Nieuwsflash faculteit Bètawetenschappen: AI en beroepsrisico’s, communicatie over oceaan-onderzoek, en meer

Bij de faculteit Bètawetenschappen van de Universiteit Utrecht houden we je graag op de hoogte van de allernieuwste ontwikkelingen, spraakmakende doorbraken en bijzondere prestaties binnen ons onderzoek en onderwijs. In deze nieuwsflash vind je korte updates over verschillende onderwerpen, als aanvulling op de meer uitgebreide artikelen in onze nieuwsfeed.

Waarom berichten media vaker over oceaanplastic dan over oceaan en klimaatverandering?

Is het je ook opgevallen dat onderzoek naar oceaanplastic prominenter aanwezig is in de media dan onderzoek naar oceaan en klimaatverandering? Waarom is dit het geval? Deze vraag vormde de inspiratie voor het onderzoek van Aike Vonk dat vandaag verscheen in het Journal of Science Communication.

In het onderzoek, ontdekten Vonk en collega’s dat universiteiten en andere onderzoeksorganisaties uitgebreider communiceren over onderzoek naar oceaanplastic dan over onderzoek naar oceaan en klimaatverandering. Met andere woorden, persberichten over onderzoek naar oceaanplastic plaatsten het onderzoek vaker in context, bijvoorbeeld door problemen en oorzaken te benoemen, oplossingen aan te dragen en morele afwegingen te maken. Het is heel goed mogelijk dat deze verschillen in framing van invloed zijn op de mate waarin media over de onderwerpen berichten. Vervolgonderzoek moet uitwijzen of deze hypothese inderdaad klopt.

Daarnaast ontdekten de onderzoekers dat narratieven voornamelijk werden gebruikt om wetenschap menselijk te maken en wetenschappers te portretteren. En niet zozeer om de sociale dimensies van oceaanproblemen voor het voetlicht te brengen. We weten dat het opnemen van sociale dimensies in persberichten helpt om het publiek te betrekken. Daarom zouden persberichten over oceaan-gerelateerde onderwerpen verbeterd kunnen worden door deze dimensies op te nemen.

AI-systeem ondersteunt onderzoek naar beroepsrisico's 

Werk brengt soms gezondheidsrisico's met zich mee, zoals blootstelling aan asbest of constant lawaai. Om deze risico’s te onderzoeken, worden beroepsbeschrijvingen verzameld en door experts gestandaardiseerd met classificatiesystemen. Dit proces is echter duur en vraagt veel tijd en deskundigheid.

Om de menselijke experts te ontlasten, heeft onderzoeker Mathijs Langezaal met behulp van 812.552 beroepsbeschrijvingen een AI-systeem ontwikkeld dat zulke beschrijvingen automatisch classificeert volgens verschillende internationale richtlijnen. Bij iedere classificatie wordt een nauwkeurigheidscore toegekend, die experts kunnen gebruiken om vast te stellen welke codes gecontroleerd en mogelijk verbeterd moeten worden. Hierdoor wordt zowel het proces versneld als de nauwkeurigheid gewaarborgd.

Het AI-systeem presteert beter dan zowel experts als andere beschikbare tools. Hierdoor kan onderzoek naar beroepsrisico’s sneller en nauwkeuriger verlopen, wat uiteindelijk leidt tot veiligere werkomgevingen en een afname in werkgerelateerde sterfgevallen.

WomenNetPhysics: de eerste Nederlandse conferentie over vrouwen in de natuurkunde

Hoewel universiteiten hun best doen om meer vrouwelijke natuurkunde studenten aan te trekken, is nog steeds slechts één op de vier studenten vrouw. Dit betekent dat vrouwen die voor natuurkunde kiezen vaak in de minderheid zijn gedurende hun hele carrière.

Op 22 maart zal de Universiteit Utrecht de allereerste conferentie in Nederland organiseren over vrouwen die werkzaam zijn in de natuurkunde. WomenNetPhysics is een netwerkevenement voor iedereen die geïnteresseerd is in de rol van vrouwen in de natuurkunde, ongeacht waar je staat in je carrière - of je nu een student, academicus of professional in de industrie bent. Meer informatie en aanmelden.

Genexpressie en ontwikkelingsleeftijd

Een artikel van de Utrechtse onderzoekers Abraham van Eijnatten en Basten Snoek en hun collega's van Wageningen UR is uitgelicht in het februarinummer van het wetenschappelijke tijdschrift G3: Genes|Genomes|Genetics.

In het artikel duiken de wetenschappers in de regulering van genexpressie, het tot uiting komen van genen, wat een cruciale rol speelt bij de ontwikkeling van organismen en hoe ze zich aanpassen aan veranderende omstandigheden. De meeste genen coderen voor eiwitten, biologische moleculen die specifieke functies hebben. Wanneer een gen meer of minder tot expressie komt, verhoogt of verlaagt dit de productie van het bijbehorende eiwit, wat de fysiologische toestand of het gedrag van een organisme kan beïnvloeden. Met behulp van een statistische methode die bekend staat als expression quantitative trait locus mapping (eQTL mapping) worden genexpressieniveaus gekoppeld aan specifieke regio's binnen de volledige set DNA van een organisme, ofwel het genoom.

Door genexpressiedata van jonge nematoden (rondwormen) te analyseren, ontdekten Van Eijnatten en zijn collega's dat veel regio's van het genoom die de expressie van genen beïnvloeden, variatie vertonen afhankelijk van de 'ontwikkelingsleeftijd'. Dit bemoeilijkt de interpretatie van eQTL-experimenten, waarbij onderzoekers geïnteresseerd zijn in de effecten van bepaalde behandelingen op de genexpressie. Van Eijnatten legt uit: "Individuen ontwikkelen zich niet allemaal op hetzelfde tempo. Zelfs als organismen even oud zijn, kunnen ze toch verschillen in hun 'ontwikkelingsleeftijd', wat de expressie van duizenden genen kan beïnvloeden. Daarom adviseren we onderzoekers die eQTL-experimenten uitvoeren om te corrigeren voor variatie in ontwikkelingsleeftijd. In ons artikel delen we een methode om dit te doen en geven we aan hoe patronen die voortkomen uit eQTL mapping beter geïnterpreteerd kunnen worden."