Bioinformatics analyses of alternative splicing : predition of alternative splicing events in animals and plants using machine learning and analysis of the extent and conservation of subtle alternative splicing Alternatives Spleißen (AS) ist ein Mechanismus durch den ein Multi Exon Gen verschiedene Transkripte und damit verschiedene Proteine exprimieren kann. AS trägt wesentlich zur Komplexität und Vielfalt eukaryotischer Transkriptome und Proteome bei. Die Bioinformatik hat in den vergangenen zehn Jahren entscheidenden Beiträge zu unserem Verständnis des AS in Bezug auf Verbreitung Umfang und Konservierung der verschiedenen Klassen Evolution Regulierung und biologische Funktion geliefert. Zum Nachweis des AS im großen Maßstab wurden meist Verfahren zur Genom und Transkriptom weiten Alignierung von EST und mRNA Daten sowie Microarray Analysen eingesetzt die weitestgehend auf bioinformatischen Methoden basieren. Diese wurden durch rechnergestützte Verfahren zur Charakterisierung und Vorhersage von AS ergänzt die zeigen wie sich konstitutive und alternative Spleißorte sowie Exons unterscheiden. Die vorliegende Dissertationsschrift beschäftigt sich mit bioinformatischen Analysen ausgewählter Aspekte des AS. Im ersten Teil habe ich Verfahren zur Vorhersage des AS entwickelt ohne dabei auf Datensätze exprimierter Sequenzen zurückzugreifen. Insbesondere habe ich Ansätze zur Vorhersage von Kassetten Exons mittels Bayessches Netze (BN) weiterentwickelt und neue diskriminierende Merkmale etabliert. Diese verbesserten deutlich die Richtig Positiv Rate von publizierten 50% auf 61% bei einer stringenten Falsch Positiv Rate von nur 0 5%. Ich konnte zeigen dass Exons die als konstitutiv gekennzeichnet waren denen aber durch das BN eine hohe Wahrscheinlichkeit zugeweisen wurde alternativ zu sein in der Tat durch neueste Expressionsdaten als alternativ bestätigt wurden. Bei gleichen Datensätzen und Merkmalen entspricht die Leistungsfähigkeit eines BN der einer publizierten Support Vektor Maschine (SVM) was darauf hinweist dass verlässliche Ergebnisse bei der Klassifikation mehr von den Merkmalen als von der Wahl des Klassifikators abhängen.