Q3056374 (Q3056374): Difference between revisions
Jump to navigation
Jump to search
(Created a new Item: import item from Latvia) |
(Changed label, description and/or aliases in en: Setting new description) |
||
| description / en | description / en | ||
Project in | Project Q3056374 in Latvia | ||
Revision as of 09:09, 13 July 2021
Project Q3056374 in Latvia
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | No label defined |
Project Q3056374 in Latvia |
Statements
535,398.94 Euro
0 references
629,881.11 Euro
0 references
21 February 2017
0 references
31 December 2019
0 references
Latvijas Universitātes Matemātikas un informātikas institūts
0 references
Projekta kopsavilkuma aprakstsStrauja t.s. “high-throughput” tehnoloģiju attīstība bioinformātikas datu ieguvei ir nodrošinājusi to, ka ir pieejamas liela apjoma datu kopas, kuras satur vērtīgu informāciju sarežģītu bioloģisku sistēmu modelēšanai un to regulējošo bioloģisko procesu izpratnei – piemēram, tādu sistēmu, kā dažādu šūnu un starpšūnu procesus aprakstošu “omics” tīklu un šādu tīklu savstarpējās mijiedarbības izpratnei. Tajā pat laikā, šādu datu kopu lielā apjoma un tajās ietvertās informācijas sarežģītības dēļ, noderīgas informācijas ieguve no šādām datu kopām ir ļoti netriviāla problēma, un šim nolūkam izmantotās metodes parasti ir ierobežotas ar statistisko vai mašīnmācīšanās metožu iespējām.Šī projekta mērķis ir izstrādāt jaunas inovatīvas datu analīzes metodes, kas balstīsies uz kombinētu dažādu grafu analīzes algoritmu un grafu vizualizācijas metožu izmantošanu. Projekta autoru jau veiktie pētījumi ir demonstrējuši šādas pieejas noderīgumu proteīnu homoloģijas izpētei, un mēs uzskatām, ka šāda pieeja varētu būt ļoti noderīga arī cita veida bioinformātikas datu kopu analīzei. Projekta ietvaros ir plānots koncentrēties uz gēnu regulācijas procesu dinamikas analīzi, hromatīna interakciju dinamikas analīzi, epigenomisko marķieru prognozēšanu un pētījumiem par procesiem, kas nosaka dažāda veida šūnu atšķirīgumu. Plašākā perspektīvā mēs sagaidām, ka izstrādātā metodoloģija labi papildinās esošās bioinformātikas datu analīzes metodes.Atslēgvārdi: Bioinformātika; Bioloģisko sistēmu modelēšana; Grafu algoritmi; Datizrace; Datu vizualizācija.Informācija, kas projekta iesnieguma apstiprināšanas gadījumā tiks publicēta Eiropas Savienības fondu tīmekļa vietnē www.esfondi.lvStrauja t.s. “high-throughput” tehnoloģiju attīstība bioinformātikas datu ieguvei ir nodrošinājusi to, ka ir pieejamas liela apjoma datu kopas, kuras satur vērtīgu informāciju sarežģītu bioloģisku sistēmu modelēšanai un to regulējošo bioloģisko procesu izpratnei.Šī projekta mērķis ir izstrādāt jaunas inovatīvas datu analīzes metodes, kas balstīsies uz kombinētu dažādu grafu analīzes algoritmu un grafu vizualizācijas metožu izmantošanu.Pētījumi tiks koncentrēti uz trim konkrētām bioinformātikas problēmām ar augstu zinātnisko un praktisko nozīmību, kuru izpētei šobrīd tiek veltīta liela uzmanība, un, kur pēc mūsu domām, mēs varam sniegt nozīmīgu ieguldījumu: 1) proteoma kvantitatīva raksturošana no gēnu ekspresijas datiem; 2) hromatīna interakcijas tīklu analīze; 3) gēnu regulācijas tīklu dinamikas un evolūcijas analīze.Pētniecības veids: rūpnieciskie (100%) pētījumi.Projekta veids nav saistīts ar ekonomisko aktivitāti.Projekts ir starpdisciplinārs un tiks izpildīts šādās nozarēs:- Datoru un informācijas zinātnes (OECD-FOS-1.2);- Bioloģijas zinātnes (OECD-FOS-1.6).Galvenās aktivitātes:1) Pētījumi par proteoma kvantitatīvo raksturojumu iegūšanu no gēnu ekspresijas datiem (WP1).2) Pētījumi par hromatīna interekcijas tīklu struktūru un tās atkarības no šūnu tipiem (WP2).3) Pētījumi par gēnu regulācijas tīklu dinamikas un evolūcijas analīzi (WP3).Šīs trīs galvenās aktivitātes atbilst iepriekšminēto konkrēto bioinformātikas problēmu izpētei. Bez tām projekta darba plāns ietver divas papildinošas aktivitātes saistītas ar datu kopu sagatavošanu un rezultātu bioloģisko validāciju (WP4) un programmatūras komponenšu izstrādi (WP5).Sagaidāmie rezultāti:1) Metodes proteīnu koncentrācijas noteikšanai audu un šūnu paraugos no transkriptomikas datiem.2) Metodes integrētai hromatīna interakcijas, epigenomikas un gēnu regulācijas datu analīzei.3) Metodes automatizētai gēnu regulācijas motīvu identificēšanai no mikromasīvu un NGS eksperimentu datiem un gēnu regulācijas motīvu evolūcijas analīzei.“Projekta kopējas izmaksas: 634 744,42 EUR (attiecināmās izmaksas: 633 384,42 EUR, ERAF finansējums: 538 376,74 EUR)”. Projekta ilgums: 35 mēneši.Projekta īstenošanas ilgums 21.02.2017. - 31.12.2019. (Latvian)
0 references
Raiņa bulvāris 29, Rīga, LV-1050
0 references
Identifiers
1.1.1.1/16/A/135
0 references