Dokument 1.pdf - RWTH Aachen University
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II „BARCODE-IDENTIFIER“<br />
II.3.2 Analyse der Barcode-Identifier Kandidaten<br />
Um intraspezifische Variabilität in jeder der 68 Entitäten auszumachen, wurde in GenBank<br />
eine Datenbankabfrage mit dem jeweiligen Speziesnamen und Synonymen mit einer Beschränkung<br />
auf ITS-Sequenzen durchgeführt. Resultierende Sequenzen, die mindesten 85%<br />
der Länge der jeweiligen Typus-Stamm ITS-Sequenz abdeckten, wurden dem initialen Sequenzalignment<br />
zugefügt. Abweichende Barcode-Identifier mit gleicher Spezies-Bezeichnung<br />
und mit > 93% Sequenzähnlichkeit der gesamten ITS-Region zum jeweiligen Ex-Typus<br />
Stamm (Tab.II-1) wurden als Sequevare bezeichnet. Der Ex-Typus oder authentische Stamm<br />
Name wurde dann mit einer „1“ gekennzeichnet und alle folgenden Sequevare wurden nach<br />
absteigender Sequenzähnlichkeit der Barcode-Identifier Region mit steigenden Nummern<br />
versehen (z. B. E. dermatitidis, Tab.II-1). Für 22 der ursprünglichen 68 Barcode-Identifier<br />
wurden so 38 vorläufige Sequevare (2-5 pro Spezies) gefunden. Insgesamt resultierten daraus<br />
106 Barcode-Identifier Kandidaten (Tab.II-1). Das gewählte Vorgehen ist als Flussdiagramm<br />
in Abbildung II-2 dargestellt.<br />
II.3.3 Screening - Spezifität der Barcode-Identifier<br />
Mit den Barcode-Identifier Kandidaten (n=106) von 27-50 bp Länge wurde mittels BLAST-<br />
Algorithmus eine Datenbankabfrage bei GenBank (Strategie A, siehe II.2.3) unter Verwendung<br />
der beschriebenen Parameter durchgeführt. Nur Treffer mit 100% query coverage wurden<br />
dabei in der weiteren Analyse verwendet. In 44 Fällen stellte sich der jeweilige Barcode-<br />
Identifier als eindeutig heraus, das heißt, bei der Datenbankabfrage wurde nur eine Spezies-<br />
Bezeichnung erhalten.<br />
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