In this work, two novel implementations have been presented, which could assist in the design and data analysis of high-throughput genomic experiments. An efficient and flexible tiling probe selection pipeline utilizing the penalized uniqueness score has been implemented, which could be employed in the design of various types and scales of genome tiling task. A novel hidden semi-Markov model (HSMM) implementation is made available within the Bioconductor project, which provides a unified interface for segmenting genomic data in a wide range of research subjects.In dieser Arbeit werden zwei neuartige Implementierungen präsentiert, die im Design und in der Datenanalyse von genomischen Hochdurchsatz-Experiment hilfreich sein könnten. Die erste Implementierung bildet eine effiziente und flexible Auswahl-Pipeline für Tiling-Proben, basierend auf einem Eindeutigkeitsmaß mit einer Maluswertung. Als zweite Implementierung wurde ein neuartiges Hidden-Semi-Markov-Modell (HSMM) im Bioconductor Projekt verfügbar gemacht
