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Die Faktoren, die die Widerstandsfähigkeit von Arbeitsplätzen in nordamerikanischen Städten verbessern, wurden identifiziert

Kredit: UC3M Die Forscher in dieser Studie kamen zu diesem Schluss, indem sie sich auf Netzwerkmodellierungsforschung stützten und den Job kartierten…

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Die Forscher dieser Studie kamen zu diesem Schluss, indem sie sich auf Netzwerkmodellierungsforschung stützten und die Arbeitsplatzlandschaften in Städten in den Vereinigten Staaten während Wirtschaftskrisen kartierten.

Es ist interessant zu wissen und zu verstehen, welche Faktoren zur Gesundheit der Arbeitsmärkte beitragen, da dies zu einer schnelleren Erholung nach einer Krise wie einer großen wirtschaftlichen Rezession oder der aktuellen COVID-Pandemie beitragen kann. In traditionellen Studien wird der Arbeitnehmer als jemand wahrgenommen, der mit einem bestimmten Job in einem Sektor verbunden ist. In der Praxis arbeiten Fachleute jedoch häufig in anderen Sektoren, die ähnliche Fähigkeiten erfordern. In diesem Sinne betrachten Forscher die Arbeitsmärkte als etwas Ähnliches wie Ökosysteme, in denen Organismen in einem komplexen Netzwerk von Interaktionen miteinander verbunden sind.

In diesem Zusammenhang hängt ein effektiver Arbeitsmarkt von vielen Aspekten ab, wie beispielsweise der Vielfalt und der Anzahl der Stellenangebote oder Ausbildungsmöglichkeiten, die Arbeitnehmer haben, um beispielsweise neue Fähigkeiten zu erwerben. In dieser wissenschaftlichen Studie haben Forscher herausgefunden, dass Städte, in denen all diese Faktoren sehr ähnlich sind, unterschiedlich auf die Erholung von einer Wirtschaftskrise reagieren. Warum? „Wir haben festgestellt, dass der Unterschied teilweise auf der Jobkarte beruht, einem Netzwerk, das uns anhand der Ähnlichkeit der für die Ausführung dieser Jobs erforderlichen Fähigkeiten die Beziehung zwischen Jobs in einer Stadt aufzeigt“, erklärt Esteban Moro. Associate Professor am UC3M Department of Mathematics und Co-Autor der Studie, derzeit Gastprofessor am MIT Media Lab.

„Wenn diese Karte extrem begrenzt ist, dh wenn die Wahrscheinlichkeit sehr gering ist, einen ähnlichen Job zu finden (was wir als„ Job-Konnektivität “bezeichnen), sind die Städte weniger auf eine Jobkrise vorbereitet. Im Gegensatz dazu ist die Stadt besser vorbereitet, wenn diese Karte viele Möglichkeiten bietet, von einem Job zu einem ähnlichen zu wechseln. Dies wirkt sich auch auf die Löhne der Arbeitnehmer aus: Arbeitnehmer in Städten mit einem vielfältigeren Netzwerk verdienen mehr als diejenigen in derselben Beschäftigung in Städten, in denen dieses Netzwerk eingeschränkter ist “, fügt Esteban Moro hinzu.

Ökologie, komplexe Netzwerke und Arbeitskonnektivität

In der Ökologie und anderen Bereichen, in denen komplexe Netzwerke vorhanden sind, ist die Belastbarkeit eng mit der „Konnektivität“ der Netzwerke verbunden. In der Natur haben sich beispielsweise Ökosysteme mit vielen Verbindungen als widerstandsfähiger gegen bestimmte Schocks (wie Änderungen des Säuregehalts oder der Temperatur) erwiesen als solche mit weniger Verbindungen. Inspiriert von dieser Idee und basierend auf früheren Untersuchungen zur Netzwerkmodellierung modellierten die Autoren der Studie die Beziehungen zwischen Arbeitsplätzen in mehreren Städten in den USA. So wie die Konnektivität in der Natur die Widerstandsfähigkeit fördert, sagten sie voraus, dass Städte mit Arbeitsplätzen, die durch sich überschneidende Fähigkeiten und geografische Gegebenheiten verbunden sind, angesichts des wirtschaftlichen Schocks besser abschneiden würden als Städte ohne solche Netzwerke.

