Verbundvorhaben: Lösungsansätze für die Mustererkennung kleiner Moleküle bei der Translokation durch Nanoporen Teilvorhaben: Entwicklung und Optimierung eines Nanopor-Assays mit dazugehöriger Datenanalytik

Neben der Erkundung der Grenzen des kommerziellen Systems von Oxford Nanopore (AP1), der Anwendung biologischer Poren für Moleküle geeigneter Größe (ähnlich der von Nukleinsäuren) und der Durchführung von Signalanalysen (AP 4) streben wir die de novo-Generierung eines funktionalen Nano-/Mikrosystems an, das auf Festkörper- statt auf biologischen Poren basiert (AP1 und AP3). Wir planen, eine vielseitige Lösung anzubieten, die je nach der geplanten Identifizierung und Quantifizierung kleiner Moleküle angepasst werden kann. Die Verwendung von Festkörper-Nanoporen mit genau definierter Porengröße und Porendichte wird eine Feineinstellung verschiedener Parameter ermöglichen, die die molekulare Translokation durch die Poren kontrollieren und somit den Fingerabdruck kleiner Moleküle ermöglichen, was mit den derzeitigen kommerziellen Systemen nicht möglich ist. Wir beginnen mit der Untersuchung strukturell verwandter Moleküle ähnlicher Größe (z. B. Aminosäuren), die mit demselben Festkörperporendurchmesser analysiert werden können, aber durch (chemische) Oberflächen- und Porenmodifikation und/oder DNA-Strukturen (Origami) unterschieden werden können (AP1 und AP3), um verschiedene Moleküle durch Signalanalyse zu unterscheiden. Alternativ können für verschiedene Moleküle mit ähnlicher Größe die chemischen Modifikationen an die einzelnen Moleküle angepasst werden und die Analyse kann in einer modularen Porenarray-Lösung durchgeführt werden. Dies wird in enger Zusammenarbeit mit Experten für quantenchemische Berechnungen, Datenanalyse und KI durchgeführt, um die Auswirkungen verschiedener chemischer Modifikationen auf den Nachweis kleiner Moleküle zu bewerten und um zu prüfen, ob dies vor den Experimenten berechnet und vorhergesagt werden kann (AP2). Untersucht wird auch, ob sich dies in reproduzierbaren Veränderungen widerspiegelt, die durch Datenanalyse (AP3) und maschinelles Lernen (AP5 und AP6) nachgewiesen werden können.