This thesis introduces three different algorithmical and statistical strategies for the analysis of high-throughput sequencing data. First, we introduce a heuristic method based on enhanced suffix arrays to map short sequences to larger reference genomes. The algorithm builds on the idea of an error-tolerant traversal of the suffix array for the reference genome in conjunction with the concept of matching statistics introduced by Chang and a bitvector based alignment algorithm proposed by Myers. The algorithm supports paired-end and mate-pair alignments and the implementation offers methods for primer detection, primer and poly-A trimming. In our own benchmarks as well as independent bench- marks this tool outcompetes other currently available tools with respect to sensitivity and specificity in simulated and real data sets for a large number of sequencing protocols. Second, we introduce a novel dynamic programming algorithm for the spliced alignment problem. The advantage of this algorithm is its capability to not only detect co-linear splice events, i.e. local splice events on the same genomic strand, but also circular and other non-collinear splice events. This succinct and simple algorithm handles all these cases at the same time with a high accuracy. While it is at par with other state- of-the-art methods for collinear splice events, it outcompetes other tools for many non-collinear splice events. The application of this method to publically available sequencing data led to the identification of a novel isoform of the tumor suppressor gene p53. Since this gene is one of the best studied genes in the human genome, this finding is quite remarkable and suggests that the application of our algorithm could help to identify a plethora of novel isoforms and genes. Third, we present a data adaptive method to call single nucleotide variations (SNVs) from aligned high-throughput sequencing reads. We demonstrate that our method based on empirical log-likelihoods automatically adjusts to the quality of a sequencing experiment and thus renders a \"decision\" on when to call an SNV. In our simulations this method is at par with current state-of-the-art tools. Finally, we present biological results that have been obtained using the special features of the presented alignment algorithm. / Diese Arbeit stellt drei verschiedene algorithmische und statistische Strategien für die Analyse von Hochdurchsatz-Sequenzierungsdaten vor. Zuerst führen wir eine auf enhanced Suffixarrays basierende heuristische Methode ein, die kurze Sequenzen mit grossen Genomen aligniert. Die Methode basiert auf der Idee einer fehlertoleranten Traversierung eines Suffixarrays für Referenzgenome in Verbindung mit dem Konzept der Matching-Statistik von Chang und einem auf Bitvektoren basierenden Alignmentalgorithmus von Myers. Die vorgestellte Methode unterstützt Paired-End und Mate-Pair Alignments, bietet Methoden zur Erkennung von Primersequenzen und zum trimmen von Poly-A-Signalen an. Auch in unabhängigen Benchmarks zeichnet sich das Verfahren durch hohe Sensitivität und Spezifität in simulierten und realen Datensätzen aus. Für eine große Anzahl von Sequenzierungsprotokollen erzielt es bessere Ergebnisse als andere bekannte Short-Read Alignmentprogramme. Zweitens stellen wir einen auf dynamischer Programmierung basierenden Algorithmus für das spliced alignment problem vor. Der Vorteil dieses Algorithmus ist seine Fähigkeit, nicht nur kollineare Spleiß- Ereignisse, d.h. Spleiß-Ereignisse auf dem gleichen genomischen Strang, sondern auch zirkuläre und andere nicht-kollineare Spleiß-Ereignisse zu identifizieren. Das Verfahren zeichnet sich durch eine hohe Genauigkeit aus: während es bei der Erkennung kollinearer Spleiß-Varianten vergleichbare Ergebnisse mit anderen Methoden erzielt, schlägt es die Wettbewerber mit Blick auf Sensitivität und Spezifität bei der Vorhersage nicht-kollinearer Spleißvarianten. Die Anwendung dieses Algorithmus führte zur Identifikation neuer Isoformen. In unserer Publikation berichten wir über eine neue Isoform des Tumorsuppressorgens p53. Da dieses Gen eines der am besten untersuchten Gene des menschlichen Genoms ist, könnte die Anwendung unseres Algorithmus helfen, eine Vielzahl weiterer Isoformen bei weniger prominenten Genen zu identifizieren. Drittens stellen wir ein datenadaptives Modell zur Identifikation von Single Nucleotide Variations (SNVs) vor. In unserer Arbeit zeigen wir, dass sich unser auf empirischen log-likelihoods basierendes Modell automatisch an die Qualität der Sequenzierungsexperimente anpasst und eine \"Entscheidung\" darüber trifft, welche potentiellen Variationen als SNVs zu klassifizieren sind. In unseren Simulationen ist diese Methode auf Augenhöhe mit aktuell eingesetzten Verfahren. Schließlich stellen wir eine Auswahl biologischer Ergebnisse vor, die mit den Besonderheiten der präsentierten Alignmentverfahren in Zusammenhang stehen.

