Distanzbasierte Inferenz von Genbäumen unter Berücksichtigung ihres Speziesbaumes

In dieser Arbeit wird Spearfish, eine neue Methode zur distanzbasierten Inferenz von Genbäumen, entwickelt und getestet. Spearfish verwendet die paarweisen Distanzen der Gensequenzen, sowie die Distanzen der zugehörigen Spezies im Speziesbaum, in einem Clustering-Verfahren, um 10 Genbäume zu rekonstruieren. Der beste wird anschließend mithilfe eines statistischen Evaluierungsverfahrens ausgewählt. Auf allen getesteten simulierten Datensätzen konnte gezeigt werden, dass die von Spearfish inferierten Bäume durchschnittlich eine Distanz von 0,213 zum echten Genbaum besitzen. Damit ist es 2,18-mal genauer als Methoden wie RAxML-NG, welche den Speziesbaum nicht berücksichtigen. Spearfish ist 25,85% ungenauer, aber 49,63% schneller als GeneRax, eine der führenden Methoden, die Genbäume mithilfe ihres Speziesbaumes korrigieren. So kann Spearfish verwendet werden, um Startbäume für GeneRax zu rekonstruieren oder bei goßen Datensätzen sogar zu ersetzen.