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• W2103256146 abstract "We present the new and fast method Recco for analyzing a multiple alignment regarding recombination. Recco is based on a dynamic program that explains one sequence in the alignment with the other sequences using mutation and recombination. The dynamic program allows for an intuitive visualization of the optimal solution and also introduces a parameter α controlling the number of recombinations in the solution. Recco performs a parametric analysis regarding α and orders all pareto-optimal solutions by increasing number of recombinations. α is also directly related to the Savings value, a quantitative and intuitive measure for the preference of recombination in the solution. The Savings value and the solutions have a simple interpretation regarding the ancestry of the sequences in the alignment and it is usually easy to understand the output of the method. The distribution of the Savings value for non-recombining alignments is estimated by processing column permutations of the alignment and p-values are provided for recombination in the alignment, in a sequence and at a breakpoint position. Recco also uses the p-values to suggest a single solution, or recombinant structure, for the explained sequence. Recco is validated on a large set of simulated alignments and has a recombination detection performance superior to all current methods. The analysis of real alignments confirmed that Recco is among the best methods for recombination analysis and further supported that Recco is very intuitive compared to other methods. Wir prasentieren Recco, eine neue und schnelle Methode zur Analyse von Rekombinationen in multiplen Alignments. Recco basiert auf einem dynamischen Programm, welches eine Sequenz im Alignment durch die anderen Sequenzen im Alignment rekonstruiert, wobei die Operatoren Mutation und Rekombination erlaubt sind. Das dynamische Programm ermoglicht eine intuitive Visualisierung der optimalen Losung und besitzt einen Parameter α, welcher die Anzahl der Rekombinationsereignisse in der optimalen Losung steuert. Recco fuhrt eine parametrische Analyse bezuglich des Parameters α durch, so dass alle pareto-optimalen Losungen nach der Anzahl ihrer Rekombinationsereignisse sortiert werden konnen. α steht auch direkt in Beziehung mit dem sogenannten Savings-Wert, der die Neigung zum Einfugen von Rekombinationsereignissen in die optimale Losung quantitativ und intuitiv bemisst. Der Savings-Wert und die optimalen Losungen haben eine einfache Interpretation bezuglich der Historie der Sequenzen im Alignment, so dass es in der Regel leicht fallt, die Ausgabe von Recco zu verstehen. Recco schatzt die Verteilung des Savings-Werts fur Alignments ohne Rekombinationen durch einen Permutationstest, der auf Spaltenpermutationen basiert. Dieses Verfahren resultiert in p-Werten fur Rekombination im Alignment, in einer Sequenz und an jeder Position im Alignment. Basierend auf diesen p-Werten schlagt Recco eine optimale Losung vor, als Schatzer fur die rekombinante Struktur der erklarten Sequenz. Recco wurde auf einem grosen Datensatz simulierter Alignments getestet und erzielte auf diesem Datensatz eine bessere Vorhersagegute in Bezug auf das Erkennen von Alignments mit Rekombination als alle anderen aktuellen Verfahren. Die Analyse von realen Datensatzen bestatigte, dass Recco zu den besten Methoden fur die Rekombinationsanalyse gehort und im Vergleich zu anderen Methoden oft leichter verstandliche Resultate liefert." @default.
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