Deze thesis is een poging om precies dit onderzoeksgebied te overbruggen dat ligt tussen ruw gegeven en abstract concept, tussen praktijk en theorie, binnen het kader van de hedendaagse bacteriële taxonomie. Als gevolg hiervan is het een kruisbestuiving geworden tussen microbiologie, wiskunde en computerwetenschappen. De kunst om het landschap van de bacteriële diversiteit uit te tekenen, gebruikt als een metafoor voor het modelleren van de taxonomie, vereist het bepalen van een representatieve waaier aan reproduceerbare en vergelijkbare experimentele kenmerken van een verzameling bacteriën (microbiologie/taxonomie), het ontwerpen en implementeren van objectieve classificatiemethodes voor het groeperen van gegevens op een niet gecoördineerde manier (wiskunde/classificatie) en het consolideren van experimentele gegevens en hun verschillende onderverdelingen via een uniforme en weldoordachte aanpak (computerwetenschappen/kennisbeheer).
Men kan zich gemakkelijk een globaal kennissysteem voor de geest halen dat de vellen vol experimentele gegevens die voortspruiten uit de microbiologische onderzoeksverrichtingen op een gestructureerde en geüniformiseerde manier kan absorberen. Een dergelijk kennisbeheersysteem zou een ongelofelijke vooruitgang betekenen voor de mogelijke toepassing van intelligente en goed gefundeerde methodes voor het ontginnen van de gegevens, ingezet als hulpmiddel om het afbakenen van objectieve en universele taxonomische consensusmodellen op een betere manier te stroomlijnen en te automatiseren. Bovendien kunnen dergelijke inferentiesystemen in staat worden geacht om ogenblikkelijk te reageren op een toevloed van nieuwe gegevens en interactief te communiceren met de buitenwereld indien noodzakelijke stukken voor het vervolledigen van de taxonomische puzzel zouden ontbreken. De geldigheid van nieuwe inzichten of hypothesen omtrent het leven en de evolutie van bacteriën zou onmiddellijk kunnen getoetst worden aan deze vergaarbakken vol kennis, mogelijks met een directe aanpassing van bestaande taxonomische modellen tot gevolg.
Vooraleer de betrachtingen van een autodidactisch inferentiesysteem voor het uittekenen van het landschap van de bacteriële diversiteit kunnen gerealiseerd worden, moeten belangrijke technische en organisatorische hindernissen overwonnen worden. Dit vraagt het verleggen van de grenzen van een mondiale uitwisseling van gegevens, het nasporen en invullen van de hiaten in de waarnemingen, en het verkennen van de mogelijkheden van nieuwe technieken voor het ontginnen van gegevens, ten voordele van een beter inzicht in het leven en de evolutie van bacteriën. Spijts de nog vele onopgeloste kwesties, kunnen de ideeën die worden aangebracht in deze verhandeling als stimulans en leidraad dienen bij het integreren en exploiteren van microbiële gegevens, in plaats van het blijvend koesteren van een ijdele hoo
