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Translating the Global Refined Analysis of Newly transcribed RNA and Decay rates by SLAM-seq

Descrizione del progetto

Una piattaforma innovativa di analisi per il rilevamento di RNA cellulare appena trascritto

Il progetto T-GRAND-SLAM, finanziato dall’UE, sta introducendo una nuova piattaforma di analisi per i metodi di sequenziamento dell’RNA (RNA-seq) e di RNA-seq di singole cellule (scRNA-seq) recentemente sviluppati, consentendo il rilevamento diretto di RNA appena trascritto entro il gruppo di RNA totale cellulare in una finestra di tempo definita. In precedenza, i ricercatori hanno sviluppato un algoritmo di calcolo volto a definire in modo attendibile i contributi relativi di RNA recentemente trascritto attraverso l’impiego di RNA-seq. L’algoritmo calcola direttamente il contributo del nuovo RNA e permette una stima precisa dei rapporti ottenuti per ciascun gene, creando una nuova opportunità per individuare anomalie nella sintesi dell’RNA. Il progetto attuale preparerà la piattaforma per l’introduzione sul mercato con i potenziali clienti e svilupperà una strategia di business.

Obiettivo

I propose to introduce novel analysis tools via a platform for three recently developed RNA sequencing (RNA-seq) mI propose to introduce novel analysis tools via a platform for three recently developed RNA sequencing (RNA-seq) methods (SLAM-seq, TimeLapse-seq and TUC-seq). All three methods enable the direct detection of new RNA transcribed by cells in a defined window of time within the pool of total cellular RNA. This is achieved by the introduction and subsequent detection of base-mismatches in newly transcribed RNA using RNA-seq. The ability to differentiate “new” from “old” RNA greatly increases the temporal resolution of RNA-seq experiments.
In the frame of my ERC CoG grant “HERPES”, we developed a computational approach (an algorithm) termed GRAND-SLAM (Globally Refined Analysis of Newly transcribed RNA and Decay rates using SLAM-seq; patent application filed) to reliably define the relative contributions of “new” and “old” RNA. GRAND-SLAM not only directly computes the contribution of “new” and “old” RNA but also provides credible intervals that allow to judge the precision of the obtained ratios for each gene. GRAND-SLAM thereby provides novel means to identify perturbations in RNA synthesis and decay. Furthermore, GRAND-SLAM directly reduces experiment costs by eliminating the need for control samples to determine sequencing error rates.
In conclusion, SLAM-seq will become the new standard for gene expression profiling worldwide and GRAND-SLAM the computational tool to analyze the respective data. Within this PoC-project, we will present the GRAND-SLAM analysis platform and prepare its introduction on the market with prospective customers in three areas: next-generation-sequencing companies, pharmaceutical industry, and research institutes. We will validate the analysis platform, improve its usability via direct testing with pilot customers, and develop our envisaged business strategy according to the feedback we will gain in the course of the project.

Meccanismo di finanziamento

ERC-POC - Proof of Concept Grant

Istituzione ospitante

JULIUS-MAXIMILIANS-UNIVERSITAT WURZBURG
Contribution nette de l'UE
€ 149 564,00
Indirizzo
SANDERRING 2
97070 Wuerzburg
Germania

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Regione
Bayern Unterfranken Würzburg, Kreisfreie Stadt
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
€ 149 564,00

Beneficiari (1)