Large-scale phylogenetic inference for simulated HIV epidemics
Jana Trifinopoulos · 2018
Mathematische Erkenntnisse dienen als Grundlage fur Algorithmen und Simulationen komplexer Prozesse. Die Biomathematik liefert den Rahmen, um Evolutionsprozesse untersuchen zu konnen, wahrend die Bioinformatik die mathematischen Modelle und Methoden konkret anwendet. In dieser Arbeit wird ein Uberblick uber die biologischen und mathematischen Grundlagen zur Rekonstruktion phylogenetischer Baume gegeben und es werden konkrete Algorithmen sowie deren Implementierungen diskutiert. Den Abschluss bildet eine Beschreibung des PANGEA-HIV Projekts und meines eigenen Beitrags dazu. Einer Diskussion uber den Hintergrund evolutionarer Forschungsfragen und der wichtigsten formalen Definitionen in der Einleitung folgt die Erlauterung des Konzepts biologischer Stammbaume. Molekularbiologische Grundbegriffe, welche die Grundlage fur Sequenzalignments darstellen, werden in der Folge eingefuhrt. Das zweite Kapitel dient der umfassenderen Beschreibung phylogenetischer Methoden und mathematische Modelle, welche die Evolution von Genom-Sequenzen modellieren sollen. Dazu werden verschiedene Rekonstruktionsmethoden, mit besonderem Augenmerk auf der Maximum-Likelihood-Methode, diskutiert. Thema des dritten Kapitels ist PANGEA-HIV, ein Projekt, welches phylogenetische Methoden heranzieht, um Einblick in die HIV-Epidemien in Subsahara-Afrika zu erlangen. Zu den an der Studie beteiligten Programmen zahlt die Software IQ-TREE, die einen stochastischen Algorithmus nutzt, um phylogenetische Baume anhand des Maximum-Likelihood-Prinzips zu rekonstruieren. Abschliesend werden die wichtigsten Ergebnisse dieser Arbeit zusammengefasst und die Folgerungen, die nach Abschluss dieses Teils des PANGEA-HIV Projekts gezogen werden konnen, werden dargelegt.