Metaproteomics wordt meer en meer gebruikt om een beeld te vormen van alle eiwitten in een microbieel ecosysteem. Deze eiwitten zijn belangrijk omdat zij de ‘werkers’ zijn in de cel; het zijn de eiwitten die de chemische reacties van het leven uitvoeren, die de communicatie met andere cellen verzorgen, en die toelaten dat microbiële cellen kunnen communiceren met de cellen van een gastheer. Daarom wordt metaproteomics vaak ingezet om microben te bestuderen die samenleven met andere organismen, zoals in de menselijke darm, op en in de wortels van planten, en in biogasreactoren. Hoewel metaproteomics erg populair is, zijn er nog belangrijke uitdagingen met betrekking tot data anlyse die een gedetailleerd inzicht in deze microbiële ecosystemen in de weg staan. Het is net deze uitdaging om optimaal de gegenereerde data te analyseren die we in dit project zullen aangaan. We zullen hiertoe twee computationele componenten ontwikkelen: een gevoelig en betrouwbaar identificatie-algoritme, om de bekomen data om te zetten in eiwitlijsten, en software om de hoeveelheden van elk eiwit in de stalen te bepalen en statistisch te evalueren. Dit laatste zal ons toelaten om vergelijkingen te maken tussen verschillende stalen (zieke tegenover gezonde mensen; snelgroeiende tegenover slecht groeiende planten; performante bioreactoren tegenover laag productieve bioreactoren). Bovendien zullen we deze oplossingen als gebruikersgeöriënteerde, open source software beschikbaar maken zodat zo veel mogelijk mensne gebruik zullen kunnen maken van onze nieuwe algoritmen.