heterogeneous RNA Activators

Auteurs: François-Xavier Lehr, Maleen Hanst, Marc Vogel, Jennifer Kremer, H. Ulrich Göringer, Beatrix Suess, Heinz Koeppl
Publié dans: ACS Synthetic Biology, Numéro 8/9, 2019, Page(s) 2163-2173, ISSN 2161-5063
Éditeur: American Chemical Society
DOI: 10.1021/acssynbio.9b00238

Context in synthetic biology: Memory effects of environments with mono-molecular reactions

Auteurs: Johannes Falk, Leo Bronstein, Maleen Hanst, Barbara Drossel, Heinz Koeppl
Publié dans: The Journal of Chemical Physics, Numéro 150/2, 2019, Page(s) 024106, ISSN 0021-9606
Éditeur: American Institute of Physics
DOI: 10.1063/1.5053816

Hybrid master equation for jump-diffusion approximation of biomolecular reaction networks

Auteurs: Derya Altıntan, Heinz Koeppl
Publié dans: BIT Numerical Mathematics, 2019, ISSN 1572-9125
Éditeur: Springer Netherlands

Nonparametric Bayesian inference for meta-stable conformational dynamics

Auteurs: Koehs, Lukas; Kukovetz, Kerri; Rauh, Oliver; Koepp,Heinz
Publié dans: Physical Biology, Numéro Aug 30;19(5), 2022, Page(s) 056006, ISSN 1478-3975
Éditeur: IOP Publishing
DOI: 10.1088/1478-3975/ac885e

Automated Design of Robust Genetic Circuits: Structural Variants and Parameter Uncertainty

Auteurs: Tobias Schladt, Nicolai Engelmann, Erik Kubaczka, Christian Hochberger, and Heinz Koeppl
Publié dans: ACS Synthetic Biology, Numéro 21615063, 2021, Page(s) 3316–3329, ISSN 2161-5063
Éditeur: American Chemical Society
DOI: 10.1021/acssynbio.1c00193

Context-Aware Technology Mapping in Genetic Design Automation

Auteurs: Nicolai Engelmann, Tobias Schwarz, Erik Kubaczka, Christian Hochberger, Heinz Koeppl
Publié dans: ACS Synthetic Biology, 2023, ISSN 2161-5063
Éditeur: American Chemical Society
DOI: 10.1021/acssynbio.2c00361