OTC Genomics: Innovative Methoden für das Umweltmonitoring aquatischer Lebensräume basierend auf DNA-Sequenzierung

Die zentrale Forschungsfrage von OTC Genomics ist, ob wir die Zusammensetzung der mikrobiellen Gemeinschaft in der Warnowmündung und der Ostseeküste als Indikatoren für den Zustand des Ökosystems nutzen können. Insbesondere werden wir mithilfe modernster Methoden des maschinellen Lernens (ML) und künstlicher Intelligenz (KI) sowie DNA-basierter und chemischer Analysen mikrobielle Bioindikatoren für Arzneimittel, Herbizide und UV-Filter identifizieren -- und benutzerfreundliche Tools dafür erstellen, die diese Erkenntnisse der Öffentlichkeit zugänglich machen.

Zur Erreichung dieses Ziels verwolgt OTC Genomics zwei miteinander verflochtene Aspekte. Erstens werden wir eine hybride Probenahme- und Datenanalyse-Pipeline mit einem hohen Automatisierungsgrad und einem Schwerpunkt auf Durchsatz einrichten. Dies bedeutet die Integration von automatisierten Probenahmegeräten (wie von HYDRO-BIOS Apparatebau GmbH bereitgestellt), 16s- und 18s-Amplikonsequenzierung (LGC Genomics GmbH), Bioinformatik und HPLC-MS/MS-Analysen (IOW), mit einer zentralen, dynamisch reagierenden Datenbank, die dann die ML- (IOW) und KI-Modelle (Planet AI GmbH) sowie die grafische Darstellung der Daten (Fraunhofer IGD) speisen. Das erklärte Ziel des Projekts ist es, in 2-3 Wochen auf reproduzierbare Weise von der Probe zur Erkenntnis zu gelangen und dabei die Automatisierung mit den iterativen Interaktionen zwischen den Projektpartnern in Einklang zu bringen.

Da die maschinellen Lern- und KI-Modelle, die von OTC Genomics erstellt werden, große Datenmengen erfordern, um relevante Muster in den Daten zu identifizieren, ist der zweite Aspekt ein groß angelegtes Stichprobenschema. Ab April 2022 werden wir etwa zweieinhalb Jahre lang zweimal pro Woche vierzehn Punkte entlang der Warnowmündung und der Ostseeküste (siehe Karte) beproben. Um unsere Ergebnisse mit denen des langjährigen Heiligendammer Biomonitorings vergleichen zu können, beproben wir auch diesen Punkt einmal wöchentlich. Auf diese Weise werden wir einen der längsten bisher verfügbaren sequenzierungsbasierten Zeitreihendatensätze mit hoher zeitlicher und räumlicher Auflösung erstellen.