Dr. T. T. Yen le
Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Fakultät für Biologie
Aquatische Ökologie
Universitätsstr. 5
D-45141 Essen
Raum S05T03B19
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Fax: +49.201.18.32179
yen.le@uni-due.de
Profil
Mit einem Huygens-Stipendium (NUFFIC, Niederlande) erhielt ich 2011 an der Radboud University Nijmegen/Niederlande, den Master in Umweltwissenschaften, Spezialstudium: Bewertung des menschlichen und ökologischen Risikos (HERA). Anschließend arbeitete ich an der Radboud University und dem Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu (RIVM) in den Niederlanden an der Modellierung der Akkumulation und Toxizität von Metallmischungen und wurde im Dezember 2012 promoviert. Verschiedene Methoden, z.B. das Biotic Ligand Modell (BLM) und der elektrostatische Ansatz wurden angewendet, um Wechselwirkungen zwischen Metallen in der Umwelt und an Orten toxischer Einwirkungen zu berücksichtigen. Die Forschung trägt zu ersten Grundlagen für die Anwendung dieser Methoden auf Metallmischungen bei.
Mein Forschungsinteresse gilt noch immer der Bewertung des menschlichen und ökologischen Risikos (HERA). Meine erste Post-Doc-Forschung (an der Radboud University) wurde vom niederländischen Ministerium für Infrastruktur und Umwelt finanziert, um die Abschätzungen der Metallakkumulation in essbaren Gemüseteilen zu verbessern. Anschließend erweiterte ich die Methoden, die ich für chemische Gemische angewendet habe, um die Auswirkungen mehrerer Stressoren (sowohl chemischer als auch nicht chemischer Stressoren) zu modellieren. Die erste Erweiterung besteht darin, den Einfluss des Parasitismus auf die Metallansammlung in Fischen zu berücksichtigen, als ich an die Universität Duisburg-Essen zog. Die Forschung wurde die von der Alexander Von Humboldt-Stiftung in Deutschland gefördert.
Ich konzentriere mich auf die Charakterisierung der Kausalität von Stressor-Effekten. Zum Beispiel wird die Metalltoxizität als Funktion des Zuges aus der chemischen Speziation in der Umwelt simuliert - Metallaufnahme - subzelluläre Fraktionierung - toxische Wirkungen. Solche Ansätze zielen darauf ab, die Fähigkeit zur Vorhersage der Reaktion von Organismen unter umweltrelevanten Bedingungen zu verbessern.