Evoluindo integradores de informacao pre-bioticos atraves de algoritmos geneticos.

• Processo: 02/01038-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2002
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2002
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Física - Física da Matéria Condensada
• Pesquisador responsável: José Fernando Fontanari
• Beneficiário: Willem Hordijk
• Instituição Sede: Instituto de Física de São Carlos (IFSC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 99/09644-9 - Evolução molecular teórica, AP.TEM
• Assunto(s): Algoritmos genéticos
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Algoritmo Genetico | Ciclos Autocataliticos | Evolucao Molecular Pre-Biotica | Hiperciclos | Integradores De Informacao | Quase-Especies

Resumo

O modelo de quase-espécies de Eigen, baseado na modelagem Darwiniana da evolução de populações de moléculas replicadoras, mostrou que a fidelidade de replicação das moléculas limita o tamanho do genoma que pode ser mantido por forças seletivas. Gomo solução desse problema (crise da informação ou catástrofe do limiar de erro de replicação) foi proposto o hiperciclo como modelo de integração da informação, no qual um número arbitrário de replicadores permanecem unidos através de um laço catalítico. Embora muitas questões referentes à estabilidade dos hiperciclos frente a uma classe especial de mutantes (parasitas) tenham sido levantadas, pondo em dúvida sua eficácia como integrador de informação, uma questão fundamental, que é o tema central do projeto, refere-se ao esclarecimento do modo como tais sistemas complexos surgiram espontaneamente sob a ação da seleção natural. Especificamente, vamos utilizar um Algoritmo Genético (AG) para explorar o espaço de reações de um conjunto de moléculas replicadoras, tendo como alvo a conservação (neste contexto, leia-se replicação fidedigna) de uma certa informação dada a priori. Esperamos que, além dos hiperciclos, o AG encontre soluções alternativas ao problema da crise da informação em evolução pré-biótica. (AU)