16S rRNA gene sequencing has been the most prevalent method to characterize microbial community. However, this has limitations in both technical and computational aspects such as primer bias, selection of hypervariable regions, proper pipelines, reference databases, parameters during data analysis and predicting functional profiles from 16S rRNA. However, so far comprehensive benchmark studies discussing these challenges are scarce. In this thesis, I focused on providing reliable solutions and recommendations for computational challenges in microbial data analysis.      «

16S rRNA gene sequencing has been the most prevalent method to characterize microbial community. However, this has limitations in both technical and computational aspects such as primer bias, selection of hypervariable regions, proper pipelines, reference databases, parameters during data analysis and predicting functional profiles from 16S rRNA. However, so far comprehensive benchmark studies discussing these challenges are scarce. In this thesis, I focused on providing reliable solutions and r...     »

Die Sequenzierung des 16S rRNA-Gens ist die am weitesten verbreitete Methode zur Charakterisierung mikrobieller Gemeinschaften. Diese Methode ist jedoch sowohl in technischer als auch in rechnerischer Hinsicht mit Einschränkungen verbunden, z. B. bei der Verzerrung von Primern, der Auswahl hypervariabler Regionen, geeigneten Pipelines, Referenzdatenbanken, Parametern bei der Datenanalyse und der Vorhersage von Funktionsprofilen aus 16S rRNA. Bislang gibt es jedoch nur wenige umfassende Benchmark-Studien, die sich mit diesen Herausforderungen befassen. In dieser Arbeit habe ich mich darauf konzentriert, zuverlässige Lösungen und Empfehlungen für rechnerische Herausforderungen bei der mikrobiellen Datenanalyse zu geben.     «

Die Sequenzierung des 16S rRNA-Gens ist die am weitesten verbreitete Methode zur Charakterisierung mikrobieller Gemeinschaften. Diese Methode ist jedoch sowohl in technischer als auch in rechnerischer Hinsicht mit Einschränkungen verbunden, z. B. bei der Verzerrung von Primern, der Auswahl hypervariabler Regionen, geeigneten Pipelines, Referenzdatenbanken, Parametern bei der Datenanalyse und der Vorhersage von Funktionsprofilen aus 16S rRNA. Bislang gibt es jedoch nur wenige umfassende Benchmark...     »