Systems Biology Artificial Intelligence and Advanced BiOtechnology Approaches t...
Systems Biology Artificial Intelligence and Advanced BiOtechnology Approaches to Improve Soil BioREMediation
The growing presence of hazardous compounds in the environment such as persistent organic pollutants compromises the health of
ecosystems and humans worldwide. The spontaneous ecological recovery of contaminated sites is possible...
The growing presence of hazardous compounds in the environment such as persistent organic pollutants compromises the health of
ecosystems and humans worldwide. The spontaneous ecological recovery of contaminated sites is possible due to the action of
biological agents, including plants and microorganisms. The exploitation of the capability of the latter to transform toxic
contaminants into harmless end-products can lead to cheap and sustainable bioremediation alternatives. However, the significant
knowledge gap on the molecular mechanisms and microbial species responsible for an efficient detoxification of specific pollutants in
determined environmental conditions is a burden slowing down the development of efficient microbial assisted bioremediation
technologies. BIOREM is an integrated action conformed by experts in microbial systems biology, artificial intelligence tools and
environmental sciences that will work together to gain knowledge in the identification of responsible microbial metabolic routes
within natural and synthetic consortia for the degradation of target contaminants. The project through inter-sectorial and
multidisciplinary training and collaboration will investigate the synergetic effect of different and combined bioremediation strategies,
such as bioaugmentation, bioestimulation and microbial-assisted phytoremediation, stablishing links between effective pollutants
removal and the responsible microbial pathways. Predictive models for TPHs and PAH remediation will be developed using High-Perfomance Computing (HPC) and Artificial Intelligence to enhance the efficiency of bioremediation strategies by enabling the
analysis of vast amounts of environmental data. The integration of the project information (key microbial players and environmental
conditions) into mathematical models will allow the establishment of tailored and efficient removal strategies based on the chemical
composition and natural microbiome presence in polluted sites.ver más
31/12/2028
Líder desconocido
478K€
Duración del proyecto: 50 meses
Fecha Inicio: 2024-10-14
Fecha Fin: 2028-12-31
Línea de financiación:
concedida
El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto
el día 2024-10-14
Presupuesto
El presupuesto total del proyecto asciende a
478K€
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