< Terug naar vorige pagina

Project

In silico microbiëel gemeenschapsmodel voor simulatie van orale multispecies biofilmen gerelateerd aan periodontitis

Computationele modellen zijn krachtige tools voor het simuleren en begrijpen van biologische systemen. In dit project wordt een in silico model gebouwd dat de dynamiek van orale biofilms geassocieerd met periodontitis kan beschrijven en voorspellen. Periodontitis is een chronische en destructieve ontsteking van de weefsels rondom de tand, en is vaak gelinkt aan een verstoring van het evenwicht in de orale (tand) biofilm, met de uitgroei van pathogenen tot gevolg. Voorgaand onderzoek heeft prebiotische componenten geïdentificeerd, die selectief beneficiële bacteriën kunnen stimuleren en zo het orale microbioom gezond houden. Om de actie radius en de doeltreffendheid  van de geïdentificeerde prebiotica te begrijpen, zal een biofilm community model ontwikkeld worden. Dit model zal de mechanismen van prebiotica beschrijven, en kan gebruikt worden voor computationele analyse en ontwerp van prebiotische behandelingen. Verder zal het model ook het effect van probiotica (beneficiële bacteriën) kunnen voorspellen, en de evolutie van gezonde toestand tot ziekte kunnen simuleren. Genoom schaal metabolische netwerken worden gebruikt voor de beschrijving van de metabole capaciteiten van elke individuele  stam. Deze GSMN worden geïntegreerd in een community model, samen met metabolische interactie zoals diffusie, ruimtelijke verdeling van metabolieten en biomassa, en schuifspanning. Dit type in silico model voor de orale biofilm is het eerste van zijn soort.

Datum:1 okt 2017  →  Heden
Trefwoorden:genome-scale metabolic network modelling, (dynamic) flux balance analysis, spatiotemporal community modelling for biofilms
Disciplines:Katalytische reactietechnieken, Chemisch productontwerp en formulering, Algemene chemische en biochemische ingenieurswetenschappen, Process engineering, Scheidings- en membraantechnologie, Transportfenomenen, Andere (bio)chemische ingenieurswetenschappen
Project type:PhD project