BACTOTRANS: Upscaling bacterial overland transport – a multiparametric approach
In diesem Projekt sollen neue Transportmodelle (bacterial overland transport - BOT) entwickelt werden, die zuverlässige Vorhersagen darüber ermöglichen, woher (bakterielle) Krankheitserreger kommen, wie sie sich durch die Umwelt bewegen und wohin sie gelangen. Das Projekt verfolgt einen ganzheitlichen, quantitativen Ansatz zur Übertragung von BOT-Modellparametern auf große Maßstäbe. Es werden Niederschlagsexperimente in kleinem Maßstab im Labor und in größerem Maßstab mit einem einzigartigen Niederschlagssimulator unter realen Umweltbedingungen durchgeführt.
Die hochmoderne Kombination von quantitativen, mikrobiologischen und molekularen Methoden und Parametern wird die wissenschaftliche Grundlage für eine genaue Vorhersage von BOT liefern, die in Zukunft auch auf Viren und Protozoen ausgedehnt werden kann.
Präzise Quantifizierung von BOT durch fortschrittliche Diagnostik
Neben der Analyse von Fäkalindikatorbakterien (FIB) durch kultur- und qPCR-basierte Methoden werden erstmals auch wirtsassoziierte mikrobielle Source Tracking (MST)-Marker für die BOT Modelle analysiert. Um die Aussagekraft von FIB- und MST-Markern hinsichtlich Pathogentransport und -mobilität zu überprüfen, werden bakterielle Referenzpathogene, die für die menschliche Gesundheit von Bedeutung sind, mittels qPCR quantifiziert.
Weiters wird der Einfluss physikalisch-chemischer, umweltbedingter und alterungsbedingter Auswirkungen auf quantitative BOT-Prozesse ermittelt. Das Projekt BACTO-TRANS hat somit großes Potenzial, dieses Forschungsgebiet zu revolutionieren.
Project Facts
Status | Laufzeit
Laufend, 2023 - 2026
Ansprechpartner
Julia Derx, Rita Linke
Fördergeber
- Fonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung (FWF)
Projektpartner
- Andreas Farnleitner (TU Wien)
- Alfred P. Blaschke (TU Wien)
- Regina Sommer (MedUni Wien)
- Peter Strauss (BM für Wasserwirtschaft, Petzenkirchen)
- Alba Hykollari, Claudia Bieber, Walter Arnold (Vetmeduni)
- Alexander Faltejsek (Forstverwaltung Lobau)
- Jack Schijven, (Universität Utrecht, NL)
