Erkennung von Orthologen und Paralogen anhand eines phylogentischen Baums - Malhi, Manpreet Singh;Kaur, Sukhdeep
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Orthologie und Paralogie sind zentrale Begriffe in der Evolutionsbiologie. Die Vorhersage von Orthologen (homologe Gene, die sich durch Speziation auseinanderentwickelt haben) und Paralogen (homologe Gene, die sich durch Duplikation auseinanderentwickelt haben) ist ein wesentlicher Bestandteil vieler Methoden der vergleichenden Genomik. Es gibt eine Reihe von Methoden, die zur Ableitung von Orthologie und Paralogie verwendet werden. Orthologe und Paraloge können mit graphbasierten und phylogenetischen Methoden abgeleitet werden. Die auf phylogenetischen Analysen basierende Methode ähnelt…mehr

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Produktbeschreibung
Orthologie und Paralogie sind zentrale Begriffe in der Evolutionsbiologie. Die Vorhersage von Orthologen (homologe Gene, die sich durch Speziation auseinanderentwickelt haben) und Paralogen (homologe Gene, die sich durch Duplikation auseinanderentwickelt haben) ist ein wesentlicher Bestandteil vieler Methoden der vergleichenden Genomik. Es gibt eine Reihe von Methoden, die zur Ableitung von Orthologie und Paralogie verwendet werden. Orthologe und Paraloge können mit graphbasierten und phylogenetischen Methoden abgeleitet werden. Die auf phylogenetischen Analysen basierende Methode ähnelt jedoch sehr stark der ursprünglichen Definition von Orthologie und Paralogie und ist bekanntermaßen genau. In der vorliegenden Arbeit wird eine Pipeline zur Erkennung von Orthologen und Paralogen auf der Grundlage des phylogentischen Ansatzes entwickelt. Eine Reihe von Proteinen wurde von UniProt heruntergeladen und eine Datenbank wurde entwickelt. Für die abgefragte Proteinsequenz wurden Orthologe und Paraloge ermittelt. Der Algorithmus zur Überlappung der Arten und der Schwellenwert für den paarweisen patristischen Abstand wurden verwendet, um eine genaue und angepasste Vorhersage der Paraloge und Orthologe zu ermitteln. Für eine einfache Nutzung wurde eine benutzerfreundliche Schnittstelle entwickelt.
Autorenporträt
Dr. Manpreet Singh verfügt über mehr als 14 Jahre Erfahrung auf dem Gebiet der Computerbiologie. Sein Interessengebiet umfasst Methoden des maschinellen Lernens in der Bioinformatik, Datenanalyse in der Pflanzenbiologie und computergestützte Methoden in der Pflanzenzüchtung.