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Förderbeginn 01.07.2022
Vorhersage von Zell-Zell Kommunikation durch räumliche Transkriptomatik-Daten mit maschinellem Lernen
Prof. Dr. Fabian Theis
Technische Universität München
Lehrstuhl für Mathematische Modelle biologischer Systeme
Aicha Bentaieb
Genentech
AIML department
Dr. Angela Oliveira Pisco
Chan Zuckerberg Biohub
Chan Zuckerberg Biohub
Einzelzell-RNA-seq-Methoden ermöglichen die Untersuchung von Zellen in noch nie dagewesener Auflösung und erleichtern so entscheidende biologische Entdeckungen. Räumliche Transkriptomik-Methoden erweitern die Einzelzell-RNA-seq-Methoden, indem sie den Positionskontext hinzufügen, der wichtige biologische Prozesse wie die Zell-Zell-Kommunikation und die Genregulation beeinflusst. Einzelzell-RNA-seq- und räumliche Transkriptomik-Methoden haben das biologische Datenvolumen und die Komplexität stark erhöht, so dass maschinelle Lernverfahren erforderlich sind, um skalierbare und robuste Analysen durchzuführen. Ziel des Projekts ist es, die Rolle der differentiellen Kommunikation bei der Bildung von Nierenzysten zu verstehen, einem Phänomen, das für die erworbene zystische Nierenerkrankung charakteristisch ist. Zu diesem Zweck werden wir ein interpretierbares maschinelles Lernmodell erstellen und es auf räumliche Transkriptomik-Daten trainieren, um Veränderungen in der Zell-Zell-Kommunikation abzuleiten, die die Zystenbildung entscheidend beeinflussen.