Many algorithms in the field of evolutionary Bioinformatics have excessive computational requirements. This dissertation presents new reconfigurable architectures to accelerate parsimony- and likelihood-based phylogenetic tree reconstruction, as well as effective techniques to speed up the execution of a phylogeny-aware alignment kernel on general-purpose graphics processing units. It also introduces a novel technique to conduct efficient phylogenetic tree searches on alignments with missing data. In addition, a highly optimized software implementation for the omega statistic, which is used to detect complete selective sweeps in population genetic data using linkage-disequilibrium patterns of single nucleotide polymorphisms in multiple sequence alignments, is described and made available.     «

Many algorithms in the field of evolutionary Bioinformatics have excessive computational requirements. This dissertation presents new reconfigurable architectures to accelerate parsimony- and likelihood-based phylogenetic tree reconstruction, as well as effective techniques to speed up the execution of a phylogeny-aware alignment kernel on general-purpose graphics processing units. It also introduces a novel technique to conduct efficient phylogenetic tree searches on alignments with missing dat...     »

Viele Algorithmen in der evolutionären Bioinformatik sind äußerst rechenintensiv. Diese Dissertation führt zum einen neue FPGA Architekturen ein, die die Parsimony- und Likelihood-basierte Berechnung von evolutionären Stammbäumen beschleunigen. Zum anderen werden effektive Methoden vorgestellt, die die benötigte Rechenzeit eines Phylogenie-berücksichtigenden Alignment-Kernel auf Allzweck-GPU verringern. Des Weiteren wird eine neue Technik eingeführt, Stammbaumsuchen auf Alignments mit hohem Anteil fehlender Daten effizient durchzuführen. Weiterhin wird eine stark optimierte Implementierung für das Berechnen der Omega-Statistik mit Hilfe von Linkage-Disequilibrium-Mustern von single nucleotide polymorphisms zur Suche nach Selective Sweeps in populationsgenetischen Daten beschrieben und verfügbar gemacht.     «

Viele Algorithmen in der evolutionären Bioinformatik sind äußerst rechenintensiv. Diese Dissertation führt zum einen neue FPGA Architekturen ein, die die Parsimony- und Likelihood-basierte Berechnung von evolutionären Stammbäumen beschleunigen. Zum anderen werden effektive Methoden vorgestellt, die die benötigte Rechenzeit eines Phylogenie-berücksichtigenden Alignment-Kernel auf Allzweck-GPU verringern. Des Weiteren wird eine neue Technik eingeführt, Stammbaumsuchen auf Alignments mit ho...     »