What is comparative genomics?
The core of comparative genome analysis is the establishment of the correspondence between genes (orthology analysis) or other genomic features in different organisms. It is these intergenomic maps that make it possible to trace the evolutionary processes responsible for the divergence of two genomes. A multitude of evolutionary events acting at various organizational levels shape genome evolution. At the lowest level, point mutations affect individual nucleotides. At a higher level, large chromosomal segments undergo duplication, lateral transfer, inversion, transposition, deletion and insertion. Ultimately, whole genomes are involved in processes of hybridization, polyploidization and endosymbiosis, often leading to rapid speciation. The complexity of genome evolution poses many exciting challenges to developers of mathematical models and algorithms, who have recourse to a spectrum of algorithmic, statistical and mathematical techniques, ranging from exact, heuristics, fixed parameter and approximation algorithms for problems based on parsimony models to Markov chain Monte Carlo algorithms for Bayesian analysis of problems based on probabilistic models.

Many of these studies are based on the detection of sequence homology to assign sequences to protein families.
O que é genômica comparada?
O núcleo da análise genômica comparativa é o estabelecimento da correspondência entre genes (análise de ortologia) ou outras características genômicas em diferentes organismos. São esses mapas intergenômicos que possibilitam rastrear os processos evolutivos responsáveis pela divergência de dois genomas. Uma infinidade de eventos evolutivos que atuam em vários níveis organizacionais moldam a evolução do genoma. No nível mais baixo, as mutações pontuais afetam os nucleotídeos individuais. Em um nível mais alto, grandes segmentos cromossômicos são duplicados, transferência lateral, inversão, transposição, exclusão e inserção. Em última análise, genomas inteiros estão envolvidos em processos de hibridização, poliploidização e endossimbiose, levando muitas vezes a uma especiação rápida. A evolução do genoma apresenta muitos desafios emocionantes para os desenvolvedores de modelos matemáticos e algoritmos, que têm recorrido a um complexo algoritmo de análise de espectros, estatística e análises de cadeia de proteínas baseadas em algoritmos de Markov, muitos problemas para a detecção de parâmetros precisos, a análise de parâmetros e a análise de seqüências são baseados em algoritmos de Markov.