{"id":48964,"date":"2024-04-04T17:13:35","date_gmt":"2024-04-04T15:13:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.h-its.org\/de\/?p=48964"},"modified":"2024-04-04T17:14:45","modified_gmt":"2024-04-04T15:14:45","slug":"evolution-voegel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.h-its.org\/de\/2024\/04\/04\/evolution-voegel\/","title":{"rendered":"Mit Algorithmen: Die Evolution der V\u00f6gel besser verstehen"},"content":{"rendered":"\n

Im Jahr 2014 erschien im Fachjournal \u201eScience\u201c ein Artikel \u00fcber den Stammbaum der V\u00f6gel, in dem Algorithmen und Supercomputer eine wichtige Rolle f\u00fcr die evolutionsbiologische Forschung f\u00fcr alle Arten von Lebewesen zukam.\u00a0 Ein Jahrzehnt und einen gewaltigen Sprung in der Entwicklung von digitalen Werkzeugen sp\u00e4ter haben Forschende, die damals die Computeranalysen koordinierten, eine weitere Studie \u00fcber die Komplexit\u00e4t der Evolution der V\u00f6gel mitverfasst, die jetzt in \u201eNature\u201c erschienen ist.<\/strong><\/p>\n\n\n

\n
\"\"<\/a>
Die Diversit\u00e4t der V\u00f6gelgenome. Bilder: Jon Fieldsa. Design: Josefin Stiller.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Phylogenetische Beziehungen sind der Schl\u00fcssel zum Verst\u00e4ndnis der Evolution der Arten. In der Regel werden diese Verwandtschaftsbeziehungen durch den Vergleich von \u00c4hnlichkeiten in der DNA oder anatomischen Merkmalen ermittelt. Ein internationales Forscherteam des „Bird 10,000 Genomes Project“ (B10K) hat nun die Genome von 363 Vogelarten mit Hilfe der Regionen zwischen ihren Genen und einer F\u00fclle von Berechnungsmethoden analysiert. Das Ergebnis ist ein von der Datenbasis her gut gesicherter Stammbaum, der allerdings auch ein erstaunliches Ma\u00df an Unstimmigkeiten aufweist.F\u00fcr diese Ergebnisse sind gro\u00dfe Datenmengen erforderlich, um Diskrepanzen zu beseitigen, die durch die Vielfalt der untersuchten Arten, die verwendete phylogenetische Methode und die Auswahl der Genomregionen verursacht werden k\u00f6nnen. Einige der wichtigsten Werkzeuge f\u00fcr die Verarbeitung dieser Daten wurden vom Team der Computational Molecular Evolution Gruppe (CME) <\/a>am Heidelberger Institut f\u00fcr Theoretische Studien (HITS) entwickelt, gemeinsam mit Forschenden der Biodiversity Computing Group (BCG) am Institute of Computer Science (ICS) der Foundation for Research and Technology Hellas (FORTH), Heraklion, Griechenland,\u00a0 <\/span>die beide unter der Leitung von Alexandros Stamatakis<\/a> stehen.<\/span><\/p><\/p>\n\n\n\n

Evolutionsbiologische Forschung erm\u00f6glichen<\/span><\/b><\/p><\/p>\n\n\n\n

<\/span><\/b>„Anhand der neuen Berechnungsmethoden konnten wir \u00fcber 150,000 lokale Phylogenien \u00fcber das gesamte Genom hinweg rekonstruieren, von denen jede ein kleines Fenster in die Evolutionsgeschichte der V\u00f6gel \u00f6ffnet“, sagt Josefin Stiller (University of Kopenhagen, D\u00e4nemark), eine der Hauptautorinnen der Studie und ehemalige Besucherin der CME-Gruppe am HITS.“Unsere Hauptaufgabe besteht darin, die Forschung in der Evolutionsbiologie durch Software, Algorithmen und Modellentwicklung zu erm\u00f6glichen“, sagt CME-Gruppenleiter Alexandros Stamatakis, der auch einen von der EU gef\u00f6rderten \u201e<\/span>ERA Chair\u201c<\/span><\/a> bei FORTH innehat. <\/span><\/p><\/p>\n\n\n\n

