Comparative Metagenome Analysis

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URI: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:21-opus-52273
http://hdl.handle.net/10900/49471
Dokumentart: Dissertation
Date: 2010
Language: English
Faculty: 7 Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Department: Informatik
Advisor: Huson, Daniel (Prof. Dr. )
Day of Oral Examination: 2010-11-17
DDC Classifikation: 500 - Natural sciences and mathematics
Keywords: Metagenom , Vergleich
Other Keywords:
Metagenomics , Comparative metagenomics , Multiple comparison
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Inhaltszusammenfassung:

Metagenomics ist ein schnell wachsender Bereich der Forschung, die auf das Studium von Organismen zielt, um die wahre Vielfalt von Mikroben, deren Funktionen, Zusammenarbeit und Entwicklung, in Umgebungen wie Boden, Wasser. Die jüngste Entwicklung von Ultra-Hochdurchsatz-Technologien in der Bioinformatik ist mit dem Problem, wie sie zu handhaben ist und wie zu analysieren ist. Ein Ziel dieser metagenomischen Studien ist es, ein grundlegendes Verständnis von der Welt, die die Mikroben umgibt zu erhalten. Auf der Suche nach besseren Verständnis unserer mikrobiellen Gemeinschaft ist es eine wesentliche Herausforderung, mehrere Datensätze miteinander zu vergleichen. Trotz der Verbesserungen von verschiedenen Techniken besteht noch ein Bedarf nach neuen Wegen zum Vergleich Metagenomer Datasets und für eine schnelle und benutzerfreundliche Implementierung solcher Ansätze. Diese Arbeit stellt eine Reihe von neuen Methoden zur interaktiven Erforschung, Analyse und zum Vergleich mehrerer Datensätze bei Metagenomen vor. - Das erste ist ein Visualisierungs-Technik für den optischen Vergleich vieler largemetagenomes in der Baumstruktur; - Die zweite umfasst statistische Methoden zur Hervorhebung der wesentlichen Unterschiede in einem paarweisen Vergleich Metagenom, und - Der dritte ist ein neuartiger Ansatz zur Visualisierung der Beziehungen zwischen mehreren Metagenom.

Abstract:

Metagenomics is a rapidly growing field of research that aims at studying uncultured organisms to understand the true diversity of microbes, their functions, cooperation and evolution, in environments such as soil, water, ancient remains of animals, or the digestive system of animals and humans. The recent development of ultra-high throughput sequencing technologies, which do not require cloning or PCR amplification, are fueling a vast increase in the number and scope of metagenome projects. Bioinformatics is faced with the problem of how to handle and analyze these datasets in an efficient and useful way. One goal of these metagenomic studies is to get a basic understanding of the microbial world both surrounding and within us. In a quest for better understanding our microbial community, a main challenge is to compare multiple datasets. Despite the improvements of various techniques, still there is a need for new ways of comparing metagenome datasets, and for fast and user-friendly implementations of such approaches. This thesis introduces a number of new methods for interactively exploring, analyzing and comparing multiple metagenome datasets: - The first is a visualization technique for the visual comparison of many largemetagenomes in the tree hierarchy; - the second includes statistical methods for highlighting the significant differences in a pairwise metagenome comparison; and - the third is a novel approach for visualizing the relationships between multiple metagenome samples combining the use of taxonomic/functional analysis, ecological indices and non-hierarchical clustering to provide a network representation between different datasets. Importantly, the networks provide both the visual definition and metric quantification of non-rooted relationships between metagenome samples.

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