Estimation & Observation of Stochastic Biochemical Networks

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基本信息

  • 批准号:
    1002220
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 33.53万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2010
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2010-06-01 至 2013-05-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Gaining insight into the operation of biochemical reaction networks in the cell is an important problem. Understanding the mechanisms by which biochemical networks function will help us develop the design principles to systematically build synthetic biochemical networks. Unfortunately, the dynamics of processes inside cells cannot be observed directly, limiting our ability to design and analyze biochemical networks. We will investigate problems related to estimation and observation in stochastic biochemical networks using dynamic data generated by single cells. Our approach to the problems of state estimation and parameter estimation is based on the theory of stochastic chemical reaction networks, applicable to systems observed through experimental methods like time-lapse microscopy in which stochastic phenomena dominate.Intellectual MeritThe PI proposes to test his approach experimentally by applying the theory to synthetic gene regulatory networks that we construct in E. coli and observe with time-lapse microscopy. Success will lead to the development of new tools for evaluating time-lapse microscopy data and motivate new techniques for experiment design. The results will impact research in systems and synthetic biology by introducing new methods for verifying the performance of engineered networks.Broader ImpactThe PIs will develop an educational module on the quantitative techniques used in this research and integrate it into the already existing three-course sequence on systems and synthetic biology offered at the University of Washington. In addition, the PIs will work with several University of Washington programs that promote diversity by offering research opportunities to under-represented students.
深入了解细胞中生化反应网络的运作是一个重要的问题。了解生化网络的功能机制将有助于我们开发设计原则,系统地构建合成生化网络。不幸的是,细胞内过程的动力学无法直接观察,限制了我们设计和分析生化网络的能力。我们将使用单细胞产生的动态数据研究随机生化网络中与估计和观察相关的问题。我们的方法的状态估计和参数估计的问题是基于随机化学反应网络的理论,适用于通过实验方法观察到的系统,如延时显微镜,其中随机现象dominate.Intellectual MeritThe PI建议测试他的方法实验通过应用该理论合成基因调控网络,我们在大肠杆菌中构建。用延时显微镜观察。成功将导致开发新的工具来评估延时显微镜数据,并激励实验设计的新技术。这些成果将通过引入新的方法来验证工程网络的性能,从而影响系统和合成生物学的研究。更广泛的影响PI将开发一个关于这项研究中使用的定量技术的教育模块,并将其整合到华盛顿大学现有的系统和合成生物学三门课程中。此外,PI将与华盛顿大学的几个项目合作,通过为代表性不足的学生提供研究机会来促进多样性。

项目成果

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  • 资助金额:
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  • 批准号:
    BB/W009633/1
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 33.53万
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    Fellowship
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  • 财政年份:
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  • 资助金额:
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    10856445
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
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  • 批准号:
    22K19750
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 33.53万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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  • 批准号:
    10679004
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 33.53万
  • 项目类别:
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知道了