Algoritmos genéticos em inferência de redes gênicas

• Autor: Dueñas Jiménez, Ray
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2014
• Institución: Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria
• Repositorio: Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATI
• Lenguaje: portugués
• OAI Identifier: oai:repositorio.sunedu.gob.pe:20.500.14366/662
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14366/662
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Algoritmos genéticos; Redes de regulación genética; Inferencia de redes genéticas; Bioinformática; Criterio de información de Akaike; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.03

La inferencia de redes de regulación genética a partir de datos de expresión genética es un problema importante en el área de la biología sistémica, en la cual el principal objetivo es comprender los mecanismos moleculares subyacentes a las enfermedades para el desarrollo de tratamientos médicos y de fármacos. Tal problema envuelve la estimación de las dependencias y de las funciones lógicas que gobiernan esas interacciones para proveer un modelo que explique el conjunto de datos (usualmente obtenido de señales de expresión genética) sobre el cual se basa la estimación. En este trabajo, es propuesto un método basado en algoritmos genéticos para inferir redes genéticas, cuya idea principal consiste en aplicar un algoritmo genético para cada gen de manera independiente, en vez de aplicar un único algoritmo genético global para determinar la red como normalmente es hecho en la literatura. Además de eso, es propuesta la aplicación de un método de inferencia de redes para generar las poblaciones iniciales de modo que sirvan como puntos de partida más promisores para los algoritmos genéticos que las poblaciones aleatorias como es hecho normalmente. Para orientar los algoritmos genéticos, se propone el uso del criterio de información de Akaike como función de aptitud.