Life Sciences - Understanding biology with AI/ML – LS23-028
mlDIAMANT: machine learning decodes interaction archetypes of membrane proteins to predict the effect of genetic variants
Principal Investigator:
Projekttitel:
mlDIAMANT: machine learning decodes interaction archetypes of membrane proteins to predict the effect of genetic variants
Co-Principal Investigator(s):
Peter Sykacek (BOKU - University of Natural Resources and Life Sciences)
Status:
Laufend (01.07.2024 – 30.06.2027)
GrantID:
10.47379/LS23028
Fördersumme:
€ 707.724
Medikamentenentwicklung beschleunigen: Membranproteine spielen eine wichtige Rolle bei der Entstehung von Krankheiten. Dennoch ist wenig darüber bekannt, welche Proteine wie miteinander kommunizieren. Giulio Superti-Furga und sein Team erstellen mit Hilfe von KI eine Landkarte der Proteininteraktionen, um den Prozess der Entwicklung neuer Medikamente zu beschleunigen.
Vertiefende Informationen zum Projekt finden Sie auf der englischen Version der Website.
Keywords: Protein-protein interaction, Transmembrane proteins, Transporters, Human genetic variation, Variant effect prediction, Kernel methods, AlphaFold Manifold learning, Explainable artificial intelligence
Wissenschaftliche Disziplinen: Molecular biology (40%) | Machine learning (40%) | Human genetics (20%)