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  1. Progetti

Machine learning for integrated multi-parametric enzyme and bioprocess design

Progetto
Attualmente, il nostro mondo sta affrontando diverse sfide globali come il cambiamento climatico, l'inquinamento idrico, l'erosione del suolo, l'esaurimento delle risorse e la produzione non sostenibile. La biotecnologia può fornire molte soluzioni a questi problemi. Un esempio è lo sviluppo di bioprocessi sostenibili, che è al centro del Green Deal dell'UE. Gli enzimi sono i catalizzatori naturali alla base di tale trasformazione, poiché possono catalizzare reazioni biocatalitiche complesse. La biocatalisi sta lentamente ma gradualmente sostituendo la chimica organica tradizionale in diversi processi grazie alla sua maggiore efficacia, con il valore aggiunto di essere meno dispendiosa, come dimostra la cornucopia di EPA Green Chemistry Awards conferiti ai processi enzimatici. Grazie all'evoluzione diretta delle proteine (Premio Nobel 2018), la funzione degli enzimi può essere adattata a condizioni industriali nuove per la natura all'interno dei bioreattori. Tuttavia, ci sono ancora molte sfide che limitano la scalabilità dei bioprocessi, a causa della mancanza di una comprensione approfondita della funzione degli enzimi e di strategie efficienti per superare il complesso problema di ottimizzazione multifattoriale sia degli enzimi che dei bioprocessi. Per colmare questa lacuna, nota anche come “valle della morte” (ovvero un ampio divario di investimenti tra ricerca fondamentale e ricerca applicata), ELEGANCE offrirà un programma educativo unico che combina approcci sperimentali e computazionali all'avanguardia, tra cui la scienza dei dati e l'intelligenza artificiale, per progettare enzimi e bioprocessi migliori in modo più rapido.
  • Dati Generali
  • Aree Di Ricerca

Dati Generali

Partecipanti

GILARDI Gianfranco   Responsabile scientifico  

Referenti (2)

LO IACONO Cristiano   Amministrativo  
MARCUZ Raffaella   Amministrativo  

Dipartimenti coinvolti

SCIENZE DELLA VITA E BIOLOGIA DEI SISTEMI   Principale  

Tipo

HEU MSCA Doctoral Networks (DN)

Finanziatore

EUROPEAN COMMISSION
Ente Finanziatore

Partner

Università degli Studi di TORINO

Contributo Totale (assegnato) Ateneo (EURO)

281.755,08€

Periodo di attività

Gennaio 1, 2026 - Dicembre 31, 2029

Durata progetto

48 mesi

Aree Di Ricerca

Settori (22)


LS1_2 - Biochemistry - (2024)

LS1_9 - Molecular mechanisms of signalling processes - (2024)

PE4_11 - Physical chemistry of biological systems - (2024)

Settore BIOS-07/A - Biochimica

CIBO, AGRICOLTURA e ALLEVAMENTI - Agricoltura e Produzioni Vegetali

CIBO, AGRICOLTURA e ALLEVAMENTI - Allevamento e Produzioni Animali

CIBO, AGRICOLTURA e ALLEVAMENTI - Farmacologia Veterinaria

CIBO, AGRICOLTURA e ALLEVAMENTI - Miglioramento e difesa delle colture

CIBO, AGRICOLTURA e ALLEVAMENTI - Patologia e malattie degli animali

CIBO, AGRICOLTURA e ALLEVAMENTI - Scienze cliniche veterinarie

CIBO, AGRICOLTURA e ALLEVAMENTI - Tecnologie alimentari e microbiologia degli alimenti

INFORMATICA, AUTOMAZIONE e INTELLIGENZA ARTIFICIALE - Genetica, Omica e Bioinformatica

MEDICINA, SALUTE e BENESSERE - Diagnostica e Imaging

MEDICINA, SALUTE e BENESSERE - Epidemiologia

MEDICINA, SALUTE e BENESSERE - Medicina Rigenerativa e Cellule Staminali

MEDICINA, SALUTE e BENESSERE - Oncologia e Tumori

MEDICINA, SALUTE e BENESSERE - Ricerca Traslazionale e Clinica

MEDICINA, SALUTE e BENESSERE - Trapianti e medicina rigenerativa

PIANETA TERRA, AMBIENTE, CLIMA, ENERGIA e SOSTENIBILITA' - Energia e Fonti Energetiche

SCIENZE DELLA VITA e FARMACOLOGIA - Interazioni tra molecole, cellule, organismi e ambiente

SCIENZE DELLA VITA e FARMACOLOGIA - Molecole bioattive

SCIENZE MATEMATICHE, CHIMICHE, FISICHE - Materiali Avanzati

Parole chiave (6)

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Applied biotechnology
Biocatalysis, enzyme engineering, molecular dynamics, chemical engineering, bioprocess design, data science, artificial intelligence, machine learning
DATA MINING
Enzymology
Industrial bioengineering
Theoretical and computational chemistry
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