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High-Performance approaches for Phylogenetic Placement, and its application to species and diversity quantification

Barbera, Pierre

Abstract:
In den letzten Jahren haben Fortschritte in der Hochdurchsatz-Genesequenzierung, in Verbindung mit dem anhaltenden exponentiellen Wachstum und der Verfügbarkeit von Rechenressourcen, zu fundamental neuen analytischen Ansätzen in der Biologie geführt.
Es ist nun möglich den genetischen Inhalt ganzer Organismengemeinschaften anhand einzelner Umweltproben umfassend zu sequenzieren.
Solche Methoden sind besonders für die Mikrobiologie relevant.
Die Mikrobiologie war zuvor weitgehend auf die Untersuchung jener Mikroben beschränkt, welche im Labor (d.h., in vitro) kultiviert werden konnten, was jedoch lediglich einen kleinen Teil der in der Natur vorkommenden Diversität abdeckt.
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Abstract (englisch):
In recent years, advances in high-throughput genetic sequencing, coupled with the ongoing exponential growth and availability of computational resources, have enabled entirely new approaches in the biological sciences.
It is now possible to perform broad sequencing of the genetic content of entire communities of organisms from individual environmental samples.
Such methods are particularly relevant to microbiology.
The field was previously largely constrained to the study of those microbes that could be cultured in the laboratory (i.e., in vitro), which represents a small fraction of the diversity observed in nature.
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Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000139668
Veröffentlicht am 10.11.2021
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Theoretische Informatik (ITI)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsdatum 10.11.2021
Sprache Englisch
Identifikator KITopen-ID: 1000139668
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Umfang xxii, 90 S.
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Informatik (INFORMATIK)
Institut Institut für Theoretische Informatik (ITI)
Prüfungsdatum 25.10.2021
Referent/Betreuer Prof. A. Stamatakis
Schlagwörter Computational Phylogenetics, Phylogenetic Trees, Phylogenetic Placement, Data Analysis, Clustering, Computational Biology, Bioinformatics, Software Development
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