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dc.contributor.advisor Morgenstern, Burkhard Prof. Dr. de
dc.contributor.author Schreiber, Fabian de
dc.date.accessioned 2010-07-16T06:54:10Z de
dc.date.accessioned 2013-01-18T14:24:41Z de
dc.date.available 2013-01-30T23:50:18Z de
dc.date.issued 2010-07-16 de
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0006-B517-8 de
dc.description.abstract Diese Doktorarbeit befasst sich zum einen mit der Entwicklung und Anwendung von Methoden im Bereich der Phylogenomik basaler Tiere zum anderen mit der Methodenentwicklung in der Metagenomik.Bisherige Studien, die sich mit der Auflösung der basalen Tiere Cnidaria, Ctenophora, Porifera (Schwämme) und Placozoa beschäftigten, führten - trotz Verwendung riesiger Datenmengen - zu widersprüchlichen Ergebnissen und stehen in Konflikt zu traditionellen Stammbäumen, die auf morphologischen Daten beruhen. Ein aufgelöster Stammbaum erlaubt es, Schlußfolgerungen über die frühe Evolution des tierischen Bauplans zu ziehen. Neue Methoden und die Verwendung größerer Datenmengen sind erforderlich, um bestehende Hypothesen zu testen und den Stammbaum der basalen Tiere aufzulösen und den phylogenetischen Ursprung der Schwämme (monophyletisch oder nicht) zu klären. Eine neu entwickelte Softwarepipeline soll es - unter Verwendung bestehender Methoden zur Sequenzsuche, EST Translation, Sequenzalignment und Maskierung ungeeigneter Daten in Sequenzalignments - erlauben, automatisch Datensätze zu erstellen, die als Basis zur Stammbaumberechnung geeignet sind. In dieser Arbeit haben wir OrthoSelect entwickelt. OrthoSelect ist eine neue Methode zur automatischen Erstellung von Datensätzen in der Phylogenomik. Wir haben zwei große phylogenomische Datensätze mit erweitertem Taxon Sampling der basalen Tiere zusammengestellt und unter Verwendung einer besseren Außengruppe analysiert. OrthoSelect ist ein auf alle taxonomischen Gruppen anwendbares Program und damit sehr wertvoll für sämtliche phylogenetischen Studien, die auf riesigen Datenmengen basieren. Unsere Analysen unterstützen die Hypothese des monophyletischen Ursprungs der Schwämme, führten jedoch im Bezug auf die Verwandtschaftsverhältnisse der basalen Tiere zu keinem eindeutigen Ergebnis.Im Bereich der Metagenomik, der Erforschung unkultivierbarer Mikroorganismen, werden neue Methoden benötigt, um taxonomische Profile von Metagenomen zu berechnen. Diese Methoden müssen effizient sein und gut mit den zunehmenden Datensatzgrßen von neuen Sequenziertechnologien skalieren. Wir entwickelten die neue Methode Treephyler, die sehr genau ist und dabei ~10 mal schneller als bestehende Methoden ist. Treephyler ist damit bestens geeignet, um mit riesigen Datensätzen, wie sie zum Beispiel bei der Erforschung des menschlichen Mikrobioms entstehen, umzugehen. de
dc.format.mimetype application/pdf de
dc.language.iso eng de
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ de
dc.title The quest for orthologs, the tree of basal animals, and taxonomic profiles of metagenomes de
dc.type doctoralThesis de
dc.title.translated Die Suche nach Orthologen, dem Stammbaum früher Tiere und taxonomische Profile von Metagenomen de
dc.contributor.referee Walter, Lutz Prof. Dr. de
dc.date.examination 2010-06-25 de
dc.subject.dnb 570 Biowissenschaften de
dc.subject.dnb Biologie de
dc.description.abstracteng This PhD study covers the development and application of methods in basal animal phylogenomics as well as the development of methods in metagenomics.Studies of the tree of the basal animals Cnidaria, Ctenophora (comb-jellies), Porifera, and Placozoa are - despite the use large sets of DNA sequences - equiv- ocal and are in conflict with traditional phylogenies based on morphological data. A resolved tree allows implications about the early evolution of the animal bau- plan. New methods as well as enriched taxon sampling are needed to test existing hypotheses and to come to a consensus regarding the tree of basal animals as well as whether sponges are monophyletic or not. Using existing methods for similar- ity search, EST translation, sequence alignment and filtering of noisy characters in alignments, a new pipeline will automatically construct large-scale datasets for phylogenetic studies. In this work, we developed the new method OrthoSelect that - for the first time - automatically constructs datasets suitable for phyloge- netic studies on a large scale. We assembled and analysed two large-scale datasets with enriched taxon sampling for basal animals and more sophisticated outgroup selection. OrthoSelect is generally applicable to all taxonomic groups and therefore a valuable tool for all phylogenetic large-scale studies. Our studies could further support the hypothesis that sponges are a monophyletic phylum. However, the studies were unequivocal concerning the relationships of basal animals due to cases of undetected hemiplasy (gene tree/species tree conflict).In the field of metagenomics, the study of unculturable microorganisms, new methods are needed for constructing taxonomic profiles that scales with the in- creased size of datasets from next generation sequencing technologies and large- scale studies. A new method based on PFAM assignments allows the computation of taxonomic profiles from large metagenomic datasets. We developed the new tool Treephyler for taxonomic profiling of metagenomes. It is as accurate as existing methods, but ¡­ 10 times faster. This makes Treephyler the first tool that is ready to handle large datasets as e.g. in the study to explore the human microbiome. de
dc.subject.topic Molecular Biology & Neurosciences Program de
dc.subject.ger Phylogenomik de
dc.subject.ger Metagenomik de
dc.subject.ger Schwämme de
dc.subject.ger Basale Tiere de
dc.subject.eng Phylogenomics de
dc.subject.eng Basal Metazoa de
dc.subject.eng Metagenomics de
dc.subject.eng Porifera de
dc.subject.bk 42.21 de
dc.identifier.urn urn:nbn:de:gbv:7-webdoc-2541-9 de
dc.identifier.purl webdoc-2541 de
dc.affiliation.institute Göttinger Graduiertenschule für Neurowissenschaften und molekulare Biowissenschaften (GGNB) de
dc.subject.gokfull WD 500: Bioinformatik {Biologie} de
dc.identifier.ppn 637044029 de

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