Projektbeschreibung
Erforschung der Rolle von metabolischen Genclustern im Mikrobiom
Das Mikrobiom wirkt sich erheblich auf die Gesundheit des Wirtes aus und steht mit Wachstumsföderung, Stress- und Krankheitsresistenz in Zusammenhang. Jüngste Studien zeigen, dass Phänotypen, die mit dem Mikrobiom assoziiert sind, oft von bestimmten Molekülen vermittelt werden, durch die Mikroben in der Lage sind, miteinander sowie mit dem Wirt in Wechselbeziehung zu treten. Die Biosynthese dieser Moleküle wird in metabolischen Genclustern kodiert, die häufig horizontal transferiert werden und daher stammspezifisch sind. Das EU-finanzierte Projekt DECIPHER wird auf der kürzlich entwickelten automatisierten Identifizierung von metabolischen Genclustern, ihrer Gruppierung in Familien sowie ihrer nachfolgenden Annotation anhand von Referenzdaten aufbauen. Dabei verfolgt DECIPHER das Ziel, neue rechnergestützte Algorithmen zu entwickeln, die metabolische Gencluster mit ihren metabolischen Produkten in Zusammenhang bringen und ihre molekularen und ökologischen Funktionen im Mikrobiom vorhersagen können.
Ziel
"Humans, animals and plants are covered in microbes. Such microbiomes have a major impact on the health of their hosts and have been linked to traits like growth promotion, stress resilience, and diseases. However, the mechanisms underlying microbiome-host interactions remain poorly understood. Recent studies have shown that microbiome-associated phenotypes are often mediated by specific molecules, a chemical language that enables microbes to interact with each other and with the host. The biosynthesis of these molecules is encoded in metabolic gene clusters (MGCs) that are subject to frequent horizontal transfer and are therefore highly strain-specific.
Current computational methods for analysing microbiomes largely focus on comparative taxonomic analyses and generic metabolism, and overlook this complex ""chemical dialog"". Indeed, no adequate methods are available to systematically study the roles of MGCs in microbiomes. At the same time, metabolomics data from microbiomes are full of dark matter: unknown molecules that cannot be traced to their producers. Here, I propose to develop the first comprehensive computational framework to study the chemical language of the microbiome.
In the past years, I have developed technologies that lay the foundation for this ERC project, including automated identification of MGCs, grouping them into families and annotating them using reference data. With DECIPHER, I will move my research to the next level, by developing new algorithms to link MGCs to their metabolic products and to predict their molecular and ecological functions in microbiomes. I will then apply this new framework in a systematic study of microbiome- associated phenotypes in plants and humans. Together, the innovations proposed here will fill a key gap in the analysis of microbiome function and pave the way toward precision-engineering of microbiomes with specific metabolic capabilities for designer soils and microbiome-based therapies."
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.
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
Finanzierungsplan
ERC-STG - Starting GrantGastgebende Einrichtung
6708 PB Wageningen
Niederlande