The aim of this thesis is the development and benchmarking of computational methods for the analysis of high-throughput data from tiling arrays and next-generation sequencing. Tiling arrays have been a mainstay of genome-wide transcriptomics, e.g., in the identification of functional elements in the human genome. Due to limitations of existing methods for the data analysis of this data, a novel statistical approach is presented that identifies expressed segments as significant differences from the background distribution and thus avoids dataset-specific parameters. This method detects differentially expressed segments in biological data with significantly lower false discovery rates and equivalent sensitivities compared to commonly used methods. In addition, it is also clearly superior in the recovery of exon-intron structures. Moreover, the search for local accumulations of expressed segments in tiling array data has led to the identification of very large expressed regions that may constitute a new class of macroRNAs. This thesis proceeds with next-generation sequencing for which various protocols have been devised to study genomic, transcriptomic, and epigenomic features. One of the first crucial steps in most NGS data analyses is the mapping of sequencing reads to a reference genome. This work introduces algorithmic methods to solve the mapping tasks for three major NGS protocols: DNA-seq, RNA-seq, and MethylC-seq. All methods have been thoroughly benchmarked and integrated into the segemehl mapping suite. First, mapping of DNA-seq data is facilitated by the core mapping algorithm of segemehl. Since the initial publication, it has been continuously updated and expanded. Here, extensive and reproducible benchmarks are presented that compare segemehl to state-of-the-art read aligners on various data sets. The results indicate that it is not only more sensitive in finding the optimal alignment with respect to the unit edit distance but also very specific compared to most commonly used alternative read mappers. These advantages are observable for both real and simulated reads, are largely independent of the read length and sequencing technology, but come at the cost of higher running time and memory consumption. Second, the split-read extension of segemehl, presented by Hoffmann, enables the mapping of RNA-seq data, a computationally more difficult form of the mapping task due to the occurrence of splicing. Here, the novel tool lack is presented, which aims to recover missed RNA-seq read alignments using de novo splice junction information. It performs very well in benchmarks and may thus be a beneficial extension to RNA-seq analysis pipelines. Third, a novel method is introduced that facilitates the mapping of bisulfite-treated sequencing data. This protocol is considered the gold standard in genome-wide studies of DNA methylation, one of the major epigenetic modifications in animals and plants. The treatment of DNA with sodium bisulfite selectively converts unmethylated cytosines to uracils, while methylated ones remain unchanged. The bisulfite extension developed here performs seed searches on a collapsed alphabet followed by bisulfite-sensitive dynamic programming alignments. Thus, it is insensitive to bisulfite-related mismatches and does not rely on post-processing, in contrast to other methods. In comparison to state-of-the-art tools, this method achieves significantly higher sensitivities and performs time-competitive in mapping millions of sequencing reads to vertebrate genomes. Remarkably, the increase in sensitivity does not come at the cost of decreased specificity and thus may finally result in a better performance in calling the methylation rate. Lastly, the potential of mapping strategies for de novo genome assemblies is demonstrated with the introduction of a new guided assembly procedure. It incorporates mapping as major component and uses the additional information (e.g., annotation) as guide. With this method, the complete mitochondrial genome of Eulimnogammarus verrucosus has been successfully assembled even though the sequencing library has been heavily dominated by