14.2.2019: Forschung CH

Monitoring von Mikroorganismen ist in greifbare Nähe gerückt

Le monitoring des microorganismes est à portée de main


Tristan Cordier et al.

Mikroorganismen erfüllen Schlüsselfunktionen in Ökosystemen, und ihre Vielfalt spiegelt die Gesundheit der Umwelt wider. Da sie schwer zu identifizieren sind, werden sie jedoch in Biomonitoring-Programmen kaum berücksichtigt. Nun haben Forschende eine Methode entwickelt, die zwei Spitzentechnologien kombiniert. Diese neue Methode könnte eine effiziente Ergänzung für das Monitoring grosser Ökosysteme werden.

Les microorganismes jouent un rôle clé dans les écosystèmes, et leur diversité reflète la santé de l’environnement. Comme ils sont difficiles à identifier, ils ne sont presque pas pris en compte dans les programmes de biomonitoring. Les chercheurs ont maintenant développé une méthode qui combine deux technologies de pointe. Cette nouvelle méthode pourrait être un complément efficace pour le monitoring de grands écosystèmes.


Die Genomik entwickelt sich immer mehr zu einem Routinewerkzeug in der medizinischen Diagnostik und den modernsten Biotechnologien. Der Einsatz für das Biomonitoring in der Umwelt gilt aber immer noch als futuristische Idee. Bisher wurde die Umweltgenomik hauptsächlich als Ersatz für die aufwändige morphologische Identifizierung verwendet, um bekannte unterscheidbare Bioindikator-Taxa zu untersuchen.
Obwohl die mikrobielle Vielfalt von zentraler Bedeutung für die Funktionsfähigkeit der Ökosysteme ist, wird sie in Biomonitoring-Programmen noch kaum berücksichtigt. Insbesondere ist bei Mikroben die Identifizierung schwierig und das Wissen über ihre ökologischen Funktionen begrenzt. Eine Studie zeigt nun, wie extensive mikrobielle Daten der Umweltgenomik mit maschinellen Lernalgorithmen für Biomonitoring-Programme effizient kombiniert werden könnten. Diese ebnet auch den Weg, um wichtige Lücken in unserem Verständnis von mikrobieller Ökologie zu schliessen.

Quelle: ID-GENE ecodiagnostics

Keywords:
Biomonitoring, künstliche Intelligenz, eDNA, Mikrobiologie, Ökosystemfunktion

Art der Publikation:
Fachpublikation

Literatur:
Cordier T., Lanzén A., Apothéloz-Perret-Gentil L., Stoeck T., Pawlowski J. (2018):
Embracing environmental genomics and machine learning for routine biomonitoring. Trends in Microbiology. https://doi.org/10.1016/j.tim.2018.10.012

https://www.unige.ch/communication/communiques/en/2018/surveiller-lenvironnement-grace-a-lintelligence-artificielle/
https://www.cell.com/trends/microbiology/fulltext/S0966-842X(18)30238-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS0966842X18302385%3Fshowall%3Dtrue

Kontaktadresse:
Tristan Cordier
Collaborateur scientifique
Département de génétique et évolution
Faculté des sciences
Boulevard D'Yvoy 4
CH-1205 Genève

Tristan.cordier@unige.ch
Tel: +41 (0)22 379 30 77


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