Optimalisatie van een algoritme voor het bestuderen van genoomevolutie

Probleemstelling

Net zoals de uiterlijke kenmerken van organismen evolueren doorheen de loop van de evolutie, ondergaan genomen ook voortdurend veranderingen. Zo zien we dat de volgorde van genen op chromosomen na verloop van tijd grondig dooreen geschud kan worden. Daarnaast worden ook duplicaties van stukken chromosoom tot volledige genomen waargenomen. Bijgevolg is het belangrijk bij het bestuderen van genoomevolutie om genomische regio's van dezelfde oorsprong te kunnen detecteren. Het probleem hierbij is dat na verloop van tijd de gelijkenis dergelijke regio's ten gevolge van opeenvolgende herschikkingen kan eroderen of verdwijnen, waardoor hun detectie bemoeilijkt wordt.

Doelstelling

Recent werd in de onderzoeks groep BioInformatics and Evolutionary Genomics van de Universiteit Gent een algoritme, i-ADHoRe (iterative Automated Detetection of Homologous Regions), ontwikkeld dat in staat is verwante regio's binnenin en tussen genomen waartussen de gelijkenis sterk gedegenereerd is, op te sporen. Hoewel dit C++ algoritme reeds interessante resultaten heeft opgeleverd bij het bestuderen van genoomevolutie van planten, dieren en gisten, is het nog voor verbetering vatbaar. Zo blijft het algoritme bij bepaalde parameter instellingen schijnbaar oneindig doorlopen of stopt het programma voortijdig, alhoewel theoretisch een oplossing mogelijk is. Tevens is de uitbreiding van de beschikbare clustering strategieën, samen met een gedetailleerde statistische evaluatie een belangrijk objectief. Immers toonden recente benchmark experimenten aan dat een betere statische validatie het aantal vals negatieven zou kunnen reduceren. Het uiteindelijke doel is om tot een implementatie in C++ te komen die verschillende clustering methodes aanbiedt, statische validatie omvat en dat op verschillende platformen kan worden gelopen.

Contactpersonen










Contact:
VIB / UGent
Bioinformatics & Evolutionary Genomics
Technologiepark 927
B-9052 Gent
BELGIUM
+32 (0) 9 33 13807 (phone)
+32 (0) 9 33 13809 (fax)

Don't hesitate to contact the in case of problems with the website!

You are visiting an outdated page of the BEG/Van de Peer Lab site.

Not all pages have been ported, so these archived pages are still available.

Redirect to the new website?