Skip to main content
Ir a la página de inicio de la Comisión Europea (se abrirá en una nueva ventana)
español español
CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
CORDIS

DeepZyme: Learning Deep Representations of Enzymes for Predicting Catalytically-Beneficial Mutations

Descripción del proyecto

Predicción de mutaciones beneficiosas para la actividad de las enzimas

Las enzimas son catalizadores eficaces que aceleran significativamente la velocidad de reacciones químicas complejas en condiciones naturales. Entender cómo diseñar enzimas para maximizar su función será beneficioso tanto para la medicina como para la biotecnología. El proyecto DeepZyme, financiado con fondos europeos, propone abordar esta cuestión mediante un modelo que puede predecir el efecto de modificaciones en las enzimas, como las mutaciones. El modelo utilizará técnicas de aprendizaje profundo para evaluar información sobre la secuencia, la estructura y la actividad catalítica de las enzimas. Al aprovechar el poder de la presión selectiva sobre las enzimas a lo largo de la evolución, el proyecto pretende perfeccionar las propiedades de enzimas importantes.

Objetivo

During the course of evolution nature has created and optimized extraordinary protein catalysts, named enzymes, that are fundamental in all reigns of life. Enzymes facilitate complex chemical reactions at physiological conditions, accelerating their rates by several orders of magnitude and being highly selective over alternative –undesired– chemical transformations. Understanding how enzymes work and how to engineer their functions is essential for many disciplines, with applications ranging from medical therapies to biotechnological devices. The main challenge towards the rational control of enzymes is that given their complexity, it is not trivial to predict modifications –known as mutations– that are beneficial for their activity.
The DeepZyme project aims to develop a model for the prediction of such modifications, taking advantage of revolutionary techniques in the field of deep learning. We propose to obtain condensed “representations” of enzymes by leveraging their sequence, structure and catalytic information. These representations can be suitably designed to describe enzymatic information that is available in nature, and learn how enzymes have been tuned by selection pressures along evolution. Navigating in the space of enzyme representations will allow us to finely tune their properties, and thereby guide a rational design process. Our model will be used together with other state-of-the-art techniques (including molecular dynamics, Markov state models and quantum mechanics / molecular mechanics) to generate from scratch an enzyme able to catalyze chemical reactions along the synthesis of drug-like molecules.

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: El vocabulario científico europeo..

Para utilizar esta función, debe iniciar sesión o registrarse

Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

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.

MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)

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) H2020-MSCA-IF-2019

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

FREIE UNIVERSITAET BERLIN
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.

€ 162 806,40
Dirección
KAISERSWERTHER STRASSE 16-18
14195 BERLIN
Alemania

Ver en el mapa

Región
Berlin Berlin Berlin
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
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.

€ 162 806,40
Mi folleto 0 0