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ASSOZIIERTE PROJEKTE

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MEDIcow – Individualisierte Mastitis-Risikoeinschätzung in der Milchviehhaltung durch Sensoren, Digitalisierung und künstliche Intelligenz

Das deutsch-irische Kooperationsprojekt MEDICow hat sich zum Ziel gesetzt, auf Basis eines multisensorischen Ansatzes ein Werkzeug zur frühzeitigen, tierindividuellen Mastitiserkennung für Milchkühe zu entwickeln. Mithilfe verschiedener Methoden aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) soll eine hoch-sensitive Mastitis-Risikoabschätzung ermöglicht und somit die Zeitspanne zwischen der Infektion und der Behandlung signifikant verkürzt werden. Im Rahmen des Projekts sind auch die neu entwickelten molekularen Mastitis-Nachweisverfahren zu überprüfen und bei ihrer Eignung als Schnelltest in das Vorhaben aufzunehmen. Ziel ist, auf Basis der Verknüpfung von Sensor- und Analysedaten ein Echtzeit-Entscheidungsunterstützungsmodell zu entwickeln. Durch die Verknüpfung historischer mit aktuellen Daten in Form von Bildung neuronaler Netze und weiterer Methoden der KI soll es auch möglich sein, Warnungen zu besonders erkrankungsgefährdeten Tieren auszusprechen. Die Einbeziehung irischer Eutergesundheitsdaten soll Aufschluss über den Einfluss verschiedener Haltungsbedingungen und Witterungseinflüsse auf die Eutergesundheit geben. Das MEDICow-Modell soll auch auf Milchviehbetriebe mit konventioneller Melktechnik anwendbar sein.

Beginn: 01.11.2021
Ende: 31.10.2024

Koordinierendes Institut

  • Leibniz-Institut für Agrartechnik und Bioökonomie e.V. (ATB)

Koordination

Partner

  • Teagasc
  • Freie Universität Berlin
  • Deutsche Sammlung von Mikroorganismen und Zellkulturen (DSMZ)

Projektteam ATB

Weitere Informationen finden Sie hier

 

 

>     ENVIRE - Maßnahmen zur Bekämpfung der Verbreitung von antimikrobiellen Resistenzen in Masthähnchen über die Umwelt zum Menschen<     ENVIRE - Maßnahmen zur Bekämpfung der Verbreitung von antimikrobiellen Resistenzen in Masthähnchen über die Umwelt zum Menschen

ENVIRE - Maßnahmen zur Bekämpfung der Verbreitung von antimikrobiellen Resistenzen in Masthähnchen über die Umwelt zum Menschen

Bei dem Projekt ENVIRE handelt es sich um eine Interventionsstudie, bei der das Potenzial verschiedener Maßnahmen auf die Ausbreitung von Antibiotikaresistenzen in Hühnerfarmen und deren Umgebung untersucht werden soll. In dieser experimentellen Studie, bei der sechs Arbeitsgruppen aus Deutschland, Frankreich, Litauen, Polen und Tunesien ihre Expertise bündeln, soll untersucht werden, ob und in welchem Maße Änderungen in der Haltung, der Art des Arzneimitteleinsatzes oder der Lagerung und Reinigung von Dung und Abwässern zu einer Reduzierung von Arzneimittelresistenzen führen und die Übertragung in die Umwelt auf den Menschen verringern. Das Projekt wird von dem Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) für drei Jahre gefördert und nimmt seine Arbeit im April 2022 auf.

