High-Performance approaches for Phylogenetic Placement, and its application to species and diversity quantification

In den letzten Jahren haben Fortschritte in der Hochdurchsatz-Genesequenzierung, in Verbindung mit dem anhaltenden exponentiellen Wachstum und der Verfügbarkeit von Rechenressourcen, zu fundamental neuen analytischen Ansätzen in der Biologie geführt. Es ist nun möglich den genetischen Inhalt ganzer Organismengemeinschaften anhand einzelner Umweltproben umfassend zu sequenzieren. Solche Methoden sind besonders für die Mikrobiologie relevant. Die Mikrobiologie war zuvor weitgehend auf die Untersuchung jener Mikroben beschränkt, welche im Labor (d.h., in vitro) kultiviert werden konnten, was jedoch lediglich einen kleinen Teil der in der Natur vorkommenden Diversität abdeckt. Im Gegensatz dazu ermöglicht die Hochdurchsatzsequenzierung nun die direkte Erfassung der genetischen Sequenzen eines Mikrobioms, wie es in seiner natürlichen Umgebung vorkommt (d.h., in situ). Ein typisches Ziel von Mikrobiomstudien besteht in der taxonomischen Klassifizierung der in einer Probe enthaltenen Sequenzen (Querysequenzen). Üblicherweise werden phylogenetische Methoden eingesetzt, um detaillierte taxonomische Beziehungen zwischen Querysequenzen und vertrauenswürdigen Referenzsequenzen, die von bereits klassifizierten Organismen stammen, zu bestimmen. Aufgrund des hohen Volumens ($10 ^ 6$ bis $10 ^ 9$) von Querysequenzen, die aus einer Mikrobiom-Probe mittels Hochdurchsatzsequenzierung generiert werden können, ist eine akkurate phylogenetische Baumrekonstruktion rechnerisch nicht mehr möglich. Darüber hinaus erzeugen derzeit üblicherweise verwendete Sequenzierungstechnologien vergleichsweise kurze Sequenzen, die ein begrenztes phylogenetisches Signal aufweisen, was zu einer Instabilität bei der Inferenz der Phylogenien aus diesen Sequenzen führt. Ein weiteres typisches Ziel von Mikrobiomstudien besteht in der Quantifizierung der Diversität innerhalb einer Probe, bzw. zwischen mehreren Proben. Auch hierfür werden üblicherweise phylogenetische Methoden verwendet. Oftmals setzen diese Methoden die Inferenz eines phylogenetischen Baumes voraus, welcher entweder alle Sequenzen, oder eine geclusterte Teilmenge dieser Sequenzen, umfasst. Wie bei der taxonomischen Identifizierung können Analysen, die auf dieser Art von Bauminferenz basieren, zu ungenauen Ergebnissen führen und/oder rechnerisch nicht durchführbar sein. Im Gegensatz zu einer umfassenden phylogenetischen Inferenz ist die phylogenetische Platzierung eine Methode, die den phylogenetischen Kontext einer Querysequenz innerhalb eines etablierten Referenzbaumes bestimmt. Dieses Verfahren betrachtet den Referenzbaum typischerweise als unveränderlich, d.h. der Referenzbaum wird vor, während oder nach der Platzierung einer Sequenz nicht geändert. Dies erlaubt die phylogenetische Platzierung einer Sequenz in linearer Zeit in Bezug auf die Größe des Referenzbaums durchzuführen. In Kombination mit taxonomischen Informationen über die Referenzsequenzen ermöglicht die phylogenetische Platzierung somit die taxonomische Identifizierung einer Sequenz. Darüber hinaus erlaubt eine phylogenetische Platzierung die Anwendung einer Vielzahl zusätzlicher Analyseverfahren, die beispielsweise die Zuordnung der Zusammensetzungen humaner Mikrobiome zu klinisch-diagnostischen Eigenschaften ermöglicht. In dieser Dissertation präsentiere ich meine Arbeit bezüglich des Entwurfs, der Implementierung, und Verbesserung von EPA-ng, einer Hochleistungsimplementierung der phylogenetischen Platzierung anhand des Maximum-Likelihood Modells. EPA-ng wurde entwickelt um auf Milliarden von Querysequenzen zu skalieren und auf Tausenden von Kernen in Systemen mit gemeinsamem und verteiltem Speicher ausgeführt zu werden. EPA-ng beschleunigt auch die Verarbeitungsgeschwindigkeit auf einzelnen Kernen um das bis zu $30$-fache, im Vergleich zu dessen direkten Konkurrenzprogrammen. Vor kurzem haben wir eine zusätzliche Methode für EPA-ng eingeführt, welche die Platzierung in wesentlich größeren Referenzbäumen ermöglicht. Hierfür verwenden wir einen aktiven Speicherverwaltungsansatz, bei dem reduzierter Speicherverbrauch gegen größere Ausführungszeiten eingetauscht wird. Zusätzlich präsentiere ich einen massiv-parallelen Ansatz um die Diversität einer Probe zu quantifizieren, welcher auf den Ergebnissen phylogenetischer Platzierungen basiert. Diese Software, genannt \toolname{SCRAPP}, kombiniert aktuelle Methoden für die Maximum-Likelihood basierte phylogenetische Inferenz mit Methoden zur Abgrenzung molekularer Spezien. Daraus resultiert eine Verteilung der Artenanzahl auf den Kanten eines Referenzbaums für eine gegebene Probe. Darüber hinaus beschreibe ich einen neuartigen Ansatz zum Clustering von Platzierungsergebnissen, anhand dessen der Benutzer den Rechenaufwand reduzieren kann

Inference of Many-Taxon Phylogenies

Phylogenetic trees are tree topologies that represent the evolutionary history of a set of organisms. In this thesis, we address computational challenges related to the analysis of large-scale datasets with Maximum Likelihood based phylogenetic inference. We have approached this using different strategies: reduction of memory requirements, reduction of running time, and reduction of man-hours