nuclear DNA. In summary, this thesis introduces algorithmic methods that significantly improve the analysis of tiling array, DNA-seq, RNA-seq, and MethylC-seq data, and proposes standards for benchmarking NGS read aligners. Moreover, it presents a new guided assembly procedure that has been successfully applied in the de novo assembly of a crustacean mitogenome. / Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung und dem Benchmarken von Verfahren zur Analyse von Daten aus Hochdurchsatz-Technologien, wie Tiling Arrays oder Hochdurchsatz-Sequenzierung. Tiling Arrays bildeten lange Zeit die Grundlage für die genomweite Untersuchung des Transkriptoms und kamen beispielsweise bei der Identifizierung funktioneller Elemente im menschlichen Genom zum Einsatz. In dieser Arbeit wird ein neues statistisches Verfahren zur Auswertung von Tiling Array-Daten vorgestellt. Darin werden Segmente als exprimiert klassifiziert, wenn sich deren Signale signifikant von der Hintergrundverteilung unterscheiden. Dadurch werden keine auf den Datensatz abgestimmten Parameterwerte benötigt. Die hier vorgestellte Methode erkennt differentiell exprimierte Segmente in biologischen Daten bei gleicher Sensitivität mit geringerer Falsch-Positiv-Rate im Vergleich zu den derzeit hauptsächlich eingesetzten Verfahren. Zudem ist die Methode bei der Erkennung von Exon-Intron Grenzen präziser. Die Suche nach Anhäufungen exprimierter Segmente hat darüber hinaus zur Entdeckung von sehr langen Regionen geführt, welche möglicherweise eine neue Klasse von macroRNAs darstellen. Nach dem Exkurs zu Tiling Arrays konzentriert sich diese Arbeit nun auf die Hochdurchsatz-Sequenzierung, für die bereits verschiedene Sequenzierungsprotokolle zur Untersuchungen des Genoms, Transkriptoms und Epigenoms etabliert sind. Einer der ersten und entscheidenden Schritte in der Analyse von Sequenzierungsdaten stellt in den meisten Fällen das Mappen dar, bei dem kurze Sequenzen (Reads) auf ein großes Referenzgenom aligniert werden. Die vorliegende Arbeit stellt algorithmische Methoden vor, welche das Mapping-Problem für drei wichtige Sequenzierungsprotokolle (DNA-Seq, RNA-Seq und MethylC-Seq) lösen. Alle Methoden wurden ausführlichen Benchmarks unterzogen und sind in der segemehl-Suite integriert. Als Erstes wird hier der Kern-Algorithmus von segemehl vorgestellt, welcher das Mappen von DNA-Sequenzierungsdaten ermöglicht. Seit der ersten Veröffentlichung wurde dieser kontinuierlich optimiert und erweitert. In dieser Arbeit werden umfangreiche und auf Reproduzierbarkeit bedachte Benchmarks präsentiert, in denen segemehl auf zahlreichen Datensätzen mit bekannten Mapping-Programmen verglichen wird. Die Ergebnisse zeigen, dass segemehl nicht nur sensitiver im Auffinden von optimalen Alignments bezüglich der Editierdistanz sondern auch sehr spezifisch im Vergleich zu anderen Methoden ist. Diese Vorteile sind in realen und simulierten Daten unabhängig von der Sequenzierungstechnologie oder der Länge der Reads erkennbar, gehen aber zu Lasten einer längeren Laufzeit und eines höheren Speicherverbrauchs. Als Zweites wird das Mappen von RNA-Sequenzierungsdaten untersucht, welches bereits von der Split-Read-Erweiterung von segemehl unterstützt wird. Aufgrund von Spleißen ist diese Form des Mapping-Problems rechnerisch aufwendiger. In dieser Arbeit wird das neue Programm lack vorgestellt, welches darauf abzielt, fehlende Read-Alignments mit Hilfe von de novo Spleiß-Information zu finden. Es erzielt hervorragende Ergebnisse und stellt somit eine sinnvolle Ergänzung zu Analyse-Pipelines für RNA-Sequenzierungsdaten dar. Als Drittes wird eine neue Methode zum Mappen von Bisulfit-behandelte Sequenzierungsdaten vorgestellt. Dieses Protokoll gilt als Goldstandard in der genomweiten Untersuchung der DNA-Methylierung, einer der wichtigsten epigenetischen Modifikationen in Tieren und Pflanzen. Dabei wird die DNA vor der Sequenzierung mit Natriumbisulfit behandelt, welches selektiv nicht methylierte Cytosine zu Uracilen konvertiert, während Methylcytosine davon unberührt bleiben. Die hier vorgestellte Bisulfit-Erweiterung führt die Seed-Suche auf einem reduziertem Alphabet