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Science: Big Data erklärt Evolution der Vögel

Stammbaum der Vögel mittels Gen-Analysen und Supercomputern nachvollzogen / Neue Erkenntnisse über Grundlagen von Gesang, Federn, Biodiversität und Entwicklung der Vögel
Riesenturako / Great Blue Turaco (Corythaeola cristata)  (Foto: Peter Houde)
Riesenturako (Corythaeola cristata) (Foto: Peter Houde)
Für die Familie der Bienenfresser (im Bild Merops bullocki) zeigte die Studie eine enge Verwandtschaft mit Singvögeln, Papageien und Raubvögeln (Foto: Peter Houde)
Für die Familie der Bienenfresser (im Bild Merops bullocki) zeigte die Studie eine enge Verwandtschaft mit Singvögeln, Papageien und Raubvögeln (Foto: Peter Houde)

Rund 95 Prozent der über 10.000 bekannten Vogelarten entwickelten sich erst nach dem Aussterben der Dinosaurier vor rund 66 Millionen Jahren. Computeranalysen der genetischen Daten zeigen auch, dass sich die heutige Vielfalt explosionsartig aus wenigen Spezies bereits nach 15 Millionen Jahren entwickelt hatte. KIT-Forscher entwarfen die Algorithmen für die umfassende Analyse der Vogel-Evolution. Für die jetzt im Fachjournal Science vorgestellten Ergebnisse wurde eine Rechenleistung von 300 Prozessorjahren benötigt. (DOI 10.1126/science.1253451)

"Die Berechnung dieser Stammbäume für die Evolutionsforschung ist ohne entsprechende Algorithmen und Supercomputer nicht möglich", erklärt Alexandros Stamatakis, Professor für High Performance Computing in den Lebenswissenschaften am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und Leiter der Forschungsgruppe "Scientific Computing" am Heidelberger Institut für Theoretische Studien (HITS).

Aber selbst Supercomputer waren mit den riesigen und komplexen Datenmengen, die bei modernen Sequenzanalysen entstehen, bislang überfordert. Obwohl Supercomputer mittlerweile Tausende Prozessoren besitzen, war die Software für Stammbaumanalysen auf etwa 500 Prozessoren beschränkt.

"Wir mussten daher das Kommunikationsschema zwischen den Programmteilen auf verschiedenen Prozessoren überdenken und neu entwickeln", so Stamatakis. Der neue Ansatz beschleunigte die Software um den Faktor 3 und ermöglicht es gleichzeitig die Rechnungen auf 4000 Prozessoren effizient zu verteilen. Informatiker sprechen hier von der Parallelisierung von Algorithmen. "Statt 24 Monate warten wir nun also nur einen Monat auf die Ergebnisse."

Weitere Informationen in der KIT-Pressemitteilung. Mehr Fotos zum Thema auf kit.edu/facebook.


kes/del, 12.12.2014