Um dies zu validieren, untersuchten die Forscher Daten des Bureau of Labour Statistics für alle Ballungsräume in den USA vom Beginn bis zum Ende der Großen Rezession (2008-2014). Basierend auf diesen Daten erstellten sie Karten der Joblandschaft in jedem Gebiet, einschließlich der Anzahl spezifischer Jobs, ihrer geografischen Verteilung und des Ausmaßes, in dem sich die erforderlichen Fähigkeiten mit anderen Jobs in dem Gebiet überschnitten. Die Größe einer bestimmten Stadt sowie ihre Beschäftigungsvielfalt spielten eine Rolle für die Widerstandsfähigkeit, wobei größere, vielfältigere Städte bessere Ergebnisse erzielten als kleinere und weniger vielfältige. Durch die Kontrolle von Größe und Vielfalt und die Berücksichtigung der Konnektivität von Arbeitsplätzen verbesserten sich jedoch die Vorhersagen der Spitzenarbeitslosenquoten während der Rezession erheblich. Mit anderen Worten, Städte, in denen die Konnektivität von Arbeitsplätzen vor dem Absturz höher war, waren wesentlich widerstandsfähiger und erholten sich schneller als Städte mit weniger vernetzten Märkten.

Selbst ohne vorübergehende Krisen wie die Große Rezession oder die COVID-Pandemie könnten Phänomene wie die Automatisierung die Arbeitslandschaft in vielen Bereichen in den kommenden Jahren radikal verändern. Wie können sich Städte auf diese Störung vorbereiten? Die Forscher in dieser Studie erweiterten ihr Modell, um vorherzusagen, wie sich die Arbeitsmärkte bei einem Verlust von Arbeitsplätzen aufgrund von Automatisierung verhalten würden. Sie stellten fest, dass Städte ähnlicher Größe in den frühen Stadien der Automatisierungsschocks in ähnlicher Weise betroffen wären, während Städte mit gut vernetzten Jobnetzwerken Vertriebenen bessere Möglichkeiten bieten würden, andere Jobs zu finden. Dies verhindert eine weit verbreitete Arbeitslosigkeit und führt in einigen Fällen sogar dazu, dass infolge des anfänglichen Automatisierungsschocks mehr Arbeitsplätze geschaffen werden.

Die Ergebnisse dieser Studie legen nahe, dass politische Entscheidungsträger bei der Planung der Zukunft der Beschäftigung in ihren Regionen die Konnektivität von Arbeitsplätzen berücksichtigen sollten, insbesondere dort, wo die Automatisierung eine große Anzahl von Arbeitsplätzen ersetzen soll. Darüber hinaus führt eine verbesserte Konnektivität nicht nur zu einer geringeren Arbeitslosigkeit, sondern trägt auch zu einem Anstieg der Gesamtlöhne bei. Diese Ergebnisse bieten eine neue Perspektive für Diskussionen über die Zukunft der Beschäftigung und können dazu beitragen, aktuelle Entscheidungen darüber, wo in Programme zur Schaffung von Arbeitsplätzen und zur Ausbildung investiert werden soll, zu leiten und zu ergänzen, sagen Forscher.

