Description du projet
Étudier les interactions descendantes à différentes échelles biologiques
À différentes échelles biologiques, les nouvelles propriétés en termes de forme et de fonction, ont souvent un impact sur les protéines, l’ADN et l’ARN, c’est-à-dire sur les composants se situant au bas de l’échelle selon le dogme central de la biologie. Afin de prédire et de comprendre la complexité des facteurs déterminants du devenir des cellules, il est important de quantifier ces effets dits descendants. Pour y parvenir, le projet CROSSINGSCALES, financé par l’UE, appliquera des méthodes d’imagerie quantitative et de transcriptomique à l’échelle du génome à des cultures de cellules souches et à de jeunes embryons de poisson-zèbre. Les résultats apporteront une vue d’ensemble des états du noyau et de la chromatine, de l’expression des gènes ainsi que de l’organisation subcellulaire et tissulaire, pour des millions de cellules individuelles. Le projet contribuera à une meilleure compréhension des interactions dynamiques, contrôlées dans l’espace et dans le temps, entre l’expression des gènes et le transfert des signaux cellulaires, qui régissent la vie telle que nous la connaissons.
Objectif
The central dogma in biology often invokes a bottom-up picture of life. However, at different biological scales, new properties in form and function arise that have a superseding causal impact on the behaviour of the lower-scale components from which these new properties emerge. These top-down or reverse scale-crossing effects must be taken into account in order to make predictions about spatiotemporally controlled single-cell fates, activities, levels of gene expression, or the functional outcome of cellular signalling. They can stem from the multicellular, the cellular, and the intracellular scale, and can be quantified using multiscale and multiplexed RNA and protein state imaging in combination with computer vision and data-driven modelling. The ability to comprehensively map these reverse causal effects across multiple scales has the potential to revolutionize most, if not all domains of biology and medicine. In this project, we will establish the importance of reverse causal effects in human induced pluripotent stem cells and early D. rerio embryos. To achieve this, we will develop a quantitative imaging method beyond the diffraction limit of light without compromising scalability in temporal and spatial dimensions. We will also develop a method that achieves scalable, transcriptome-wide image-based multiplexing of mRNA transcripts, and we will extend our computer vision approaches to higher resolution and to three spatial dimensions. These methods will be systematically applied to stem cell collectives grown in 2D and 3D, as well as to early embryos, achieving comprehensive quantification of nuclear and chromatin states, gene expression, subcellular organization, cellular states, and tissue-scale organization across millions of individual cells within the same dataset. These datasets will be used to quantify how, at different scales, new properties in form and function arise that have a superseding causal impact on the behaviour of the lower-scale components
Champ scientifique
- natural sciencesbiological sciencesbiochemistrybiomoleculesproteins
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencecomputer vision
- medical and health sciencesmedical biotechnologycells technologiesstem cells
- natural sciencesbiological sciencesgeneticsRNA
- medical and health sciencesclinical medicineembryology
Programme(s)
Thème(s)
Régime de financement
ERC-ADG - Advanced GrantInstitution d’accueil
8006 Zurich
Suisse