Optimizing algorithms for the comparative analysis of non coding RNAs Zusammenfassung: Nichtcodierende RNAs (ncRNAs) führen essentielle Aufgaben innerhalb der Zelle aus wie etwa die Regulierung der Genexpression oder katalytische Funktionen. Jedoch ist bis heute die Funktion der meisten ncRNA Moleküle noch immer unbekannt. Da die Struktur entscheidend für die Funktion vieler ncRNAs ist wurden große Anstrengungen in die computergestützte Strukturvorhersagevon ncRNAs und die anschließende funktionelle Charakterisierung investiert.Diese Arbeit leistet wichtige Beiträge zu diesem Forschungsfeld indem neue schnelle Methoden präsentiert werden die die Funktionsweisen von ncRNA Molekülen aufdecken.Die Basis dieser Methoden ist eine neuartige Sparsifizierungsmethode die Ensemble basierte Sparsifizierung die im ersten Teil dieser Arbeit eingeführt wird. Die Identifikation wahrscheinlicher struktureller Elemente innerhalb der Strukturensembles von zwei RNA Sequenzen erlaubt es den Suchraum drastisch zu reduzieren und führt zu einer signifikant kürzeren Laufzeit. Wir demonstrieren die Effizienz dieser neuen Methode indem Algorithmen für die Identifizierung von Sequenz Struktur Motiven und die simultane Berechnung von Alignment und Faltung beschleunigt werden. Die Einsetzbarkeit der Ensemble basierten Sparsifizierung ist jedoch nicht auf diese Anwendungen beschränkt so dass diese neue Methode die Möglichkeit bietet in Zukunft auch andere RNA bezogene Aufgaben zu beschleunigen.Im zweiten Teil dieser Arbeit präsentieren wir die neue Methode ExpaRNA P die Sequenz Struktur Motive zwischen zwei RNAs in gesamten Boltzmann verteilten Strukturensembles identifiziert. Der Kern Algorithmus des existierenden Ansatzes ExpaRNA löst dieses Problem für a priori bekannte Eingabe Strukturen. Solche Strukturen sind jedoch selten bekannt; darüber hinaus ist die computergestützte Vorhersage im Voraus keine Lösung da die Faltung einzelner Sequenzen höchst unzuverlässig ist. In unserem neuen Ansatz ExpaRNA P wird der Mustervergleich simultan zu der Faltung der RNAs durchgeführt analog zu der bereits bekannten simultanen Berechnung von Alignment und Faltung von RNAs. Während dies verglichen mit ExpaRNA eine viel höhere Flexibilität impliziert hat der neue Ansatz ExpaRNA P die gleiche sehr geringe Komplexität (quadratisch in Zeit und Speicherplatz) die durch unsere neue Ensemble basierte Sparsifizierung ermöglicht wird. Zusätzlich entwickeln wir einen generalisierten Chaining Algorithmu ... Zusammenfassung: Non coding RNAs (ncRNAs) perform essential functions within the cell such as the regulation of gene expression or catalytic functionalities. Until today however the function of most ncRNA molecules is still unknown. As the structure is key to the function of many ncRNAs much effort has been devoted to the computational structure prediction of ncRNAs and the subsequent functional characterization. This thesis makes important contributions to this field of research by introducing novel fast methods for revealing the functionalities of ncRNA molecules.The basis of these methods is a novel sparsification technique the ensemble based sparsification which is introduced in the first part of this thesis. Identifying likely structural elements within the structure ensembles of two RNA sequences allows to drastically reduce the search space and leads to a significant shorter runtime. We demonstrate the efficiency of this novel technique for speeding up algorithms for the identification of sequence structure motifs and simultaneous alignment and folding. However the applicability of ensemble based sparsification is not limited to these instances such that this novel technique offers the possibility to speed up other RNA related tasks in the future as well.In the second part of this thesis we introduce the novel method ExpaRNA P for identifying sequence structure motifs common to two RNAs in entire Boltzmann distributed structure ensembles. The core algorithm of the existing approach ExpaRNA solves this problem for a priori known input structures. However such structures are rarely known; moreover predicting them computationally beforehand is not an option since single sequence structure prediction is highly unreliable. In our novel approach ExpaRNA P we match and fold RNAs simultaneously analogous to the well known simultaneous alignment and folding of RNAs. While this implies much higher flexibility compared with ExpaRNA the novel approach ExpaRNA P has the same very low complexity (quadratic in time and space) which is enabled by our novel ensemble based sparsification. Furthermore we devise a generalized chaining algorithm to compute compatible subsets of ExpaRNA P’s sequence structure motifs. We utilize the best chain asanchor constraints for the sequence structure alignment tool LocARNA resulting in the very fast RNA alignment program ExpLoc P. ExpLoc P is benchmarked in several variants and versus state of the art programs. A ...