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Estratégia híbrida em algoritmos genéticos para melhoria de alinhamentos múltiplos de sequências

Processo: 19/00030-3
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de março de 2019
Vigência (Término): 31 de dezembro de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Geraldo Francisco Donegá Zafalon
Beneficiário:Vitoria Zanon Gomes
Instituição-sede: Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas (IBILCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de São José do Rio Preto. São José do Rio Preto , SP, Brasil
Assunto(s):Biologia computacional   Alinhamento de sequência   Heurística   Algoritmos genéticos

Resumo

O alinhamento múltiplo de sequências (AMS) é uma tarefa importante no contexto da bioinformática, uma vez que é utilizado como referência para variados tipos de análises biológicas. Existem diferentes estratégias baseadas em diversas heurísticas para a execução de AMS, como o alinhamento progressivo (AP) e os algoritmos genéticos (AG). O AG, ao contrário do AP, possui a vantagem de adaptar suas soluções ao longo da execução do algoritmo, o que geralmente permite obter bons resultados de alinhamentos, mesmo com conjuntos de sequências pouco similares. No entanto, com os algoritmos genéticos alcançam-se facilmente pontos de máximo local, o que afeta negativamente a qualidade dos alinhamentos produzidos. Dessa forma, o presente trabalho tem o objetivo de modelar e implementar uma estratégia híbrida de algoritmos genéticos para AMS, a partir do refinamento local de regiões do alinhamento com a estratégia de alinhamento progressivo. Com isso, espera-se que seja possível amenizar o problema de máximo local dos AGs, de modo a oferecer uma abordagem que seja capaz de produzir resultados com maior significância biológica.

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