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https://www.uc3m.es/ss/Satellite/UC3MInstitucional/de/Detalle/Comunicacion_C/1371308984892/1371215537949/Identifican_los_factores_que_mejoran_la_resiliencia_laboral_en_las_ciudas

In der Ökologie und anderen Bereichen, in denen komplexe Netzwerke vorhanden sind, ist die Belastbarkeit eng mit der „Konnektivität“ der Netzwerke verbunden. In der Natur haben sich beispielsweise Ökosysteme mit vielen Verbindungen als widerstandsfähiger gegen bestimmte Schocks (wie Änderungen des Säuregehalts oder der Temperatur) erwiesen als solche mit weniger Verbindungen. Inspiriert von dieser Idee und basierend auf früheren Untersuchungen zur Netzwerkmodellierung modellierten die Autoren der Studie die Beziehungen zwischen Arbeitsplätzen in mehreren Städten in den USA. So wie die Konnektivität in der Natur die Widerstandsfähigkeit fördert, sagten sie voraus, dass Städte mit Arbeitsplätzen, die durch sich überschneidende Fähigkeiten und geografische Gegebenheiten verbunden sind, angesichts des wirtschaftlichen Schocks besser abschneiden würden als Städte ohne solche Netzwerke.

Source: https://bioengineer.org/the-factors-that-improve-job-resiliency-in-north-american-cities-have-been-identified/

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Prellbare künstliche Haut könnte Prothesen helfen, Roboter spüren Verletzungen

Quelle: Angepasst von ACS Applied Materials & Interfaces 2021, DOI: 10.1021/acsami.1c04911 Wenn jemand mit dem Ellbogen gegen eine Wand stößt, dann…

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Credit: Angepasst von ACS Applied Materials & Interfaces 2021, DOI: 10.1021/acsami.1c04911

Wenn jemand mit dem Ellbogen gegen eine Wand stößt, verspürt er nicht nur Schmerzen, sondern kann auch blaue Flecken bekommen. Roboter und Prothesen haben diese Warnzeichen nicht, was zu weiteren Verletzungen führen kann. Jetzt haben Forscher von ACS Applied Materials & Interfaces eine künstliche Haut entwickelt, die Kraft durch ionische Signale wahrnimmt und auch ihre Farbe von gelb zu einem blauen Fleck ändert, was einen visuellen Hinweis darauf liefert, dass ein Schaden aufgetreten ist.

Wissenschaftler haben viele verschiedene Arten von elektronischen Skins oder E-Skins entwickelt, die Reize durch Elektronenübertragung wahrnehmen können. Diese elektrischen Leiter sind jedoch nicht immer biokompatibel, was ihre Verwendung in einigen Arten von Prothesen einschränken könnte. Im Gegensatz dazu verwenden ionische Skins oder I-Skins Ionen als Ladungsträger, ähnlich der menschlichen Haut. Diese ionenleitfähigen Hydrogele weisen im Vergleich zu E-Skins eine überlegene Transparenz, Dehnbarkeit und Biokompatibilität auf. Qi Zhang, Shiping Zhu und Kollegen wollten eine I-Skin entwickeln, die nicht nur Änderungen des elektrischen Signals mit einer aufgebrachten Kraft registriert, sondern auch die Farbe ändern kann, um menschliche Blutergüsse nachzuahmen.

Die Forscher stellten ein ionisches Organohydrogel her, das ein Molekül namens Spiropyran enthielt, das unter mechanischer Belastung seine Farbe von blassgelb nach bläulich-violett ändert. Beim Testen zeigte das Gel beim Strecken oder Zusammendrücken Veränderungen der Farbe und der elektrischen Leitfähigkeit, und die violette Farbe blieb 2-5 Stunden lang bestehen, bevor sie wieder gelb wurde. Dann klebte das Team die I-Skin auf verschiedene Körperteile der Freiwilligen, wie Finger, Hand und Knie. Das Biegen oder Dehnen verursachte eine Änderung des elektrischen Signals, jedoch keine Blutergüsse, wie dies bei der menschlichen Haut der Fall ist. Durch kräftiges und wiederholtes Drücken, Schlagen und Kneifen kam es jedoch zu einem Farbwechsel. Die I-Skin, die in Bezug auf elektrische und optische Signale wie die menschliche Haut reagiert, eröffne neue Möglichkeiten, Schäden in Prothesen und Robotik zu erkennen, so die Forscher.

