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Algoritmos evolutivos aplicados na investigação da adaptabilidade do código genético

Processo: 12/24559-4
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
Vigência (Início): 01 de julho de 2013
Vigência (Término): 30 de junho de 2014
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Renato Tinós
Beneficiário:Lariza Laura de Oliveira
Supervisor no Exterior: Alex Freitas
Instituição-sede: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
Local de pesquisa : University of Kent, Inglaterra  
Vinculado à bolsa:11/00561-7 - Auto-organização em algoritmos evolutivos aplicados na investigação da adaptabilidade do código genético, BP.DR
Assunto(s):Algoritmos   Código genético

Resumo

O código genético é altamente conservado e está presente na maior parte dos organismos vivos. Uma questão que tem intrigado os cientistas é se o código genético é fruto do acaso ou de um processo evolutivo. Se qualquer associação entre aminoácidos e códons é possível, então existem cerca de 1,51 x 1084 códigos possíveis. A hipótese de que o código genético evoluiu é suportada por sua robustez frente a mutações. Para validar esta hipótese, algoritmos de otimização tem sido empregados para identificar regiões do espaço de códigos genéticos onde os melhores códigos, de acordo com uma dada função de avaliação, podem ser encontrados. No entanto, a utilização desses algoritmos tem sido feita considerando apenas uma função objetivo, baseada na robustez frente a mutações e considerando a polaridade dos aminoácidos. O principal objetivo desse trabalho é utilizar algoritmos multi-objetivo a fim de considerar mais de um objetivo simultaneamente durante o processo de otimização. Além disso, novas propriedades além da polaridade terão sua importância estudada. Esse projeto será desenvolvido na Escola de Computação da Universidade de Kent, localizada em Canterbury, Kent, Inglaterra, sob a supervisão do professor Alex Freitas Reader em Inteligência Computacional e com ampla experiência na área de Computação Evolutiva e Bioinformática. (AU)

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; FREITAS, ALEX A.; TINOS, RENATO. Multi-objective genetic algorithms in the study of the genetic code's adaptability. INFORMATION SCIENCES, v. 425, p. 48-61, JAN 2018. Citações Web of Science: 10.
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: 10.

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