V vsakodnevnem življenju ljudje sprejemamo odločitve tako, da skušamo pri tem upoštevati vse informacije, ki so nam na voljo. Mnogokrat nam pri tem pomagajo tudi podatki, ki so s predmetom odločanja povezani le posredno. V znanosti o življenju, kjer je zaradi tehnoloških prebojev v zadnji dekadi na voljo ogromno podatkov, nam povezovanje podatkov in njihova skupna uporaba predstavlja velik problem. Pred kratkim smo v Ljubljani razvili povsem nov postopek za združeno obravnavo heterogenih podatkovnih baz. Postavlja se vprašanje, ali lahko zlivanje podatkov na področju sistemske biologije bistveno izboljša kakovost napovednih modelov, ki jih iz podatkov lahko oblikujemo v namene odkrivanja novih znanj in razumevanja biologije? V tem interdisciplinarnem bilateralnem projektu bomo uporabili metodo za zlivanje podatkov, ki je bila nedavno razvita v sodelujočem Laboratoriju za bioinformatiko. Metoda temelji na sočasni tri¬faktorizaciji matrik in lahko zgradi skupen model iz potencialno zelo velike množice raznovrstnih podatkov. V projektu bomo tako gradili napovedne modele iz podatkov o genskih izrazih, vezavnih mestih proteinov, podatkih o fenotipu mutant, podatkih o genskih poteh, ontologijah genskih poti, metabolnih poteh, podatkih o kemijskih učinkovinah in njihovih strukturnih lastnostih in podatkih skritih v besedilih objavljenih v člankih.