Terrestrische Mikrobiome mit KI verstehen lernen
Shaul Pollak Pasternak vom Zentrum für Mikrobiologie und Umweltsystemwissenschaft (CMESS) leitet dieses Projekt.
Unser Planet wurde über Äonen hinweg durch mikrobielle Aktivität geformt, und bis heute sind Mikroben entscheidend für das Funktionieren von Ökosystemen, insbesondere durch ihre Rolle als Zersetzer.
Überblick
Unser Planet wurde über Äonen hinweg durch mikrobielle Aktivität geformt, und bis heute sind Mikroben entscheidend für das Funktionieren von Ökosystemen, insbesondere durch ihre Rolle als Zersetzer. Ohne Mikroben wäre die Erde ein toter und einsamer Stein. Der Klimawandel stört die Aktivität dieser Mikroben, und das Verständnis der Funktionsweise mikrobieller Gemeinschaften (Mikrobiome) ist entscheidend, um die Auswirkungen einer sich verändernden Welt vorherzusagen und darauf reagieren zu können.
Eine große Herausforderung besteht darin, dass die meisten Mikrobenarten nicht im Labor kultiviert werden können. Üblicherweise verstehen wir ihre Rolle in der Umwelt durch die Analyse der Gene in ihrer DNA, was jedoch voraussetzt, dass wir die molekulare Funktion der von diesen Genen kodierten Proteine kennen. Da es jedoch Hunderte von Millionen mikrobieller Gene gibt, ist die experimentelle Charakterisierung der Aktivität selbst eines einzigen neuen Proteins äußerst zeitaufwändig und schwierig. Daher ist ein neues Paradigma erforderlich.
Das Labor von Shaul Pollak Pasternak entwickelt fortschrittliche KI-Anwendungen und kombiniert diese mit Hochdurchsatz-Experimenten und groß angelegten Datenanalysen. Diese innovative Herangehensweise soll es ermöglichen, die Funktion mikrobieller DNA abzuleiten, ohne die molekulare Aktivität der Gene im Detail kennen zu müssen. Diese Methoden werden genutzt, um verschiedene Ökosysteme zu untersuchen und allgemeine Prinzipien der Mikrobiomfunktion abzuleiten. Insgesamt ebnet diese Arbeit den Weg für die Genomforschung und ermöglicht es Forscher*innen, aussagekräftigere Informationen aus der Umwelt zu gewinnen.