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Auto-organização em algoritmos evolutivos aplicados na investigação da adaptabilidade do código genético

Processo: 11/00561-7
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de junho de 2011
Vigência (Término): 30 de novembro de 2015
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Renato Tinós
Beneficiário:Lariza Laura de Oliveira
Instituição-sede: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
Bolsa(s) vinculada(s):12/24559-4 - Algoritmos evolutivos aplicados na investigação da adaptabilidade do código genético, BE.EP.DR
Assunto(s):Biologia computacional   Algoritmos genéticos   Código genético   Algoritmos evolutivos   Auto-organização   Inteligência artificial

Resumo

As proteínas, compostas por aminoácidos unidos por ligações covalentes, são responsáveis por inúmeras funções nos organismos vivos. Cada aminoácido é codificado no DNA através de uma trinca de bases, chamada códon. O código genético é altamente conservado, e salvo algumas exceções, é praticamente o mesmo em todos os organismos vivos. Se qualquer associação entre aminoácidos e códons é possível, então existem cerca de 1,4 x 1070 códigos possíveis. Uma questão que tem intrigado os cientistas é se o código genético é fruto do acaso ou de um processo evolutivo. Para validar esta última hipótese, alguns cientistas têm tentado obter o código genético através de algoritmos de otimização, entre eles os Algoritmos Genéticos (AGs). No entanto, assim como os outros métodos de otimização, AGs tradicionais apresentam dificuldades em problemas de otimização complexos, no qual existem números extremamente grandes de soluções possíveis e de ótimos locais. O principal objetivo desse trabalho é propor um novo AG com estrutura de vizinhança auto-organizável e aplicá-lo no problema da investigação da adaptabilidade do código genético. Este novo AG é baseado no algoritmo SORIGA (Self-Organizing Random Immigrants Genetic Algorithm) e apresenta uma estrutura de vizinhança semelhante à usada em AGs com modelo de difusão. Nos AGs com modelo de difusão, os indivíduos apresentam estruturas de vizinhança, o que pode fazer com que a diversidade da população seja melhor controlada, levando o algoritmo a explorar diferentes regiões do espaço de busca. Esta característica é extremamente interessante no problema de investigação da adaptabilidade do código genético, já que estudos indicam que algumas soluções apresentam estabilidade maior que o código utilizado pelos seres vivos.

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
DE OLIVEIRA, LARIZA LAURA; DE OLIVEIRA, PAULO S. L.; TINOS, RENATO. A multiobjective approach to the genetic code adaptability problem. BMC Bioinformatics, v. 16, FEB 19 2015. Citações Web of Science: 9.

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