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Die Autoren danken der National Natural Science Foundation of China, dem Program for Guangdong Introducing Innovative and Entrepreneurial Teams, dem Shenzhen Science and Technology Program, dem 2019 Special Program for Central Government Guiding Local Science and Technology Development: Environmental Purification Functional Materials Research Platform, Shenzhen Key Laboratory of Advanced Materials Product Engineering und der CUHK-Shenzhen Presidential Fund.

Die Zusammenfassung zu diesem Artikel finden Sie hier.

Die American Chemical Society (ACS) ist eine vom US-Kongress gegründete gemeinnützige Organisation. Die Mission von ACS besteht darin, das breitere Chemieunternehmen und seine Praktiker zum Wohle der Erde und all ihrer Menschen voranzubringen. Die Gesellschaft ist weltweit führend bei der Förderung von Exzellenz in der naturwissenschaftlichen Ausbildung und bietet Zugang zu chemiebezogenen Informationen und Forschung durch ihre zahlreichen Forschungslösungen, von Experten begutachteten Zeitschriften, wissenschaftlichen Konferenzen, eBooks und wöchentlichen Nachrichtenmagazinen Chemical & Engineering News. ACS-Zeitschriften gehören zu den meistzitierten, vertrauenswürdigsten und meistgelesenen in der wissenschaftlichen Literatur; ACS selbst führt jedoch keine chemische Forschung durch. Als führender Anbieter von wissenschaftlichen Informationslösungen arbeitet die CAS-Abteilung mit globalen Innovatoren zusammen, um Durchbrüche durch Kuratieren, Verbinden und Analysieren des weltweiten wissenschaftlichen Wissens zu beschleunigen. Die Hauptniederlassungen von ACS befinden sich in Washington, D.C. und Columbus, Ohio.

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Source: https://bioengineer.org/bruisable-artificial-skin-could-help-prosthetics-robots-sense-injuries/

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Computer sagen den Kunstgeschmack der Menschen voraus

Neue Studie bietet Einblicke in die Art und Weise, wie Menschen ästhetische Urteile fällenBildnachweis: Smithsonian American Art Museum, Gift of Mrs. Joseph Schillinger Do…

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Credit: Smithsonian American Art Museum, Geschenk von Frau Joseph Schillinger

Mögen Sie die dicken Pinselstriche und weichen Farbpaletten eines impressionistischen Gemäldes wie denen von Claude Monet? Oder bevorzugen Sie die kräftigen Farben und abstrakten Formen eines Rothko? Der individuelle Kunstgeschmack hat eine gewisse Mystik, aber jetzt zeigt eine neue Caltech-Studie, dass ein einfaches Computerprogramm genau vorhersagen kann, welche Gemälde einem Menschen gefallen werden.

Die neue Studie, die in der Zeitschrift Nature Human Behaviour erschienen ist, nutzte Amazons Crowdsourcing-Plattform Mechanical Turk, um mehr als 1.500 Freiwillige zu gewinnen, um Gemälde in den Genres Impressionismus, Kubismus, Abstrakt und Farbfeld zu bewerten. Die Antworten der Freiwilligen wurden in ein Computerprogramm eingespeist, und nach dieser Einarbeitungszeit konnte der Computer die Kunstpräferenzen der Freiwilligen viel besser vorhersagen, als es zufällig geschehen würde.

„Früher dachte ich, die Bewertung von Kunst sei persönlich und subjektiv, daher war ich von diesem Ergebnis überrascht“, sagt Hauptautor Kiyohito Iigaya, ein Postdoktorand, der im Labor des Caltech-Professors für Psychologie John O’Doherty arbeitet.