durch und verifiziert die erhaltenen Treffer mit einem auf dynamischer Programmierung basierenden Bisulfit-sensitiven Alignment-Algorithmus. Das verwendete Verfahren ist somit unempfindlich gegenüber Bisulfit-Konvertierungen und erfordert im Gegensatz zu anderen Verfahren keine weitere Nachverarbeitung. Im Vergleich zu aktuell eingesetzten Programmen ist die Methode sensitiver und benötigt eine vergleichbare Laufzeit beim Mappen von Millionen von Reads auf große Genome. Bemerkenswerterweise wird die erhöhte Sensitivität bei gleichbleibend guter Spezifizität erreicht. Dadurch könnte diese Methode somit auch bessere Ergebnisse bei der präzisen Bestimmung der Methylierungsraten erreichen. Schließlich wird noch das Potential von Mapping-Strategien für Assemblierungen mit der Einführung eines neuen, Kristallisation-genanntes Verfahren zur unterstützten Assemblierung aufgezeigt. Es enthält Mapping als Hauptbestandteil und nutzt Zusatzinformation (z.B. Annotationen) als Unterstützung. Dieses Verfahren ermöglichte die erfolgreiche Assemblierung des kompletten mitochondrialen Genoms von Eulimnogammarus verrucosus trotz einer vorwiegend aus nukleärer DNA bestehenden genomischen Bibliothek. Zusammenfassend stellt diese Arbeit algorithmische Methoden vor, welche die Analysen von Tiling Array, DNA-Seq, RNA-Seq und MethylC-Seq Daten signifikant verbessern. Es werden zudem Standards für den Vergleich von Programmen zum Mappen von Daten der Hochdurchsatz-Sequenzierung vorgeschlagen. Darüber hinaus wird ein neues Verfahren zur unterstützten Genom-Assemblierung vorgestellt, welches erfolgreich bei der de novo-Assemblierung eines mitochondrialen Krustentier-Genoms eingesetzt wurde.

This thesis introduces three different algorithmical and statistical strategies for the analysis of high-throughput sequencing data. First, we introduce a heuristic method based on enhanced suffix arrays to map short sequences to larger reference genomes. The algorithm builds on the idea of an error-tolerant traversal of the suffix array for the reference genome in conjunction with the concept of matching statistics introduced by Chang and a bitvector based alignment algorithm proposed by Myers. The algorithm supports paired-end and mate-pair alignments and the implementation offers methods for primer detection, primer and poly-A trimming. In our own benchmarks as well as independent bench- marks this tool outcompetes other currently available tools with respect to sensitivity and specificity in simulated and real data sets for a large number of sequencing protocols. Second, we introduce a novel dynamic programming algorithm for the spliced alignment problem. The advantage of this algorithm is its capability to not only detect co-linear splice events, i.e. local splice events on the same genomic strand, but also circular and other non-collinear splice events. This succinct and simple algorithm handles all these cases at the same time with a high accuracy. While it is at par with other state- of-the-art methods for collinear splice events, it outcompetes other tools for many non-collinear splice events. The application of this method to publically available sequencing data led to the identification of a novel isoform of the tumor suppressor gene p53. Since this gene is one of the best studied genes in the human genome, this finding is quite remarkable and suggests that the application of our algorithm could help to identify a plethora of novel isoforms and genes. Third, we present a data adaptive method to call single nucleotide variations (SNVs) from aligned high-throughput sequencing reads. We demonstrate that our method based on empirical log-likelihoods automatically adjusts to the quality of a sequencing experiment and thus renders a \"decision\" on when to call an SNV. In our simulations this method is at par with current state-of-the-art tools. Finally, we present biological results that have been obtained using the special features of the presented alignment algorithm. / Diese Arbeit stellt drei verschiedene algorithmische und statistische Strategien für die Analyse von Hochdurchsatz-Sequenzierungsdaten vor. Zuerst