mycoreobjectrosdok_disshab_0000003509rosdok_disshab_0000003509rosdokdisshabrosdok_derivate_00002268212026-04-16T15:07:09.704Z2026-04-16T14:43:40.909ZMCRJANITOReditorFGpublished1rosdok_derivate_0000226821truetruederivate_types:fulltextVolltextfulltextwf_edit_epub wf_register_epubstate:publishedstate:publishedveröffentlichtpublishedrosdok_id000053221968855432Oau2026-04-162026-04-16T14:55:37ZrdaConverted from PICA to MODS using Pica2MODS XSLT Transformer 2.14-SNAPSHOT [SCM: "" "" ""] with mode 'DEFAULT'.DissertationHochschulschriftPredictors of Vibrio vulnificus occurrencea machine learning approachVibrio vulnificus, a deadly marine bacterium, is expanding due to climate change, warming waters, and eutrophication in estuarine environments. This thesis analyzes its spread using global 16S rRNA data and machine learning models, identifying temperature, salinity, and chlorophyll a as key predictors. A rapid, affordable detection method was developed. In the Baltic Sea, eutrophication stimulates V. vulnificus more than seagrass suppresses it. Reducing nutrient-driven blooms may be key to limiting its growth worldwide.DavidRiedinger1996 -VerfasserInaut1396402276MatthiasLabrenz1966 -AkademischeR BetreuerIndgs13682028XLeibniz-Institut für Ostseeforschung WarnemündeHolgerScholz20./21. JahrhundertAkademischeR BetreuerIndgs1272433781Robert Koch Institut38329-6Universität Rostock1419 - 19761990 -Grad-verleihende Institutiondgg2147083-2Universität Rostock. 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