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Originaltitel:
Distributed and Parallel Algorithms and Systems for Inference of Huge Phylogenetic Trees based on the Maximum Likelihood Method 
Übersetzter Titel:
Verteilte und Parallele Algorithmen und Systeme zur Berechnung grosser phylogenetischer Baeume anhand der Maximum Likelihood Methode 
Jahr:
2004 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Betreuer:
Meier, Harald (Dr.) 
Gutachter:
Bode, Arndt (Prof. Dr.); Zenger, Christoph (Prof. Dr.); Ludwig, Thomas (Prof. Dr.) 
Format:
Text 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
BIO Biowissenschaften; DAT Datenverarbeitung, Informatik; MAT Mathematik 
Stichworte:
Maximum Likelihood; Phylogenetics; Parallel Programming 
Übersetzte Stichworte:
Maximum Likelihood; Phylogenie; Parallele Programmierung 
Schlagworte (SWD):
Phylogenetik; Stammbaum; DNS-Sequenz; Parallelverarbeitung; Maximum-Likelihood-Schätzung 
TU-Systematik:
BIO 110d; BIO 175d; BIO 180d; MAT 625d; DAT 416d; DAT 250d 
Kurzfassung:
The computation of large phylogenetic (evolutionary) trees from DNA sequence data based on the maximum likelihood criterion is most probably NP-complete. Furthermore, the computation of the likelihood value for one single potential tree topology is computationally intensive. This thesis introduces a number of algorithmic and technical solutions which for the first time enable parallel inference of large phylogenetic trees comprising up to 10.000 organisms with maximum likelihood. The algorithmic...    »
 
Übersetzte Kurzfassung:
Die Berechnung grosser Stammbäume aus Alignments von DNA-Sequenzdaten anhand des Maximum-Likelihood Verfahrens ist höchstwahrscheinlich NP-Vollständig. Im Rahmen dieser Arbeit wurden neue Algorithmen entwickelt, welche wesentlich zur Beschleunigung der Berechnungen und gleichzeitigen Verbesserung der Endergebnisse beitragen. Diese Ideen wurden im sequentiellen Programm RAxML implementiert, welches als Open Source Code zur Verfügung gestellt wird. Weiterhin wurde eine Vielzahl paralleler und vert...    »
 
Veröffentlichung:
Universitätsbibliothek der TU München 
Mündliche Prüfung:
28.10.2004 
Dateigröße:
709878 bytes 
Seiten:
146 
Letzte Änderung:
09.07.2007