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Reconstruction of coupled gain/loss dynamics in vibrio genomes
Marco Sing
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Zentrum für Mikrobiologie und Umweltsystemwissenschaft
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Bioinformatik
Betreuer*in
Shaul Pollak Pasternak
DOI
10.25365/thesis.80929
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-28957.86276.827616-6
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Das Verständnis, welche Gene in mikrobiellen Genomen gemeinsam evolvieren, ermöglicht es, Hypothesen über ihre molekularen und ökologischen Funktionen abzuleiten. Die meisten mikrobiellen Eigenschaften werden durch ein Set von Genen bestimmt, und es wird erwartet, dass diese eine gemeinsame evolutionäre Geschichte teilen. Bei Bakterien mit umfangreicher Rekombination ist es jedoch weiterhin schwierig, echte funktionale Verknüpfungen von solchen zu unterscheiden, die lediglich aus gemeinsamer Abstammung entstehen. Diese Studie präsentiert ein phylogeniebewusstes Framework zur Identifizierung gekoppelter Gen-Gewinne und -Verluste in einem großen Genomdatensatz, unter expliziter Berücksichtigung von Rekombination. Anhand von mehr als 400 Vibrio-Genomen wird zunächst eine rekombinationsgefilterte klonale Phylogenie rekonstruiert. Anschließend wird die Evolution der Genfamilien mithilfe von Maximum-Likelihood-Modellen für Gen-Gewinn und -Verlust inferiert. Signifikante Assoziationen zwischen Genfamilien werden danach mit statistischen Verfahren identifiziert. Ein continuous-time Nullmodell wird verwendet, um die Evolutionsdynamik zu simulieren, und ein stratified Test dient dazu, Genpaar-Assoziationen über evolutionäre Linien hinweg zu bestimmen. Die meisten Gene entwickeln sich unabhängig voneinander, während ein kleiner Anteil kohärente Netzwerke bildet, die Bewegungs-, Verteidigungs- und Ressourcenfunktionen zugeordnet werden können. Dies eröffnet die Möglichkeit, Gene ohne Funktionsannotation funktionell zu annotieren. Das Herausfiltern von Rekombination klärt das evolutionäre Signal und verbessert dadurch die Identifikation gekoppelter Gene. Das Framework bietet einen skalierbaren Ansatz zur Ableitung funktioneller und ökologischer Zusammenhänge direkt aus comparative genomics und ist als wiederverwendbares Python-Modul implementiert, um die Anwendung auf andere Datensätze zu erleichtern.
Abstract
(Englisch)
Understanding which genes evolve together allows us to form hypotheses about their molecular and ecological function. Most microbial traits are encoded by sets of genes that function together and are expected to share evolutionary histories. In bacteria with extensive recombination, distinguishing true functional coupling from correlations imposed by shared ancestry remains difficult. This study presents a phylogeny-aware workflow to identify coupled gene gain and loss across large genomic datasets while explicitly accounting for recombination. Using more than 400 Vibrio genomes, a recombination-filtered clonal phylogeny is reconstructed and gene-family histories are mapped using maximum-likelihood models of gain and loss. Significant associations between gene families are then detected with a statistical framework combining a continuous-time null model of independent evolution and stratified tests across evolutionary lineages. Most genes evolve independently, whereas a minority forms coherent networks linked to motility, defense, and resource-use traits, enabling functional predictions for unannotated genes. Removing recombination clarifies evolutionary signal and improves inference of gene coupling. The framework provides a scalable approach to infer functional and ecological relationships directly from comparative genomics, and is implemented as a reusable Python module to facilitate application to other datasets.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Vibrio Gen-Erwerb Gen-Verlust Rekombination Cochran-Mantel-Haenszel Test ProGeneCoupling Nahant ClonalFrameML Continuous-Time Markov chain gekoppelte Gene Gen annotation Co-Evolution
Schlagwörter
(Englisch)
Vibrio gene gain gene loss recombination Cochran-Mantel-Haenszel test ProGeneCoupling Nahant ClonalFrameML continuous-time markov chain coupled genes gene annotation co-evolution
Autor*innen
Marco Sing
Haupttitel (Englisch)
Reconstruction of coupled gain/loss dynamics in vibrio genomes
Paralleltitel (Deutsch)
Rekonstruktion gekoppelter Dynamiken von Gen-Erwerb und Gen-Verlust in Vibrio-Genomen
Publikationsjahr
2026
Umfangsangabe
74 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Shaul Pollak Pasternak
AC Nummer
AC17842377
Utheses ID
79848
Studienkennzahl
UA | 066 | 875 | |