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dc.contributor.advisorMach, Robert-
dc.contributor.authorSchaffer, Denise-
dc.date.accessioned2021-01-13T07:52:39Z-
dc.date.issued2021-
dc.date.submitted2021-01-
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.34726/hss.2021.72480-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12708/16629-
dc.descriptionArbeit an der Bibliothek noch nicht eingelangt - Daten nicht geprüft-
dc.descriptionAbweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers-
dc.description.abstractFunOrder (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.de
dc.description.abstractFungal 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.en
dc.format199 Seiten-
dc.languageEnglish-
dc.language.isoen-
dc.subjectFunOrderde
dc.subjectGeneclustergrenzende
dc.subjectSekundärmetabolitende
dc.subjectFunOrderen
dc.subjectgene cluster bordersen
dc.subjectsecondary metabolitesen
dc.titleEvaluation and testing of fungal cluster border prediction based on computational molecular evolution (FunOrder) programen
dc.title.alternativeEvaluierung und Testung des FunOrder Programms zur Vorhersage von evolutionären Clustergrenzen in Pilzende
dc.typeThesisen
dc.typeHochschulschriftde
dc.identifier.doi10.34726/hss.2021.72480-
dc.publisher.placeWien-
tuw.thesisinformationTechnische Universität Wien-
dc.contributor.assistantDerntl, Christian-
tuw.publication.orgunitE166 - Institut für Verfahrenstechnik, Umwelttechnik und technische Biowissenschaften-
dc.type.qualificationlevelDiploma-
dc.identifier.libraryidAC16118865-
dc.description.numberOfPages199-
dc.thesistypeDiplomarbeitde
dc.thesistypeDiploma Thesisen
item.openairetypeThesis-
item.openairetypeHochschulschrift-
item.openaccessfulltextOpen Access-
item.languageiso639-1en-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.grantfulltextopen-
item.fulltextwith Fulltext-
item.cerifentitytypePublications-
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