Die Ergebnisse zeigten nicht nur, dass Computer diese Vorhersagen treffen können, sondern führten auch zu einem neuen Verständnis darüber, wie Menschen Kunst beurteilen.

„Der Hauptpunkt ist, dass wir einen Einblick in die Mechanismen gewinnen, mit denen Menschen ästhetische Urteile fällen“, sagt O’Doherty. „Das heißt, die Leute scheinen elementare Bildmerkmale zu verwenden und darüber zu kombinieren. Das ist ein erster Schritt, um zu verstehen, wie der Prozess funktioniert.“

In der Studie programmierte das Team den Computer so, dass die visuellen Attribute eines Gemäldes in sogenannte Low-Level-Merkmale – Merkmale wie Kontrast, Sättigung und Farbton – sowie High-Level-Merkmale, die menschliches Urteilsvermögen erfordern und Merkmale wie z als ob das Gemälde dynamisch oder still ist.

„Das Computerprogramm schätzt dann, wie sehr ein bestimmtes Merkmal bei der Entscheidung, wie sehr einem ein bestimmtes Kunstwerk gefällt, berücksichtigt wird“, erklärt Iigaya. „Bei diesen Entscheidungen werden sowohl die Low- als auch die High-Level-Funktionen miteinander kombiniert. Sobald der Computer das geschätzt hat, kann er erfolgreich die Vorliebe einer Person für ein anderes, zuvor unbekanntes Kunstwerk vorhersagen.“

Die Forscher fanden auch heraus, dass die Freiwilligen dazu neigten, sich in drei allgemeine Kategorien einzuteilen: diejenigen, die Gemälde mit realen Objekten mögen, wie zum Beispiel ein impressionistisches Gemälde; diejenigen, die farbenfrohe abstrakte Gemälde mögen, wie zum Beispiel ein Rothko; und diejenigen, die komplexe Gemälde mögen, wie Picassos kubistische Porträts. Die Mehrheit der Menschen fiel in die erste Kategorie der „realen Objekte“. „Viele Leute mochten die Impressionismus-Gemälde“, sagt Iigaya.

Darüber hinaus fanden die Forscher heraus, dass sie auch ein Deep Convolutional Neural Network (DCNN) trainieren könnten, um zu lernen, die Kunstpräferenzen der Freiwilligen mit ähnlicher Genauigkeit vorherzusagen. Ein DCNN ist eine Art maschinelles Lernprogramm, bei dem einem Computer eine Reihe von Trainingsbildern zugeführt wird, damit er lernen kann, Objekte zu klassifizieren, z. B. Katzen im Vergleich zu Hunden. Diese neuronalen Netze haben Einheiten, die wie Neuronen in einem Gehirn miteinander verbunden sind. Durch Ändern der Stärke der Verbindung einer Einheit zu einer anderen kann das Netzwerk „lernen“.

In diesem Fall umfasste der Deep-Learning-Ansatz keines der ausgewählten Low- oder High-Level-Visualfunktionen, die im ersten Teil der Studie verwendet wurden, sodass der Computer selbst „entscheiden“ musste, welche Merkmale er analysieren wollte.

„In Deep-Neural-Network-Modellen wissen wir nicht genau, wie das Netzwerk eine bestimmte Aufgabe löst, weil die Modelle von selbst lernen, ähnlich wie echte Gehirne“, erklärt Iigaya. „Es kann sehr mysteriös sein, aber als wir in das neuronale Netzwerk schauten, konnten wir feststellen, dass es dieselben Merkmalskategorien konstruierte, die wir selbst ausgewählt haben.“ Diese Ergebnisse weisen auf die Möglichkeit hin, dass Merkmale, die zur Bestimmung der ästhetischen Präferenz verwendet werden, in einer gehirnähnlichen Architektur auf natürliche Weise entstehen können.

„Wir prüfen jetzt aktiv, ob dies tatsächlich der Fall ist, indem wir uns das Gehirn der Menschen ansehen, während sie dieselben Entscheidungen treffen“, sagt O’Doherty.

