MASTERARBEIT - Fachhochschule Salzburg

8Zusammenfassung und AusblickEines der wesentlichen Anliegen der Bioinformatik ist die effiziente Berechnung derÄhnlichkeit von Sequenzen. Die Lösung dieser Aufgabe ist insofern von hoher Relevanz,als aus der Ähnlichkeit von Aminosäuresequenzen auf die evolutionäre Verwandtschaftvon Proteinen und darüber hinaus auf deren strukturelle und funktionelle Ähnlichkeitgeschlossen werden kann. Multiple Sequenzalignments eignen sich besonders, die in denSequenzen vorkommenden Muster und Ähnlichkeiten zu identifizieren. Deren Erstellunggilt aber als nicht trivial und algorithmisch komplex.Im Rahmen dieser Arbeit wurde eine Methode entwickelt, mit der auf Basis von HiddenMarkov Modellen multiple Sequenzalignments erzeugt werden. Die folgende Zusammenfassungbeschreibt die Implementierung, mit der diese Aufgabe gelöst wird unddie Rückschlüsse, die aus den Testergebnissen gezogen werden. Den Abschluss bildetder Ausblick mit Vorschlägen, wie die Ergebnisse in Zukunft weiter verbessert werdenkönnten.8.1 ZusammenfassungDie vorliegende Thesis zeigt die Anwendung und Evaluation eines Profil Hidden MarkovModells (Profil-HMM) zur Berechnung eines multiplen Sequenzalignments. Dabeiwird eine mehrstufige Strategie implementiert, mit der die Sequenzen nach der Einzelalignierungmit dem Profil-MSA in einem iterativen Prozess zu einem Vereinigungs-MSA100