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ModLogic

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Systematically Dissecting the Regulatory Logic of Chromatin Modifications

Chromatin modifications are a key mechanism for regulating gene expression patterns in normal and disease settings. Nonetheless, despite the ubiquity of epigenomics data, the causal functions of specific chromatin modifications ha... ver más

31/08/2028

EMBL

2M€

Presupuesto del proyecto: 2M€

Líder del proyecto

EUROPEAN MOLECULAR BIOLOGY LABORATORY No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2023-03-06

ERC-2022-COG: ERC CONSOLIDATOR GRANTS Scope:Objectives

I+D

Cerrada hace 2 años

0% 100% 100%

1 Participantes

EMBL

2.00M€ | Lider

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Duración del proyecto: 65 meses Fecha Inicio: 2023-03-06
Fecha Fin: 2028-08-31

Líder del proyecto

EUROPEAN MOLECULAR BIOLOGY LABORATORY No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Presupuesto del proyecto 2M€

Descripción del proyecto Chromatin modifications are a key mechanism for regulating gene expression patterns in normal and disease settings. Nonetheless, despite the ubiquity of epigenomics data, the causal functions of specific chromatin modifications have proved challenging to unravel. This knowledge gap reflects limited approaches to dissect how chromatin modifications influence transcription quantitatively and context-dependently, across diverse genomic features or variants in any given cell-type. Here, we propose to systematically interrogate the functional impact of specific- and combinatorial- chromatin modifications within tens-of-thousands of contexts in living cells, using a novel modular epigenome editing platform. We will produce the largest precision chromatin-perturbation dataset to date, and exploit it to capture multi-modal functional responses at allelically-resolved single-cell resolution, across developmental lineages. The unprecedented scale of the work will uncover the regulatory logic by which distinct chromatin states interact with genomic motifs, sequence variants, and cellular identity, to shape quantitative gene expression patterns. By integrating data and deploying genetic screens, we will further identify the trans-acting and cis-structural mechanisms that underpin complex relationships. Our technology will circumvent the key limitations of existing approaches, by excluding pleiotropy and redundancy, whilst systematically isolating functional genome x epigenome interactions. The cumulative insights will be used to build a predictive model based on rational rules for how specific changes in chromatin marks instruct - or reflect - gene expression states within specific contexts. This will aid design strategies for precision medicine, and create guiding principles to attribute functional significance to epigenome profiles in health and disease.

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