Optimierung neuer Methoden zur Analyse komplexer Merkmale

Evolution benötigt Variation, wobei man zwischen qualitativer (z.B. Augenfarbe) und quantitativer (z.b. Körpergröße) Variation unterscheiden kann. Es werden enorme Anstrengungen unternommen um die molekulare Basis solcher Variation zu identifizieren, d.h. die Mutationen zu identifizieren die für Unterschiede zwischen Individuen verantwortlich sind. Ein verbessertes Verständnis von Variation wird uns zum Beispiel helfen den Ertrag von Nutzpflanzen zu erhöhen und medizinische Behandlungen auf Patienten maßzuschneidern. Es ist zwar relativ Einfach die genetische Aufmachung qualitativer Merkmale zu entschlüsseln aber die Entschlüsselung quantitativer Merkmale ist eine Herausforderung, wobei manche sogar meinen die grösste Herausforderung für die Biologie im 21 Jahrhundert. Neue Methoden um dieser Aufgabe gerecht zu werden sind daher wichtig. Durch die neuen Sequenziermethoden wurden zwei neue Ansätze ermöglicht. Bei Evolve and Resequence (E&R) werden molekulare Veränderungen in experimentellen Population gemessen, während in Pool-GWAS genetische Unterschiede zwischen Gruppen mit extremer Ausprägung eines Merkmals (wie z.B. große und kleine Fliegen) identifiziert werden. Bis jetzt ist aber völlig Unklar ob diese neuen Methoden überhaupt besser sind als die bisher benutzten (GWAS) oder wie man diese Studien optimieren kann. Hier schlage ich vor Mithilfe von umfangreichen Computersimulationen die Vorund Nachteile dieser neuen Ansätze gründlich, mit bisher benutzten Methoden (z.B. GWAS) zu vergleichen und detaillierte Empfehlungen für einen optimierten Studiendesign zu erstellen. Diese Arbeit wird es Wissenschaftlern ermöglichen den optimalen Ansatz zur Entschlüsselung der genetische Basis eines bestimmten quantitativen Merkmals zu wählen und somit sich der großen Herausforderung für die Biologie im 21 Jahrhundert zu stellen.

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Zentrum für Biologische Wissenschaften