4. Praxisnahe Fallstudien

2. AR und Multi-Omics-Integration in der Feldüberwachung

Eine der wichtigsten Herausforderungen bei Feldtests ist die Interpretation von Multi-Omics-Daten (z. B. Metagenomik, Transkriptomik), die aus Probenahmebrunnen und Bodenproben gewonnen werden. Traditionell werden diese Datensätze in Labors analysiert und auf Computern visualisiert. Mit AR kann jedoch eine Echtzeit-, ortsbasierte Visualisierung der mikrobiellen Genexpression oder Populationsverschiebungen ermöglicht werden.

Beispielsweise könnten Forscher mit einer AR-Oberfläche ein Gerät auf einen Überwachungsbrunnen richten und die relative Häufigkeit von Genen anzeigen, die mit Uranreduktion (z. B. cydA, sodA) oder mit Abbauwegen von Kohlenwasserstoffen in ölbelasteten Böden verbunden sind (Guo et al., 2023). Dieser Ansatz unterstützt nicht nur die räumliche Interpretation komplexer mikrobieller Daten, sondern erleichtert auch die Zusammenarbeit zwischen Feldteams und Laboranalysten.

Neuere Studien in der mikrobiellen Ökologie haben den Nutzen von AR bei der kontextbezogenen Darstellung von metagenomischen Daten hervorgehoben, die wissenschaftliche Kommunikation verbessert und eine intuitivere Entscheidungsfindung während der Standortüberwachung ermöglicht (Wang et al., 2022).