Project R-12384

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)

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.

01 november 2021 - 31 oktober 2025