Projektbeschreibung
Anpassung natürlicher Populationen an Pestizide
Der landwirtschaftliche Einsatz von Pestiziden ist gang und gäbe. Doch über die langfristigen Folgen für Nichtzielarten wie Süßwasser-Zooplankton ist kaum etwas bekannt. Das EU-finanzierte Projekt MultiOmicsTox zielt darauf ab zu untersuchen, inwieweit ein anhaltendes Vorliegen von chemischen Stoffen in der Umwelt über mehrere Generationen hinweg die genetische Variation verändert und auf die molekulare Evolution einwirkt. Die Forschenden werden dafür die Evolution von Daphnia über einen Zeitraum von 120 Jahren studieren und molekulare Veränderungen mit der Exposition gegenüber Pestiziden in Zusammenhang bringen. Die Arbeit wird wichtige Erkenntnisse über die tatsächliche Anfälligkeit verschiedener Tierpopulationen gegenüber Pestiziden und ihre adaptiven Reaktionen liefern. Die daraus hervorgehenden Informationen werden langfristig dazu beitragen, angemessene gesundheits- und umweltpolitische Maßnahmen zu formulieren.
Ziel
My project proposes to understand what genetic and functional genomic variation contribute to the process of adaptation and to the evolutionary fate of natural populations when confronted with modern threats, such as multi-generational exposure to a chemical pollutant in the environment. The current environmental health policies and regulatory decisions are based on ad hoc methods and do not reflect true population susceptibility. My solution is to apply multi-view machine learning, combined with quantitative genetics, to analyse a huge volume of multi-omics data to advance Precision Toxicology that brings greater certainty in the causal links between chemicals and their adverse effects. My project focuses on the multi-generational effect of pesticides in shaping genetic variation and the molecular evolutionary trajectory of Daphnia obtained from resurrected subpopulations from within dated lake sediments spanning 120 years. The adaptive phenotypes at different doses of pesticides were scored in common garden experiments and samples were taken to produce associated multi-omics data (genomes, transcriptomes, regulomes and metabolomes). I propose utilizing this data to meet the following two objectives:(1) To use quantitative genetics for the determination of genetic susceptibility of the subpopulation to pesticide exposure; (2) To identify the mechanisms and forms of evolution that result in adaptation, by integrating multi-omics data using multi-view machine learning. Expected outcomes of this work will (a) fill a gap in mechanistic understanding of the adaptive responses of natural populations, (b) identify segregating genetic variation within genomes that regulates the pace and magnitude of an adaptive response to chemical pollutants, and (c) discover putative biomarkers that estimate exposure-related genetic susceptibility of populations to the multi-generational harmful effects of chemicals for setting site-specific controls on chemical pollutants.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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