Zielsetzung dieser Arbeit ist zum einen, die Benutzung des Maximum-Likelihood-Ansatzes von Felsenstein (1981) bei phylogenetischen Untersuchungen für größere Problemstellungen zu ermöglichen. Hierzu sollte ein Computerprogramm (pfastDNAml) erstellt werden, das die Benutzung der Maximum-Likelihood-Methode auf parallelen Computerplattformen ermöglicht. Als Grundlage für die Parallelisierung der Maximum-Likelihood-Methode dient eine schon existente sequentielle Implementierung des Maximum-Likelihood-Ansatzes (fastDNAml, Olsen et al. 1994a), die in der Praxis erprobt ist.
Ziel der Parallelisierung ist es, den Zeitaufwand für ML-Analysen durch die Benutzung von Parallelrechnern zu verringern und damit die Analyse von größeren Datensätzen zu ermöglichen, als dies bisher in einem vertretbaren zeitlichen Rahmen möglich ist. Hierbei soll besonderer Wert auf die Portierfähigkeit auf unterschiedliche Plattformen gelegt werden. Um die Portierbarkeit zu gewährleisten, soll die Parallelisierung auf der Basis der PARMACS-Funktionsbibliothek durchgeführt werden, die für eine breite Anzahl verschiedener Parallelrechner vorhanden ist. Da es sich bei PARMACS um ein kommerzielles Produkt handelt, das auch im Bereich der Industrie verwendet wird, ist davon auszugehen, daß dieses Produkt noch geraume Zeit unterstützt und weiterentwickelt wird.
Mit dem so erhaltenen Programm pfastDNAml sollten anschließend phylogenetische Analysen größerer Datensätze durchgeführt werden, um Einblicke in verschiedene Details der Crown Group Radiation zu erhalten.
Hierzu sollte die Entwicklung unterschiedlicher Aktintypen bei Eukaryoten betrachtet werden. Außerdem sollte besonderes Augenmerk auf die Entstehung und Entwicklung der verschiedenen einfachen und komplexen Plastidentypen gelegt werden. Für die Analysen wurden Alignments von ribosomaler 16S und 18S RNA sowie von Aktinsequenzen verwendet. An diesen sollte zudem die Anwendbarkeit einer einfachen Gewichtungsmethode zur besseren Filterung der in den Alignments enthaltenen Information überprüft werden.