Title: Evaluation and testing of fungal cluster border prediction based on computational molecular evolution (FunOrder) program
Other Titles: Evaluierung und Testung des FunOrder Programms zur Vorhersage von evolutionären Clustergrenzen in Pilzen
Language: English
Authors: Schaffer, Denise 
Qualification level: Diploma
Advisor: Mach, Robert 
Assisting Advisor: Derntl, Christian  
Issue Date: 2020
Citation: 
Schaffer, D. (2020). Evaluation and testing of fungal cluster border prediction based on computational molecular evolution (FunOrder) program [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2021.72480
Number of Pages: 199
Qualification level: Diploma
Abstract: 
FunOrder (Fungal cluster border prediction based on computational molecular co-evolution) ist ein Genome Mining Programm, welches die evolutionäre Verbindung zwischen Genen und Gencluster aus Pilzen untersucht. Während des Projekts sollte das Programm durch die manuelle Auswertung phylogenetischer Bäume von Genen aus experimentell ermittelten pilzlichen biosynthetischen Gencluster (BGC) als Positiv- und aus zufällig generierten Cluster als Negativkontrollen evaluiert werden. Die daraus erzielten Daten wurden anschließend verwendet, um die koevolutionären Grenzen von Proteinfamilien in Gencluster von Pilzen zu definieren. Ziel des Projektes war die Untersuchung und Verifikation, ob FunOrder korrekte Clustergrenzen in Pilzen vorhersagen kann und damit als neues Tool zur Entdeckung von neuen Sekundärmetaboliten geeignet ist.

Fungal cluster border prediction based on computational molecular co-evolution (=FunOrder) is a genome mining program which finds evolutionary connections between fungal genes and hence, find genes involved in the biosynthesis of a compound. During this project, the program was evaluated by manually examination of phylogenetic trees based on the genes within experimentally validated fungal biosynthetic gene clusters (BGC) as positive controls and genes from randomly generated clusters as negative controls. The evaluation data was then used to define the borders of co-evolution between protein families within BGCs in fungi. The aim of the project was to verify if FunOrder has the ability to predict correct fungal cluster borders and therefore can contribute to the research for novel secondary metabolites.
Keywords: FunOrder; Geneclustergrenzen; Sekundärmetaboliten
FunOrder; gene cluster borders; secondary metabolites
URI: https://doi.org/10.34726/hss.2021.72480
http://hdl.handle.net/20.500.12708/16629
DOI: 10.34726/hss.2021.72480
Library ID: AC16118865
Organisation: E166 - Institut für Verfahrenstechnik, Umwelttechnik und technische Biowissenschaften 
Publication Type: Thesis
Hochschulschrift
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