In einem anderen Teil der Studie zeigten die Forscher auch, dass ihr einfaches Computerprogramm, das bereits auf Kunstpräferenzen trainiert war, genau vorhersagen konnte, welche Fotos Freiwillige gerne hätten. Sie zeigten den Freiwilligen Fotos von Schwimmbädern, Essen und anderen Szenen und sahen ähnliche Ergebnisse wie bei Bildern. Darüber hinaus zeigten die Forscher, dass auch die Umkehrung der Reihenfolge funktioniert: Nachdem die Freiwilligen zunächst Fotos trainiert hatten, konnten sie mit dem Programm die Kunstpräferenzen der Probanden genau vorhersagen.

Während das Computerprogramm erfolgreich die Kunstpräferenzen der Freiwilligen vorhersagen konnte, sagen die Forscher, dass es noch mehr über die Nuancen zu lernen gibt, die in den Geschmack jedes Einzelnen einfließen.

„Es gibt Aspekte von individuellen Präferenzen, die wir mit dieser Methode nicht erklären konnten“, sagt O’Doherty. „Diese eher idiosynkratische Komponente kann sich auf semantische Merkmale oder die Bedeutung eines Gemäldes, vergangene Erfahrungen und andere individuelle persönliche Merkmale beziehen, die die Bewertung beeinflussen können. Es kann immer noch möglich sein, diese Merkmale in einem Computermodell zu identifizieren und zu lernen, aber dazu wird eine detailliertere Untersuchung der Präferenzen jedes Einzelnen erforderlich sein, die sich möglicherweise nicht auf Einzelpersonen verallgemeinern lässt, wie wir es hier gefunden haben.“

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Die Studie mit dem Titel "Ästhetische Präferenz für Kunst kann aus einer Mischung aus niedrigen und hohen visuellen Merkmalen vorhergesagt werden", wurde vom National Institute of Mental Health (über das Conte Center for the Neurobiology of Social Decision Making) von Caltech finanziert. das National Institute on Drug Abuse, die Japan Society for Promotion of Science, die Swartz Foundation, die Suntory Foundation und das William H. and Helen Lang Summer Undergraduate Research Fellowship. Andere Caltech-Autoren sind Sanghyun Yi, Iman A. Wahle (BS ’20) und Koranis Tanwisuth, der jetzt Doktorand an der UC Berkeley ist.

„Früher dachte ich, die Bewertung von Kunst sei persönlich und subjektiv, daher war ich von diesem Ergebnis überrascht“, sagt Hauptautor Kiyohito Iigaya, ein Postdoktorand, der im Labor des Caltech-Professors für Psychologie John O’Doherty arbeitet.

Source: https://bioengineer.org/computers-predict-peoples-tastes-in-art/

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Die Kraft der Natur nutzen durch produktive mikrobielle Konsortien in der Biotechnologie

Credit: @PROMICON Die gezielte Kontrolle komplexer Mikrobiome ist bekanntermaßen schwierig und aktuelle Ansätze werden oft von einfachen Versuch-und-Irrtum-Ansätzen geleitet….

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Die gezielte Kontrolle komplexer Mikrobiome ist bekanntermaßen schwierig und aktuelle Ansätze werden oft von einfachen Versuch und Irrtum geleitet. Das neue Horizon 2020 Projekt PROMICON – Harnessing the power of nature through PROductive MIcrobial CONsortia in biotechnology – measure, model, master (http://www.promicon.eu) wird nicht nur völlig neue Produktionswege und einen Paradigmenwechsel von Monokulturen hin zu Mischkulturen in der Biotechnologie, sondern hat auch das Potenzial, über die Biotechnologie hinaus neue Behandlungsoptionen in der Biomedizin zu inspirieren.

