Insertionssequenzen (IS) sind kurze Gensequenzen die die Fähigkeit besitzen, sich selbst aus der DNA auszuschneiden und an anderer Stelle einzufügen. IS sind in den Genomen von Mikroorganismen weitverbreitet und weisen eine hohe Ökosystemspezifität auf. Bspw. kommen die meisten IS die in Abwässern vorkommen, nicht gleichzeitig noch in Flüssen vor. Heißt im Umkehrschluss, detektiert man solche Abwasser-spezifischen IS in Flüssen, weißt dies auf einen Abwasser-Einfluss hin. Dieses Vorhaben zielt auf die Etablierung von IS als Bioindikatoren ab, um verschiedene anthropogene Einflüsse auf Flüsse abzuschätzen. Hierfür werden drei Teilziele verfolgt: (1) Eine verbesserte Detektion von IS aus Metagenomen (Umwelt-Sequenzierung) anhand von Machine-Learning. (2) Die Identifizierung von typischen IS-Profilen für verschiedene anthropogene Einflüsse (bspw. Abwasser, landwirtschaftlichen Einfluss, Urbanisierung). (3) Die Entwicklung einer open-source Bioinformatik-Pipeline, die anhand einer DNA-sequenzierten Wasserprobe und ihrer IS-Zusammensetzung verschiedene anthropogene Einflüsse abschätzt.