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PATHOCOM

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Understanding and predicting PATHOgen COMmunities

Infectious disease is often the major selective agent in nature, and we cannot understand how populations evolve without understanding their pathogenic microbes. Beyond host immunity, an important factor determining the ability of... ver más

30/06/2027

MPG

10M€

Presupuesto del proyecto: 10M€

Líder del proyecto

MAXPLANCKGESELLSCHAFT ZUR FORDERUNG DER WISSE... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 7 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2021-06-30

ERC-2020-SyG: ERC Synergy Grant Scope:Objectives

I+D

Cerrada hace 5 años

0% 100% 100%

Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

7 Participantes

MPG

2.74M€ | Lider

BODEGAS VEGA SICILIA

602.90K€ | Participante

NEW YORK UNIVERSITY

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Duración del proyecto: 72 meses Fecha Inicio: 2021-06-30
Fecha Fin: 2027-06-30

Líder del proyecto

MAXPLANCKGESELLSCHAFT ZUR FORDERUNG DER WISSE... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 10M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Infectious disease is often the major selective agent in nature, and we cannot understand how populations evolve without understanding their pathogenic microbes. Beyond host immunity, an important factor determining the ability of pathogens to invade and proliferate in a host is the resident microbiota, but we are only beginning to glimpse its multifarious impacts. We know even less about interactions among pathogenic microbes themselves. Any effort to explain how pathogen communities, or pathobiota, develop within a host requires knowledge about the extent to which pathogens engage in competition, commensalism and cooperation, both with other pathogens and the rest of the microbiota. To date, studies of plant-pathogen interactions in the lab and descriptive work in the field have focused on pairwise interactions between one plant host and one pathogen, leaving a large gap in our understanding of how different types of interactions between microbes, and especially pathogens, determine the outcome of host-pathogen interactions in the real world. In PATHOCOM, we will implement a program that integrates large-scale field observations of microbes in the plant Arabidopsis thaliana with ultra-high-throughput experimental tests of host-dependent interactions among microbes, allowing experiment-informed modeling of pathogenic microbe-microbe interactions. These models, which will be improved through an iterative process of data collection with synthetic communities, will illuminate how interactions, from pairwise to higher-order, shape microbial community composition and structure. In the final step, the resulting models will be tested against and refined with field data. Together, these efforts will transform the study of plant pathogens by applying deep analyses of microbial interactions in an ecological context to explain patterns in nature. Ultimately, PATHOCOM will play an essential role in refashioning plant-pathogen-microbiome studies into a predictive science.

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