| Beschreibungen: | Phylogenomik ist ein Zweig der molekularen Evolutionsforschung. Ziel der Phylogenomik ist es, evolutionäre Aspekte in der Genombiologie anhand phylogenetischer Einordnung kompletter Genome zu erfassen. Heutige Ansätze der Genomphylogenie beziehen sich meist auf bifurzierende, phylogenetische Bäume. Viele evolutionäre Prozesse allerdings, wie z. B. die Rekombination, Hybridisierung, Genomfusionen, oder auch lateraler/horizontaler Gentransfer (LGT oder HGT) sind nicht baumartig aufgebaut. Es wurden daher phylogenetische Netzwerke entwickelt, um neben vertikalen auch komplizierter verästelte evolutionäre Prozesse in der Genom- und Speziesevolution zu analysieren und darzustellen. Das Netzwerkmodell – bestehend aus paarweise verbundenen Objekten – ermöglicht die Rekonstruktion sowohl von Vertikalevererbung, als auch von lateralen Gentransferereignissen. Phylogenomische Netzwerke sind eine aus vollständig sequenzierten Genomen berechnete spezielle Klasse phylogenetischer Netzwerke. Die Knoten dieser Graphen entsprechen den Genomen, welche über Kanten, die evolutionären Beziehungen entsprechen, miteinander verbunden sind. In der Literatur werden phylogenetische Netzwerke vorwiegend zur Erforschung der Genomevolution von Prokaryoten und Bakteriophagen verwendet. Lateraler Gentransfer ist bei diesen Organismen ein gängiger Mechanismus zum Austausch genetischen Materials und trägt somit wesentlich zur Artenvielfalt bei. In der Literatur finden zwei Klassen von Netzwerken Verwendung, abhängig von der Art der evolutionären Verbindung. In Netzwerken gemeinsamer Gene repräsentieren die Kanten orthologe Proteinfamilien, die in den verbundenen Genomen gemeinsam vorkommen. Kanten in LGT-Netzwerken repräsentieren durch phylogenetische Bäume abgeleitete LGT Ereignisse. Die Modellierung der Evolution von Genomen in Form eines Netzwerks ermöglicht es, vielseitige Werkzeuge, die für die Erforschung von Netzwerken und Graphen in anderen Wissenschaftsbereichen entwickelt wurden, zu benutzen. Strukturelle Eigenschaften phylogenomischer Netzwerke können neue Erkenntnisse über grundlegende Prozesse und biologische Mechanismen während der Genomevolution liefern, welche vorher verborgen blieben.Phylogenomics is a field of molecular evolutionary research devoted to the study of functional and evolutionary aspects of genomes from the perspective of phylogenetic reconstruction based on whole genomes. Current approaches to genome phylogenies usually operate within the framework of bifurcating phylogenetic trees. However, several evolutionary process are non tree-like in nature, including recombination, hybridization, genome fusions, and lateral/horizontal gene transfer (LGT or HGT). Phylogenetic networks have been therefore developed in order to analyze and depict reticulated evolutionary processes during gene and species evolution. Networks comprise entities (vertices) connected by pairwise relations (edges). Approaching genome evolution with networks, rather than trees, thus enables the reconstruction of both vertical and lateral gene transfer events. Phylogenomic networks are a special type of phylogenetic network reconstructed from fully sequenced genomes. The vertices in phylogenomic networks correspond to genomes that are connected by edges representing evolutionary relations inferred from genomic data. In the literature, phylogenomic networks have mainly been used to study genome evolution in prokaryotes and bacteriophages where lateral gene transfer is a common mechanism of natural variation. Their applications in the literature can be divided into two network types depending on the evolutionary relations to be characterized. In genesharing networks, edges represent shared orthologous protein families among the genomes in the network. In LGT networks, genomes are connected by edges representing LGT events reconstructed by other means, for example using phylogenetic trees. Modeling genome evolution using networks offers access to the extensive available toolbox of network research. The structural properties of phylogenomic networks open up fundamentally new insights into genome evolution.
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