Algoritmos evolutivos multi-objetivo para a reconstrucão de árvores filogenéticas

158 Pages·2008·1.38 MB·Portuguese

by  Waldo Cancino Ticona

Algoritmos evolutivos multi-objetivo para a
reconstru(cid:231)ªo de Ærvores (cid:28)logenØticas
Waldo Gonzalo Cancino Ticona
Orientador: Prof. Dr. Alexandre ClÆudio Botazzo Delbem
Tese apresentada ao Instituto de CiŒncias MatemÆticas e de
Computa(cid:231)ªo - ICMC-USP como parte dos requisitos para ob-
ten(cid:231)ªo do t(cid:237)tulo de Doutor em CiŒncias, na Ærea de CiŒncias de
Computa(cid:231)ªo e MatemÆtica Computacional.
(cid:16)VERSˆO REVISADA AP(cid:211)S A DEFESA(cid:17)
Data da Defesa : 11/02/2008
Visto do Orientador:
USP-Sªo Carlos
Mar(cid:231)o de 2008

Algoritmos evolutivos multi-objetivo para a reconstru(cid:231)ªo
de Ærvores (cid:28)logenØticas
Waldo Gonzalo Cancino Ticona

Dedicat(cid:243)ria
A minha fam(cid:237)lia, especialmente aos meus pais e a minha irmª, pela compreensªo,
carinho e incansÆvel apoio ao longo do per(cid:237)odo dos meus estudos de p(cid:243)s-gradua(cid:231)ªo.
Aos meus queridos amigos, pelos momentos de conv(cid:237)vio, trocas e afetos.

Agradecimentos
Ao Prof. Dr. Alexandre ClÆudio Botazzo Delbem, que, no decorrer deste douto-
rado, contribuiu para meu crescimento cient(cid:237)(cid:28)co e intelectual.
Ao Prof. Dr. AndrØ C.P.L.F. Carvalho, pela aten(cid:231)ªo e apoio durante as etapas
inicias do meu trabalho.
(cid:192) Funda(cid:231)ªo de Amparo (cid:224) Pesquisa do Estado de Sªo Paulo pela concessªo da bolsa
de doutorado e pelo apoio (cid:28)nanceiro para a realiza(cid:231)ªo desta pesquisa (Nœmero de
Processo: 02/13846-0).
Aos meus professores e colegas, sem distin(cid:231)ªo, sou-lhes muito grato.

Resumo
O problema reconstru(cid:231)ªo (cid:28)logenØtica tŒm como objetivo determinar as rela(cid:231)ıes
evolutivas das espØcies, usualmente representadas em estruturas de Ærvores. No
entanto, esse problema tem se mostrado muito dif(cid:237)cil uma vez que o espa(cid:231)o de
busca das poss(cid:237)veis Ærvores Ø muito grande. Diversos mØtodos de reconstru(cid:231)ªo
(cid:28)logenØtica tŒm sido propostos. VÆrios desses mØtodos de(cid:28)nem um critØrio de
otimalidade para avaliar as poss(cid:237)veis solu(cid:231)ıes do problema. PorØm, a aplica(cid:231)ªo de
diferentes critØrios resulta em Ærvores diferentes, inconsistentes entre sim. Nesse
contexto, uma abordagem multi-objetivo para a reconstru(cid:231)ªo (cid:28)logenØtica pode ser
œtil produzindo um conjunto de Ærvores consideradas adequadas por mais de um
critØrio.
Nesta tese Ø proposto um algoritmo evolutivo multi-objetivo, denominado Phy-
loMOEA, para o problema de reconstru(cid:231)ªo (cid:28)logenØtica. O PhyloMOEA emprega
os critØrios de parcim(cid:244)nia e verossimilhan(cid:231)a que sªo dois dos mØtodos de recons-
tru(cid:231)ªo (cid:28)logenØtica mais empregados. Nos experimentos, o PhyloMOEA foi testado
utilizando quatro bancos de seq(cid:252)Œncias freq(cid:252)entemente empregados na literatura.
Para cada banco de teste, o PhyloMOEA encontrou as solu(cid:231)ıes da fronteira de
Pareto que representam um compromisso entre os critØrios considerados.
As Ærvores da fronteira de Pareto foram validadas estatisticamente utilizando
o teste SH. Os resultados mostraram que o PhyloMOEA encontrou um nœmero
de solu(cid:231)ıes intermediÆrias que sªo consistentes com as solu(cid:231)ıes obtidas por anÆ-
lises de mÆxima parcim(cid:244)nia e mÆxima verossimilhan(cid:231)a realizados separadamente.
AlØmdisso, osgrausdesuportedoscladospertencentes(cid:224)sÆrvoresencontradaspelo
PhyloMOEA foram comparadas com a probabilidade posterior dos clados calcula-
dos pelo programa Mr.Bayes aplicados aos quatro bancos de teste. Os resultados
indicaram que hÆ uma rela(cid:231)ªo entre ambos os valores para vÆrios grupos de clados.
Em resumo, o PhyloMOEA Ø capaz de encontrar uma diversidade de solu(cid:231)ıes
intermediÆrias que sªo estatisticamente tªo boas quanto as melhores solu(cid:231)ıes de
mÆxima parcim(cid:244)nia e mÆxima verossimilhan(cid:231)a. Tais solu(cid:231)ıes apresentam um com-
promisso entre os dois objetivos.