 

Projekt Partner

  • Roswitha Merle, Freie Universität Berlin, Deutschland (Koordinatorin)
  • Lucie Collineau, French Agency for Food, Environmental and Occupational Health & Safety, Frankreich
  • Mindaugas Malakauskas, Veterinary Academy of Lithuanian University of Health Sciences, Litauen
  • Marta Kuzminska-Bajor, Wroclaw University of Environmental and Life Sciences, Polen
  • Wejdene Mansour, University of Sousse, Tunesien
  • Tina Kabelitz, Leibniz-Institut für Agrartechnik und Bioökonomie e.V. (ATB) , Deutschland

Weitere Informationen finden Sie hier 

 

 

SEED MONEY PROJEKTE (SMP)

>     SMP1: Charakterisierung von Antibiotikaresistenz-tragenden Genomen aus Gewässern und Sedimenten mittels PacBio long-read Sequenzierungstechnologie  <     SMP1: Charakterisierung von Antibiotikaresistenz-tragenden Genomen aus Gewässern und Sedimenten mittels PacBio long-read Sequenzierungstechnologie

SMP1: Charakterisierung von Antiobiotikaresistenz-tragenden Genomen aus Gewässern und Sedimenten mittels PacBio long-read Sequenzierungstechnologie 

Die Leibniz-Forschungsallianz hat im Rahmen des Projektes "Wasser als Lebensraum und Vektor für AMR-Mikroben” (IPT6) zusätzliche Fördermittel bereitgestellt. Diese werden verwendet, um Long-Read-Metagenome aus der Wassersäule und den Sedimenten von Süßwasser-Ökosystemen zu erzeugen. Die Long-Read-Sequenzierung ist von entscheidender Bedeutung, um eine Verbindung zwischen antimikrobiellen Resistenzgenen und ihren Trägern (verschiedene Bakterien- und Pilzarten) herzustellen. Die gezielte Ausweitung der Long-Read-Sequenzierung kann darüber hinaus das Wissen über die spezifischen Vektoren von Resistenzgenen - wie Plasmide oder andere mobile genetische Elemente - in aquatischen Ökosystemen erweitern.

Start:    01.11.2021
Ende:    31.10.2024

Koordinierendes Institut

Koordination

  • Prof. Dr. Hans-Peter Grossart (IGB)

Partner

Projektteam 

  • Prof. Dr. Hans-Peter Grossart (IGB)
  • Prof. Dr. Alex Greenwood (IZW)
  • Prof. Dr. Ulrich Nübel (DSMZ)
  • M. Sc. Pau De Yebra Rodó (IGB)

 

>     SMP2: Systematische globale Analyse nationaler Aktionspläne zur Bekämpfung antimikrobieller Resistenz  <     SMP2: Systematische globale Analyse nationaler Aktionspläne zur Bekämpfung antimikrobieller Resistenz

SMP2: ystematische globale Analyse nationaler Aktionspläne zur Bekämpfung antimikrobieller Resistenz 

Die Mehrheit aller Länder weltweit hat mittlerweile nationale Aktionspläne (NAPs) zur Eindämmung antimikrobieller Resistenz (AMR) entwickelt. Erste Studien weisen allerdings darauf hin, dass die Steuerung und Umsetzung vieler NAPs stark verzögert und unvollständig ist.

Gemeinsam mit dem Global Health Governance Programme in Edinburgh führen wir in diesem Projekt eine globale Governance Analyse aller Länder durch, die mit einem Self-assessment Survey in der globalen Tripartite Datenbank für AMR vertreten sind (TraCCS). Wir wenden hierfür einen Governance-Framework zur Bewertung nationaler AMR Aktionspläne von Anderson et al. (2019) an, um die globale Antwort auf AMR zu messen.

Start:    01.11.2021
Ende:    31.10.2024

Koordinierendes Institut

Partner

Projektteam 

  • Prof. Dr. Wolfgang Hein (GIGA)
  • Dr. Anne Harant (GIGA)
  • Dr. Denise Dekker (BNITM)
  • Prof. Dr. Devi Sridhar (Global Health Governance Programme, Universität Edinburgh
  • Dr. Genevie Fernandes (Global Health Governance Programme, Universität Edinburgh
  • M. Sc. Jay Patel  (Global Health Governance Programme, Universität Edinburgh)