Mischungsmodelle zur Nutzung von Transkriptomanalysen f\u00fcr die Bewertung von Chemikalien-Mischungen<\/p>\n
In vielen Gew\u00e4ssern finden sich niedrig konzentrierte Chemikaliencocktails, deren Auswirkungen auf Mensch und Umwelt oft unklar sind. Klassische toxikologische Methoden sind meist darauf beschr\u00e4nkt, die Konzentration eines Stoffs zu bestimmen, bei der ein definierter Anteil von Versuchsorganismen stirbt. F\u00fcr eine bessere Risikobewertung von Mischungen kann deshalb die Betrachtung von Effekten auf zellul\u00e4rer und molekularer Ebene helfen. Diese Effekte k\u00f6nnen einen genaueren Einblick in die Wirkpfade der Chemikalien geben und damit potentiell auch Mischungs-Vorhersagen erleichtern.<\/p>\n
In meiner Dissertation lag der Fokus auf der Analyse der Aktivit\u00e4t von Genen in Zebrafisch-Embryonen nach Chemikalienbelastung. Durch die simultane Analyse der Aktivit\u00e4t von ~30.000 Genen (\u201eTranskriptom\u201c) deckt eine solche Analyse viele Wirkpfade zugleich ab. Das zentrale Ziel der Arbeit war es \u201eCocktaileffekte\u201c auf Ebene der Gen-Aktivit\u00e4t zu beschreiben. Zebrafisch Embryonen wurden daf\u00fcr einer Reihe von Konzentrationen dreier verschiedener Chemikalien ausgesetzt und Gen-Aktivit\u00e4ten zu aufeinanderfolgenden Zeitpunkten gemessen. Auf Grundlage der gr\u00fcndlich charakterisierten Effekte der Einzelstoffe und mit Hilfe eines neu adaptierten 3D-Regressionsmodells lie\u00dfen sich die Effekte der Mischungen vorhersagen. Zudem lie\u00df sich erstmals das Auftreten von Kombinationseffekten auf Ebene des Transkriptoms zeigen und vorhersagen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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