Ökotoxikologische Effekte von toxischen Mischungen
Die europäische Umwelt wird durch Wirkungen verschiedenster toxischer Substanzen wie Pestizide, Industriechemikalien, Pharmazeutika oder Körperpflegeprodukte beeinflusst. Diese Substanzen wirken nicht unabhängig voneinander sondern als komplexe Mischungen, welche unerwartete Effekte auf Organismen und das gesamte Ökosystem haben können. Deshalb werden passende Modelle, welche die Effekte der verschiedenartigen Mischungen vorhersagen können, immer wichtiger.
Die zurzeit am häufigsten verwendeten Ansätze in der Ökotoxikologie von Einzelsubstanzen konzentrieren sich auf die toxische Endwirkung (z.B. ein Fisch wird mit einer spezifischen toxische Substanz exponiert und es wird die Dosis gemessen, welche den Tot hervorruft). Aber einzelne Substanzen können subtoxische Effekte hervorrufen, welche mit Hilfe dieser verbreiteten Methoden nicht nachgewiesen werden können. Diese subtoxischen Wirkungen können toxisch werden wenn mehr toxischen Substanzen zusammen wirken. Aber subtoxische Effekte sind durch die Untersuchung von Auswirkungen toxischer Substanzen auf genomischer Ebene nachweisbar (d.h. die Untersuchung von Effekten auf RNA, Proteine oder Metaboliten).
Das Ziel meines Projektes ist es die Wirkung einer Mischung aus zwei toxischen (oder mehr) Substanzen auf die DNA Transkription in Fischembryozellen (Danio Rerio) mit Hilfe eines geeigneten Modells vorherzusagen.
Arbeitsplan:
1) Recherche in der Fachliteratur und suchen nach Regressionsmodelle (geeignet für Mehrfacheffekte) für Dosis-Wirkung-Beziehung
2)Entwicklung von Werkzeug in R-Software für die Auswahl der optimale Dosis-Wirkungs-Modell für letalen Wirkungen von toxischen Substanzen
3)Entwicklung von Werkzeug in R-Software für die Auswahl der optimale Dosis-Wirkungs-Modell für toxikogenomische Wirkungen von toxischen Substanzen
4)Entwicklung von Werkzeug in Excel für die Untersuchung der kombinierten toxikogenomischen Effekte von einer Mischung aus mindestens zwei Substanzen mit ausgewählten Dosis-Wirkungs-Modellen