Predictive Data Modeling for Effective Gene Therapy and Bone Marrow Transplantation

Project name in Czech
Prediktivní datové modelování pro efektivní genovou terapii a transplantaci kostní dřeně
Annotation in Czech
Cílem projektu je vytvořit a otestovat statistické, relačně-logické a kombinované formální klasifikační modely pro predikci interakce proteinů (zejm. zinkově-prstových) s DNA a tím umožnit zvýšení úspěšnosti genové terapie a transplantace kostní dřeně.

R&D category
ZV - Basic research
CEP classification - main branch
IN - Informatics
CEP - secondary branch
CE - Biochemistry
CEP - another secondary branch
JC - Computer hardware and software
OECD FORD - equivalent branches <br>(according to the <a href="http://www.vyzkum.cz/storage/att/E6EF7938F0E854BAE520AC119FB22E8D/Prevodnik_oboru_Frascati.pdf">converter</a>)
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)<br>10608 - Biochemistry and molecular biology<br>10609 - Biochemical research methods<br>20206 - Computer hardware and architecture

Provider evaluation
V - Vynikající výsledky projektu (s mezinárodním významem atd.)
Project results evaluation
We devised novel algorithms that learn to predict interactions of proteins and DNA. The algorithms based on hybrid strategies of relational machine learning accept structural descriptions of the proteins as inputs and predict if and where the interactionwith DNA occurs. In the experiments we achieved predictive accuracies higher than the state of the art classifiers using structural information.

Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data delivery code
CEP13-MSM-ME-U/01:1
Data delivery date
Jun 28, 2013

Project goals