\u201eDie Software ParGenes zum Beispiel, die f\u00fcr den Artikel von zentraler Bedeutung ist, kann die Berechnung einer riesigen Anzahl\u00a0 <\/span>phylogenetischer B\u00e4ume\u00a0 <\/span>auf verschiedenen Eingabedatens\u00e4tzen aus unterschiedlichen Genomregionen auf einem gro\u00dfen Computer-Cluster effizient planen. Dies ist klassische Grundlageninformatik, da sie sich auf die effiziente Planung von Aufgaben konzentriert.“\u00a0ParGenes basiert auf <\/span>RAxML-NG<\/span><\/a>, dem Flaggschiff-Software-Tool der CME-Gruppe zur phylogenetischen Analyse, und auf <\/span>Modeltest-NG<\/span><\/a>, einem Werkzeug zur Auswahl des am besten geeigneten statistischen Evolutionsmodells f\u00fcr einen bestimmten Datensatz. Das \u201eNG\u201c in den beiden Namen steht f\u00fcr \u201eNext Generation\u201c und bezeichnet eine Reihe bestehender Tools, haupts\u00e4chlich der eigenen, welche seit 2014 komplett \u00fcberarbeitet und neu geschrieben wurden, um sie besser wartbar, vielseitiger und skalierbarer zu machen. Besonders RAxML-NG ist sehr flexibel: Es kann nahtlos vom Laptop bis zum Supercomputer skalieren. F\u00fcr die neue Studie wurde es als eigenst\u00e4ndiges Tool verwendet, um einen Baum aus dem Datensatz mit den gesamten Genomen auf einem Supercomputer zu berechnen.<\/span><\/p><\/p>\n\n\n\n

Vorhersagen mit \u201cPythia\u201d: Maschinelles Lernen hilft bei der Stammbaum-Analyse<\/span><\/b><\/p><\/p>\n\n\n\n

„Relativ sp\u00e4t wurde in die Studie noch die \u201ePythia\u201c-Schwierigkeitsvorhersage eingearbeitet, die von Julia Haag, einer Doktorandin meiner Gruppe, entwickelt wurde. Anhand eines Eingabedatensatzes wird mit Techniken des maschinellen Lernens vorhergesagt, wie schwierig eine phylogenetische Schlussfolgerung aus diesem Datensatz sein wird, das hei\u00dft, wie viel Signal f\u00fcr einen einzelnen Baum in den Daten vorhanden ist, „, sagt Stamatakis. „Da sich unser \u201eNature\u201c-Paper stark auf die Bewertung des phylogenetischen und evolution\u00e4ren Signals in verschiedenen Genomregionen des Vogelgenoms konzentriert, war dies eine sehr n\u00fctzliche Erg\u00e4nzung der Studie, da wir jetzt auch phylogenetische Schwierigkeitsscores f\u00fcr unterschiedliche Genomregionen liefern k\u00f6nnen.“<\/span><\/p><\/p>\n\n\n\n

Ein vielseitiges und flexibles Werkzeug f\u00fcr Forschende<\/span><\/b><\/p><\/p>\n\n\n\n

Die <\/span>Werkzeuge der CME-Gruppe<\/span><\/a>, die in dieser Arbeit verwendet werden, sind alle Open Source und werden extrem h\u00e4ufig zitiert. Insbesondere das RAxML-NG-Tool erm\u00f6glicht regelm\u00e4\u00dfig Forschung in verschiedenen Disziplinen der Biowissenschaften. W\u00e4hrend der Pandemie wurde RAxML-NG zum Beispiel verwendet, um zu analysieren, wie sich die verschiedenen Virusst\u00e4mme entwickelt haben. „Im Rahmen unserer Arbeit in Heidelberg und Heraklion stellen wir unseren Kollegen ein grundlegendes Instrumentarium zur Verf\u00fcgung, das sie in die Lage versetzt, ihre Wissenschaft zu betreiben“, sagt Alexandros Stamatakis. „Ich pers\u00f6nlich empfinde das als sehr befriedigend.“<\/span><\/p><\/p>\n\n\n\n

Publikation: <\/strong>
Stiller J et al: Complexity of avian evolution revealed by family-level genomes.\u00a0 Nature (advance online publication), 1 April 2024, DOI: 10.1038\/s41586-024-07323-1 <\/em>https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41586-024-07323-1<\/em><\/a><\/p>\n\n\n\n

Wissenschaftlicher Kontakt:<\/strong>
Prof. Dr. Alexandros Stamatakis<\/a>
Gruppenleiter CME, HITS, und BCG, FORTH.<\/p>\n\n\n\n

Medienkontakt:
Dr. Peter Saueressig<\/a>
Head of Communications, HITS<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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