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Next-generation environmental biotransformation pathway prediction system - NGE-PPS

Fachliche Zuordnung Bioinformatik und Theoretische Biologie
Förderung Förderung von 2014 bis 2017
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 245507054
 
Erstellungsjahr 2017

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Ziel dieses Projekts war es, ein computergestütztes System der nächsten Generation zur genauen Vorhersage von mikrobiellen Biotransformationsraten und -pfaden unter verschiedenen umweltrelevanten Bedingungen zu entwickeln. Erstens haben wir envipath.org als öffentlich zugängliche zentrale Ressource für die komfortable Speicherung und Vorhersage von Schadstoff-Biotransformations-Signalwegen und -Raten entwickelt und implementiert. Zudem wurde die notwendige Dateninfrastruktur zur Eingabe von Abbaudaten aus Belebtschlammstudien (Eawag-Sludge) implementiert. In dieser neuen Umgebung wurde das öffentlich verfügbare Eawag-Soil-Datenpaket erfasst, das mit 282 Pestiziden und 4716 Biotransformations-Halbwertszeiten wertvolle Informationen über Halbwertszeiten, Pathways sowie Metadaten zu Studienbedingungen zur Verfügung stellt. Eine erste Analyse des von Eawag-Soil abgedeckten chemischen Raums hat gezeigt, dass diese Daten die Abdeckung polarer Schadstoffe signifikant erhöht haben und daher die Entwicklung genauerer Biotransformationsvorhersagemodelle für viele Klassen von Chemikalien, die derzeit von Interesse sind, erleichtern sollte. Darüber hinaus ist das Datenpaket Eawag-Soil auch dadurch einzigartig, dass sowohl Reaktions- als auch Halbwertszeitinformation enthalten ist, die unter verschiedenen, aber gleichbleibenden experimentellen Bedingungen gesammelt wurde. Daher haben wir in der dritten und letzten Phase des Projekts begonnen, die Eignung der Daten zu untersuchen, um einen neuen Typ von QSBR-Modellen für die konsistente Vorhersage der Halbwertszeiten und der Reaktionswege für Biotransformation zu entwickeln. Zu diesem Zweck haben wir Chemikalien in Eawag-Soil in Klassen von Biotransformationsreaktionen eingeteilt, die zwar einerseits einen Mehraufwand zur Klassifizierung und Kodierung fehlender Regeln erforderten, andererseits aber auch die Hypothese explizit testen ließ, dass Chemikalien, die die gleiche dominante Biotransformationsreaktion erfahren, ähnliche Abhängigkeiten von Studienbedingungen aufweisen. Erste Ergebnisse dieser Analyse wurden veröffentlicht und weitere Anstrengungen zur Entwicklung neuer QSBR-Modelle werden zur Zeit in beiden beteiligten Forschungsinstitutionen unternommen.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

 
 

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