führen wir eine auf enhanced Suffixarrays basierende heuristische Methode ein, die kurze Sequenzen mit grossen Genomen aligniert. Die Methode basiert auf der Idee einer fehlertoleranten Traversierung eines Suffixarrays für Referenzgenome in Verbindung mit dem Konzept der Matching-Statistik von Chang und einem auf Bitvektoren basierenden Alignmentalgorithmus von Myers. Die vorgestellte Methode unterstützt Paired-End und Mate-Pair Alignments, bietet Methoden zur Erkennung von Primersequenzen und zum trimmen von Poly-A-Signalen an. Auch in unabhängigen Benchmarks zeichnet sich das Verfahren durch hohe Sensitivität und Spezifität in simulierten und realen Datensätzen aus. Für eine große Anzahl von Sequenzierungsprotokollen erzielt es bessere Ergebnisse als andere bekannte Short-Read Alignmentprogramme. Zweitens stellen wir einen auf dynamischer Programmierung basierenden Algorithmus für das spliced alignment problem vor. Der Vorteil dieses Algorithmus ist seine Fähigkeit, nicht nur kollineare Spleiß- Ereignisse, d.h. Spleiß-Ereignisse auf dem gleichen genomischen Strang, sondern auch zirkuläre und andere nicht-kollineare Spleiß-Ereignisse zu identifizieren. Das Verfahren zeichnet sich durch eine hohe Genauigkeit aus: während es bei der Erkennung kollinearer Spleiß-Varianten vergleichbare Ergebnisse mit anderen Methoden erzielt, schlägt es die Wettbewerber mit Blick auf Sensitivität und Spezifität bei der Vorhersage nicht-kollinearer Spleißvarianten. Die Anwendung dieses Algorithmus führte zur Identifikation neuer Isoformen. In unserer Publikation berichten wir über eine neue Isoform des Tumorsuppressorgens p53. Da dieses Gen eines der am besten untersuchten Gene des menschlichen Genoms ist, könnte die Anwendung unseres Algorithmus helfen, eine Vielzahl weiterer Isoformen bei weniger prominenten Genen zu identifizieren. Drittens stellen wir ein datenadaptives Modell zur Identifikation von Single Nucleotide Variations (SNVs) vor. In unserer Arbeit zeigen wir, dass sich unser auf empirischen log-likelihoods basierendes Modell automatisch an die Qualität der Sequenzierungsexperimente anpasst und eine \"Entscheidung\" darüber trifft, welche potentiellen Variationen als SNVs zu klassifizieren sind. In unseren Simulationen ist diese Methode auf Augenhöhe mit aktuell eingesetzten Verfahren. Schließlich stellen wir eine Auswahl biologischer Ergebnisse vor, die mit den Besonderheiten der präsentierten Alignmentverfahren in Zusammenhang stehen.

The aim of this thesis is the development and benchmarking of computational methods for the analysis of high-throughput data from tiling arrays and next-generation sequencing. Tiling arrays have been a mainstay of genome-wide transcriptomics, e.g., in the identification of functional elements in the human genome. Due to limitations of existing methods for the data analysis of this data, a novel statistical approach is presented that identifies expressed segments as significant differences from the background distribution and thus avoids dataset-specific parameters. This method detects differentially expressed segments in biological data with significantly lower false discovery rates and equivalent sensitivities compared to commonly used methods. In addition, it is also clearly superior in the recovery of exon-intron structures. Moreover, the search for local accumulations of expressed segments in tiling array data has led to the identification of very large expressed regions that may constitute a new class of macroRNAs. This thesis proceeds with next-generation sequencing for which various protocols have been devised to study genomic, transcriptomic, and epigenomic features. One of the first crucial steps in most NGS data analyses is the mapping of sequencing reads to a reference genome. This work introduces algorithmic methods to solve the mapping tasks for three major NGS protocols: DNA-seq, RNA-seq, and MethylC-seq. All methods have been thoroughly benchmarked and integrated into the segemehl mapping suite. First, mapping of DNA-seq data is facilitated by the core mapping algorithm of segemehl. Since the initial publication, it has been continuously updated and