Ein Forschungsteam führender Wissenschaftler auf dem Gebiet der Biotechnologie entwickelt gemeinsam eine effiziente biotechnologische Produktionsplattform, die Synergien zwischen Strain-Engineering-Strategien mit der Robustheit von Mikrobiomen und ihrer metabolischen Plastizität bei organischen Umwandlungen schafft. Das Projekt bringt Experten und Wissenschaftler von 10 Institutionen aus 7 europäischen Ländern zusammen.

„Nach über 15 Jahren Tätigkeit im Bereich Biotechnologie mit Schwerpunkt Reinkulturen glaube ich heute, dass eine Kombination von System- und Synthetischer Biologie mit der Widerstandsfähigkeit mikrobieller Gemeinschaften ein enormes Potenzial hat, die großen Herausforderungen unserer Zeit zu meistern. Wir haben jetzt ein Technologiestadium erreicht, in dem wir das Beste aus beiden Welten, der mikrobiellen Zusammenarbeit und der Herstellung von Zielsubstanzen, vereinen können. Diesen Prozess produktiv zu meistern ist das übergeordnete Ziel von PROMICON und ich freue mich, ein so tolles Team an Bord zu haben“, sagt PROMICON-Koordinator Dr. Jens Krömer vom Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung – UFZ.

PROMICON wird von bestehenden Mikrobiomen in der Natur lernen und das Wissen dann für neue industrielle Anwendungen nutzen. Durch einen Top-Down-Ansatz wird PROMICON bestehende Mikrobiome aus der Natur für die Herstellung von Polyhydroxyalkanoaten (PHA), Exo-Polysacchariden (EPS), Phycobiliproteinen (PPP) für den Material- und Biomaterialbereich sowie Pigmenten für der Futter- und Lebensmittelindustrie. Durch einen Bottom-up-Ansatz werden neue synthetische produktive Mikrobiome durch einen iterativen Design-Build-Test-Learn-Zyklus unter Verwendung von Systemmetabolismus generiert. Diese von natürlichen Mikrobiomen inspirierten mikrobiellen Konsortien werden zur biotechnologischen Produktion von Butanol und Wasserstoff für die Chemie- und Kraftstoffindustrie sowie funktionalisiertem bakteriellem Polyester (antimikrobielles PHACOS) verwendet. Die synthetischen Konsortien werden identifizierte Primärproduzenten (Landwirte), Sekundärkonvertierer (Arbeiter) und wesentliche Stämme für die Stabilität des Mikrobioms (Balancer) umfassen.

Die in PROMICON entwickelten neuen Konzepte werden einen transformativen Charakter für die Bioökonomie haben. Auf der Website des Projekts wird eine spezielle Benutzerecke für Richtlinien zur Verfügung gestellt, um die neuesten Richtlinienaktualisierungen sicherzustellen. PROMICON wird die Verwertungsbemühungen demonstrieren, um ein frühzeitiges und aktives Engagement während des gesamten Projekts mit relevanten breiten Interessengruppen (Endnutzern, Regulierungsbehörden/politischen Entscheidungsträgern, Investoren usw.) zu erleichtern.

Am 17. und 18. Juni wird das Projekt sein offizielles Kick-off-Meeting abhalten. Um angesichts von COVID-19 eine sichere Umgebung zu schaffen, wird der Beginn der vierjährigen Forschungs- und Innovationsaktion vollständig online erfolgen.

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Dieses Projekt wird aus dem Forschungs- und Innovationsprogramm Horizon 2020 der Europäischen Union unter der Finanzhilfevereinbarung Nr. 101000733 finanziert.

Am 17. und 18. Juni wird das Projekt sein offizielles Kick-off-Meeting abhalten. Um angesichts von COVID-19 eine sichere Umgebung zu schaffen, wird der Beginn der vierjährigen Forschungs- und Innovationsaktion vollständig online erfolgen.

Source: https://bioengineer.org/harnessing-the-power-of-nature-through-productive-microbial-consortia-in-biotechnology/

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