Modelo computacional de la evolución de secuencias biológicas basado en la programación celular

dc.contributor.advisorVallejo Clemente, Edgar Emmanuel
dc.creatorMartínez Ruiz, Francisco Javier
dc.creatorFRANCISCO JAVIER MARTÍNEZ RUIZes
dc.date.accessioned2018-05-04T18:17:30Z
dc.date.available2018-05-04T18:17:30Z
dc.date.issued2002
dc.description.abstractLa bioinformática es una ciencia interdisciplinaria que trata de solucionar problemas de corte biológico empleando técnicas computacionales. El desarrollo de métodos para inferir las relaciones evolutivas entre los distintos organismos ha sido una parte importante de los estudios en biología evolutiva y bioinformática. Un proceso básico en la evolución de secuencias de ADN lo constituye la sustitución de un nucleótido por otro a través del tiempo, también llamado substitución. Para detectar estos cambios es necesario comparar dos o más secuencias que provengan de un ancestro común. En este trabajo proponemos un método computacional para inferir relaciones evolutivas entre secuencias de ADN basado en la programación celular, la cual combina dos técnicas: los algoritmos genéticos y los autómatas celulares. Los algoritmos genéticos son métodos de búsqueda que han sido usados exitosamente en una amplia variedad de aplicaciones, incluso la bioinformática. Esto debido a su capacidad para analizar espacios de búsqueda que por sus dimensiones resultan prohibitivos para métodos tradicionales. Los autómatas celulares vienen a complementar la labor de los algoritmos genéticos proporcionando un marco para modelar la dinámica evolutiva de las secuencias. Las secuencias así modeladas nos pueden proporcionar no solo un estimado del número de cambios ocurridos, sino además un mecanismo computacional para inferir cambios nuevos o las estructuras que revelan las relaciones evolutivas bajo este modelo enriquecen las distancias evolutivas entre organismos con el costo computacional involucrado en la evolución de las secuencias. Luego de probar nuestro modelo computacional, usando el costo computacional que nos proporciona como unidad de medida para la construcción de árboles 5 filogenéticos. Los resultados fueron alentadores ya que, los árboles generados presentaron una estructura coherente al ser cotejada contra árboles generados con otra técnica.
dc.identificatorCampo||7||33||3304||120304
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11285/628400
dc.languagespa
dc.publisherInstituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey
dc.relationInvestigadores
dc.relationEstudiantes
dc.relation.isFormatOfversión publicada
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0*
dc.subjectProgramación de computadoras
dc.subject.classificationArea::INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA::CIENCIAS TECNOLÓGICAS::TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES::INTELIGENCIA ARTIFICIALes_MX
dc.titleModelo computacional de la evolución de secuencias biológicas basado en la programación celular
dc.typeTesis de maestría
html.description.abstractLa bioinformática es una ciencia interdisciplinaria que trata de solucionar problemas de corte biológico empleando técnicas computacionales. El desarrollo de métodos para inferir las relaciones evolutivas entre los distintos organismos ha sido una parte importante de los estudios en biología evolutiva y bioinformática. Un proceso básico en la evolución de secuencias de ADN lo constituye la sustitución de un nucleótido por otro a través del tiempo, también llamado substitución. Para detectar estos cambios es necesario comparar dos o más secuencias que provengan de un ancestro común. En este trabajo proponemos un método computacional para inferir relaciones evolutivas entre secuencias de ADN basado en la programación celular, la cual combina dos técnicas: los algoritmos genéticos y los autómatas celulares. Los algoritmos genéticos son métodos de búsqueda que han sido usados exitosamente en una amplia variedad de aplicaciones, incluso la bioinformática. Esto debido a su capacidad para analizar espacios de búsqueda que por sus dimensiones resultan prohibitivos para métodos tradicionales. Los autómatas celulares vienen a complementar la labor de los algoritmos genéticos proporcionando un marco para modelar la dinámica evolutiva de las secuencias. Las secuencias así modeladas nos pueden proporcionar no solo un estimado del número de cambios ocurridos, sino además un mecanismo computacional para inferir cambios nuevos o las estructuras que revelan las relaciones evolutivas bajo este modelo enriquecen las distancias evolutivas entre organismos con el costo computacional involucrado en la evolución de las secuencias. Luego de probar nuestro modelo computacional, usando el costo computacional que nos proporciona como unidad de medida para la construcción de árboles 5 filogenéticos. Los resultados fueron alentadores ya que, los árboles generados presentaron una estructura coherente al ser cotejada contra árboles generados con otra técnica.
refterms.dateFOA2018-05-04T18:17:30Z
thesis.degree.levelMaestría en Ciencias de la Computación especialidad en Inteligencia Artificial
thesis.degree.programUniversidad Virtual

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