expanded. Here, extensive and reproducible benchmarks are presented that compare segemehl to state-of-the-art read aligners on various data sets. The results indicate that it is not only more sensitive in finding the optimal alignment with respect to the unit edit distance but also very specific compared to most commonly used alternative read mappers. These advantages are observable for both real and simulated reads, are largely independent of the read length and sequencing technology, but come at the cost of higher running time and memory consumption. Second, the split-read extension of segemehl, presented by Hoffmann, enables the mapping of RNA-seq data, a computationally more difficult form of the mapping task due to the occurrence of splicing. Here, the novel tool lack is presented, which aims to recover missed RNA-seq read alignments using de novo splice junction information. It performs very well in benchmarks and may thus be a beneficial extension to RNA-seq analysis pipelines. Third, a novel method is introduced that facilitates the mapping of bisulfite-treated sequencing data. This protocol is considered the gold standard in genome-wide studies of DNA methylation, one of the major epigenetic modifications in animals and plants. The treatment of DNA with sodium bisulfite selectively converts unmethylated cytosines to uracils, while methylated ones remain unchanged. The bisulfite extension developed here performs seed searches on a collapsed alphabet followed by bisulfite-sensitive dynamic programming alignments. Thus, it is insensitive to bisulfite-related mismatches and does not rely on post-processing, in contrast to other methods. In comparison to state-of-the-art tools, this method achieves significantly higher sensitivities and performs time-competitive in mapping millions of sequencing reads to vertebrate genomes. Remarkably, the increase in sensitivity does not come at the cost of decreased specificity and thus may finally result in a better performance in calling the methylation rate. Lastly, the potential of mapping strategies for de novo genome assemblies is demonstrated with the introduction of a new guided assembly procedure. It incorporates mapping as major component and uses the additional information (e.g., annotation) as guide. With this method, the complete mitochondrial genome of Eulimnogammarus verrucosus has been successfully assembled even though the sequencing library has been heavily dominated by nuclear DNA. In summary, this thesis introduces algorithmic methods that significantly improve the analysis of tiling array, DNA-seq, RNA-seq, and MethylC-seq data, and proposes standards for benchmarking NGS read aligners. Moreover, it presents a new guided assembly procedure that has been successfully applied in the de novo assembly of a crustacean mitogenome. / Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung und dem Benchmarken von Verfahren zur Analyse von Daten aus Hochdurchsatz-Technologien, wie Tiling Arrays oder Hochdurchsatz-Sequenzierung. Tiling Arrays bildeten lange Zeit die Grundlage für die genomweite Untersuchung des Transkriptoms und kamen beispielsweise bei der Identifizierung funktioneller Elemente im menschlichen Genom zum Einsatz. In dieser Arbeit wird ein neues statistisches Verfahren zur Auswertung von Tiling Array-Daten vorgestellt. Darin werden Segmente als exprimiert klassifiziert, wenn sich deren Signale signifikant von der Hintergrundverteilung unterscheiden. Dadurch werden keine auf den Datensatz abgestimmten Parameterwerte benötigt. Die hier vorgestellte Methode erkennt differentiell exprimierte Segmente in biologischen Daten bei gleicher Sensitivität mit geringerer Falsch-Positiv-Rate im Vergleich zu den derzeit hauptsächlich eingesetzten Verfahren. Zudem ist die Methode bei der Erkennung von Exon-Intron Grenzen präziser. Die Suche nach Anhäufungen exprimierter Segmente hat darüber hinaus zur Entdeckung von sehr langen Regionen geführt, welche möglicherweise eine neue Klasse von macroRNAs darstellen. Nach dem Exkurs zu Tiling Arrays konzentriert sich diese Arbeit nun auf die Hochdurchsatz-Sequenzierung, für die bereits verschiedene