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• W339993192 abstract "Aufgrund effizienter Sequenziertechniken zeigen die Datenbanken fur molekulareSequenzdaten exponentielles Wachstum. Die vorhandenen Datenmengen fuhrenvor allem zu zwei Arten von grosen Datensatzen: vertikal gros, d.h. vieleTaxa, und horizontal gros, d.h. lange oder viele Sequenzen pro Taxon.Es besteht ein gesteigerter Bedarf an Methoden um solche Datensatzeeffizient zu analysieren. In der vorliegenden Arbeit wurden, basierendauf dem Quartet Puzzling (QP) Algorithmus, verschiedeneVerbesserungen und Methoden zur Analyse solcher Datensatze entwickelt. Effizienter Puzzling Schritt:Zwei effiziente O(n^4) Algorithmen, ein Split-basierter sowie einrekursiver Algorithmus, wurden entwickelt, um den sehr zeitintensivenPuzzling Schritt des QP Algorithmus zu beschleunigen.Laufzeitanalysen zeigten, das diese Algorithmen schneller sindals der ursprungliche Algorithmus sowie ein MRCA-basierter Algorithmus.Der beste dieser Algorithmen fuhrt zu einer Zeitersparnis von mehrals 50% gegenuben dem ursprunglichen O(n^5) Algorithmus. Parallelisierung des QP Algorithmus:Um die Laufzeit der Analyse zu verkurzen, wurde eine parallele Versiondes QP Algorithmus entwickelt und implementiert. VerschiedeneScheduling Algorithmen wurden untersucht, und eine Modifikation desGSS Algorithmus wurde entwickelt, um eine gleichmasige Auslastung derArbeitsprozessoren auch in heterogenen Workstation Clustern zu gewahrleisten,da es sich hierbei um die haufigste Parallel-Plattform im Bereich derMolekular-Biologie handelt. Laufzeit-Analysen zeigten uberzeugendeSkalierbarkeit der parallelen Implementierung bei der Analyse groserDatensatze. Stammbaume mit weniger Quartetten:Der ML-Schritt ist die zweite zeitintensive Komponente des QP Algorithmus.Es wird eine Methode vorgestellt, die durch Aufteilen des Datensatzesin uberlappende Teilmengen die Anzahl der benotigten Quartette verringert.Die reduzierten Quartette werden dann mit einem geanderten PuzzlingSchritt Algorithmus (ModPUZZLE) zu einem Baum verbunden.Ergebnisse zeigen, dass die Auflosung des Baumes von der Informationin Form der benutzten Quartette abhangt sowie dass es mit dieserMethode moglich ist, die grobe Baumstruktur groser Datensatze zurekonstruieren. Gleichzeitige Stammbaum-Analyse verschiedener Gene:Eine Methode zur gleichzeitigen Stammbaum-Analyse unterschiedlicherund unvollstandiger Gendatensatze wurde entwickelt. Diese Methodekombiniert die phylogenetische Information auf einer datennahenZwischenebene, wodurch es moglich ist, fur die einzelnenGendatensatze geeignete Evolutionsmodelle zu benutzen sowie denInformationsverlust vor der Kombination zu verringern. Dies sinddie Hauptkritikpunkte an Total-Evidence-Methoden einerseitsund Supertree-Methoden andererseits.Die entwickelte Methode wurde auf den GPWG-Poaceae-Datensatzangewandt und zeigte Ergebnisse vergleichbar zu denen andererMethoden zur kombinieren Stammbaum-Analyse." @default.
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