MetaPlat: Entwicklung einer einfach zu bedienenden Metagenomics-Plattform für Agrarwissenschaften

Ziel des MetaPlat Projektes ist es, Experten aus dem akademischen und nicht-akademischen Bereich zusammenzubringen und eine einfach zu bedienende integrierte Hard- und Softwareplattform zu schaffen, die eine schnelle Analyse von großen metagenomischen Datensätzen ermöglicht.
Es liefert verständliche Einblicke in die probiotische Ergänzungsnutzung, die Methanproduktion und die Futterverwertungseffizienz bei Rindern.

In den letzten Jahren hat sich die Zahl der Projekte und Studien, die sehr große Mengen an Sequenzierungsdaten produzieren - die Analyse der Zusammensetzung der Mikroorganismen und deren Wechselwirkungen mit der Umwelt - erhöht. Allerdings ist die Tiefe der Analyse sehr oberflächlich und stellt eine ineffiziente Nutzung der verfügbaren Informationen und finanziellen Ressourcen dar.

Dieses Projekt zielt darauf ab, diese Mängel zu adressieren. Es wird den Wandel innerhalb Mikroorganismengemeinschaften unter verschiedenen Bedingungen bei Rinderherden untersuchen und zu signifikanten Auswirkungen auf die probiotische Ergänzungsnutzung, die Methanproduktion und die Futterverwertungseffizienz bei Rindern führen.

Um erfolgreich zu sein, schlagen wir vor, schnellere und genauere analytische Plattformen zu entwickeln, um die erzeugten Datensätze voll auszunutzen. Durch die Fokussierung auf bessere Hardware- und Softwareplattformen, eine bessere Kompetenz und Schulung wird dieses Projekt den Weg für eine optimale Nutzung von metagenomischen Datensätzen ebnen, wodurch die Anzahl der Tiere, die für solche Studien erforderlich sind, reduziert wird. Dadurch wird ein besseres und wirtschaftlicheres Wohlergehen der Tiere gewährleistet.

Das Ziel des MetaPlat-Projekts ist eine Mischung aus innovativer Forschung, fokussierter Anwendung und kommerziellem Bewusstsein. Folgende Ziele werden verfolgt:

  • Zusammenstellung einer beispielhaften Kollektion von Darmwerten von Rindern zur Sequenzierung;
  • Sammlung von öffentlich verfügbaren Datenbanken, um eine neue Klassifikation von bisher nicht klassifizierten Sequenzen unter Verwendung von maschinellen Lernalgorithmen zu schaffen;
  • Entwicklung genauer Klassifizierungsalgorithmen;
  • Echtzeit- oder zeit-effiziente Vergleichsanalysen;
  • Erstellung von statistischen und visuellen Darstellungen, Vermittlung von nützlichen Informationen;
  • Plattformintegration;
  • Einblicke in die probiotische Ergänzungsnutzung, die Methanproduktion und die Futterverwertungseffizienz bei Rindern zur Verfügung stellen

Das Projekt findet im Rahmen des EU-Förderprogramms Marie Skłodowska-Curie RISE Action (MSCA RISE) als Mitarbeiteraustausch statt. Das Projektformat soll durch den gegenseitigen Austausch von Personal und Wissen internationale und intersektorale Kooperationen gefördert. Ziel ist es, die Zusammenarbeit zwischen Einrichtungen aus dem akademischen und dem nicht-akademischen Bereich zu stärken. Der Wissenstransfer soll die Wissenschaft und die Entwicklung von Innovationen voranbringen und dazu beitragen, kreative Ideen in innovative, nachhaltige Produkte, Dienstleistungen oder Prozesse umzusetzen.

Partner im Projekt:

  • University of Ulster, Computer Science Research Institute, Irland
  • University of Edinburgh, EPCC - Edinburgh Parallel Computing Centre, Großbritannien
  • NSilico Lifescience Ltd., Irland
  • Scotland’s Rural College – SRUC, Schottland
  • FTK - Forschungsinstitut für Telekommunikation und Kooperation, Deutschland
  • Teagasc - Agriculture and Food Development Authority, Irland