Titel
Machine-learning-verbeterde identificatie van
elektronentransporterende biomoleculen in elektro-actieve microorganismen
door combinatie van Time-of-Flight Secondary Ion Mass
Spectrometry (ToF-SIMS) en Scanning Probe Microscopy (SPM)
data. (Onderzoek)
Abstract
Elektronentransport over lange afstanden in zogenaamde elektroactieve
micro-organismen (bijv. kabelbacteriën) is niet alleen
interessant voor (elektromicro)biologie, maar is ook een nieuw en
opwindend onderzoeksdomein op het raakvlak van (bio-)fysica en de
opkomende gebieden van bio-elektronica / biologisch afbreekbare
elektronica. Het gebruik van state-of-the-art Time-of-Flight
Secondary Ion Mass Spectrometry in combinatie met Scanning
Probe Microscopy (ToF-SIMS/SPM-apparatuur in IMEC is wereldwijd
de eerste van zijn soort), leverde veelbelovende informatie op over
de samenstelling van kabelbacteriën. De algemene omvang van dit
project is om machine learning te introduceren voor een verbeterde
identificatie van de samenstellende moleculen en in het bijzonder
van de elektronen geleidende onderdelen vanuit de complexe ToFSIMS
datasets. Er wordt verwacht dat deze voorgestelde
interdisciplinaire studie, waarin machine learning wordt
gecombineerd met state-of-the-art ToF-SIMS, (micro)biologie en
(bio)fysica, een significante impact zal hebben op het fundamentele
begrip van lange-afstand geleiding in de biologie, en zou bovendien
de vaardigheden kunnen uitbreiden van ToF-SIMS voor de studie
van de chemische structuur van biologische systemen en andere
complexe materiaalsystemen.
Periode
01 november 2021 - 31 oktober 2023