Gene, Genome und Sequenzen auf der einen Seite, Algorithmen, Computer und Informatik auf der anderen - sie üben Faszination aus, halten aber viele Interessierte auf respektvolle Distanz. Die Schnittstelle der Bereiche ist mit dem modernen Begriff Bioinformatik belegt. In der Tat hat die Synthese von zwei unabhängigen Disziplinen selten so viele faszinierende neue Einsichten geliefert. Eine spannende Teildisziplin der Bioinformatik ist die Molekulare Phylogenetik, deren Ziel die Rekonstruktion von Stammbäumen aus molekularen Daten ist: Computer, moderne Molekularbiologie und Kladistik haben der etwas angestaubten biologischen Systematik und Taxonomie eine ungeahnte Renaissance verschafft. Der Einstieg in beide Welten gleichzeitig - Molekularbiologie und Phylogenetik - war nicht unbedingt einfach. Hier schloss ,,Gene und Stammbäume" 2006 eine Lücke. Die zweite Auflage behält das bewährte Konzept bei, ist aber inhaltlich um zwei Kapitel erweitert, die den neuesten Trends unter anderem bei Bayesianischen Ansätzen Rechnung tragen. Einführende Kapitel über Molekularbiologie, Evolution, Taxonomie und Kladistik ermöglichen je nach Wissenshintergrund einen leichten Zugang zur Molekularen Phylogenetik. Den besonders schnellen Einstieg erlaubt ein spezielles Kapitel über den Weg von der Sequenz zum Stammbaum ohne Umwege oder Details. Wer es genauer wissen will, bekommt detaillierte Einführungen in die wichtigen methodischen Ansätze: Parsimonie, Distanzverfahren, Maximum Likelihood und Bayesianische Verfahren. Speziellere Kapitel widmen sich neuen Methoden für stammbaumbasierte statistische Tests, Supertrees, Analysen von Substitutionsraten, molekularer Datierung und vielem mehr. Alles wird hands on anhand von nachvollziehbaren Beispielen mit der gängigen Software besprochen, die aus dem Internet bezogen werden kann. Das Buch bietet so eine ideale Balance zwischen Theorie und Praxis. Es hat zahlreiche Illustrationen, bietet am Ende der Kapitel Hinweise zum Weiterlesen und schließt mit einem Glossar und einem umfangreichen Index.