Sequenzierungsprotokolle zur Untersuchungen des Genoms, Transkriptoms und Epigenoms etabliert sind. Einer der ersten und entscheidenden Schritte in der Analyse von Sequenzierungsdaten stellt in den meisten Fällen das Mappen dar, bei dem kurze Sequenzen (Reads) auf ein großes Referenzgenom aligniert werden. Die vorliegende Arbeit stellt algorithmische Methoden vor, welche das Mapping-Problem für drei wichtige Sequenzierungsprotokolle (DNA-Seq, RNA-Seq und MethylC-Seq) lösen. Alle Methoden wurden ausführlichen Benchmarks unterzogen und sind in der segemehl-Suite integriert. Als Erstes wird hier der Kern-Algorithmus von segemehl vorgestellt, welcher das Mappen von DNA-Sequenzierungsdaten ermöglicht. Seit der ersten Veröffentlichung wurde dieser kontinuierlich optimiert und erweitert. In dieser Arbeit werden umfangreiche und auf Reproduzierbarkeit bedachte Benchmarks präsentiert, in denen segemehl auf zahlreichen Datensätzen mit bekannten Mapping-Programmen verglichen wird. Die Ergebnisse zeigen, dass segemehl nicht nur sensitiver im Auffinden von optimalen Alignments bezüglich der Editierdistanz sondern auch sehr spezifisch im Vergleich zu anderen Methoden ist. Diese Vorteile sind in realen und simulierten Daten unabhängig von der Sequenzierungstechnologie oder der Länge der Reads erkennbar, gehen aber zu Lasten einer längeren Laufzeit und eines höheren Speicherverbrauchs. Als Zweites wird das Mappen von RNA-Sequenzierungsdaten untersucht, welches bereits von der Split-Read-Erweiterung von segemehl unterstützt wird. Aufgrund von Spleißen ist diese Form des Mapping-Problems rechnerisch aufwendiger. In dieser Arbeit wird das neue Programm lack vorgestellt, welches darauf abzielt, fehlende Read-Alignments mit Hilfe von de novo Spleiß-Information zu finden. Es erzielt hervorragende Ergebnisse und stellt somit eine sinnvolle Ergänzung zu Analyse-Pipelines für RNA-Sequenzierungsdaten dar. Als Drittes wird eine neue Methode zum Mappen von Bisulfit-behandelte Sequenzierungsdaten vorgestellt. Dieses Protokoll gilt als Goldstandard in der genomweiten Untersuchung der DNA-Methylierung, einer der wichtigsten epigenetischen Modifikationen in Tieren und Pflanzen. Dabei wird die DNA vor der Sequenzierung mit Natriumbisulfit behandelt, welches selektiv nicht methylierte Cytosine zu Uracilen konvertiert, während Methylcytosine davon unberührt bleiben. Die hier vorgestellte Bisulfit-Erweiterung führt die Seed-Suche auf einem reduziertem Alphabet durch und verifiziert die erhaltenen Treffer mit einem auf dynamischer Programmierung basierenden Bisulfit-sensitiven Alignment-Algorithmus. Das verwendete Verfahren ist somit unempfindlich gegenüber Bisulfit-Konvertierungen und erfordert im Gegensatz zu anderen Verfahren keine weitere Nachverarbeitung. Im Vergleich zu aktuell eingesetzten Programmen ist die Methode sensitiver und benötigt eine vergleichbare Laufzeit beim Mappen von Millionen von Reads auf große Genome. Bemerkenswerterweise wird die erhöhte Sensitivität bei gleichbleibend guter Spezifizität erreicht. Dadurch könnte diese Methode somit auch bessere Ergebnisse bei der präzisen Bestimmung der Methylierungsraten erreichen. Schließlich wird noch das Potential von Mapping-Strategien für Assemblierungen mit der Einführung eines neuen, Kristallisation-genanntes Verfahren zur unterstützten Assemblierung aufgezeigt. Es enthält Mapping als Hauptbestandteil und nutzt Zusatzinformation (z.B. Annotationen) als Unterstützung. Dieses Verfahren ermöglichte die erfolgreiche Assemblierung des kompletten mitochondrialen Genoms von Eulimnogammarus verrucosus trotz einer vorwiegend aus nukleärer DNA bestehenden genomischen Bibliothek. Zusammenfassend stellt diese Arbeit algorithmische Methoden vor, welche die Analysen von Tiling Array, DNA-Seq, RNA-Seq und MethylC-Seq Daten signifikant verbessern. Es werden zudem Standards für den Vergleich von Programmen zum Mappen von Daten der Hochdurchsatz-Sequenzierung vorgeschlagen. Darüber hinaus wird ein neues Verfahren zur unterstützten Genom-Assemblierung vorgestellt, welches erfolgreich bei der de novo-Assemblierung eines mitochondrialen Krustentier-Genoms eingesetzt wurde.