Objectif
Advances in sequencing technologies are currently providing an unprecedented opportunity to a detailed discovery of the mechanisms involved in the evolution and spread of microbes causing human infectious disease. Simultaneously the developers of statistical methods face an enormous challenge to cope with the wealth of data brought by this opportunity. We have very recently demonstrated the ability of our advanced computational approaches to deliver breakthroughs in understanding pathogen evolution and transmission in numerous highlight results published in Science, PNAS and top-ranking Nature journals. The rise of microbial Big Data gives a promise of a giant leap in making causal discoveries, however, the existing statistical methods are neither able to cope with the size and complexity of the emerging data sets nor designed to answer the novel biological questions they enable. To fulfil the promise of giant leaps SCARABEE will leverage scalable inference methods by a unique combination of machine learning algorithms and Bayesian statistical models for evolutionary epidemiology. We focus on central biological questions about adaptation, epistasis, genome evolution and transmission of microbes causing infectious disease. The Big Data combined with the novel inference methods will make it possible to answer a multitude of important questions that remain currently intractable. Through our close collaboration with the leading research centres in infectious disease epidemiology and genomics we expect the SCARABEE project to considerably advance understanding of the evolution and transmission of numerous pathogens that pose a major threat to human health, which will be important for reducing their disease burden in the future. Large-scale biological data will be used to benchmark the developed methods, which will be made publicly available as free software packages to benefit the wide community of microbiologists and infectious disease epidemiologists.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
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- sciences médicales et de la santé sciences de la santé santé publique et environnementale épidémiologie
- sciences naturelles informatique et science de l'information science des données mégadonnées
- sciences médicales et de la santé sciences de la santé maladie infectieuse
- sciences naturelles mathématiques mathématiques appliquées statistique et probabilité
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle apprentissage automatique
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
PROGRAMME PRINCIPAL
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Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
ERC-ADG - Advanced Grant
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Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2016-ADG
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
0313 Oslo
Norvège
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.