Aplicaç˜ao de Algoritmos Genéticos Multi-Objetivo para Alinhamento de Seqüências Biológicas

129 Pages·2003·1.03 MB·Portuguese

SERVIC¸ODEPO´S-GRADUAC¸A˜ODOICMC-USP
Data de Dep´osito:
Assinatura :
Aplica¸c˜ao de Algoritmos Gen´eticos Multi-Objetivo
para Alinhamento de Sequ¨ˆencias Biol´ogicas
Waldo Gonzalo Cancino Ticona
Orientador: Prof. Dr. Zhao Liang
Disserta¸c˜ao apresentada ao Instituto de Ciˆencias Matem´aticas
e de Computa¸c˜ao - ICMC-USP, como parte dos requisitos para
obten¸c˜ao do t´ıtulo de Mestre em Ciˆencias, na ´area de Ciˆencias
de Computa¸c˜ao e Matem´atica Computacional.
USP-S˜ao Carlos
Fevereiro de 2003

Aplica¸c˜ao de Algoritmos Gen´eticos Multi-Objetivo
para Alinhamento de Sequ¨ˆencias Biol´ogicas
Waldo Gonzalo Cancino Ticona
Agradecimentos
A meu orientador Prof. Dr. Zhao Liang, por tudo o que com ele aprendi, em
ambiente prop´ıcio para a pesquisa de excelˆencia.
Ao professor Andr´e Ponce de Leon Ferreira de Carvalho por sua amizade e por
ter acompanhado com muito interesse minha pesquisa.
A todos os meus amigos do mestrado do ICMC-USP pela acolhida, abertura, e
disponibilidade em me ajudar
Ao CNPQ, pelo fundamental suporte financeiro dispensado `a execu¸c˜ao desta pes-
quisa.

`
A minha fam´ılia e aos meus amigos.

Resumo
O alinhamento de sequ¨ˆencias biol´ogicas ´e uma opera¸c˜ao b´asica em Bioinform´atica,
j´a que serve como base para outros processos como, por exemplo, a determina¸c˜ao da
estrutura tridimensional das prote´ınas. Dada a grande quantidade de dados presentes
nas sequ¨encias, s˜ao usadas t´ecnicas matem´aticas e de computa¸c˜ao para realizar esta
tarefa. Tradicionalmente, o Problema de Alinhamento de Sequ¨ˆencias Biol´ogicas ´e
formulado como um problema de otimiza¸c˜ao de objetivo simples, onde alinhamento
de maior semelhan¸ca, conforme um esquema de pontua¸c˜ao, ´e procurado.
A Otimiza¸c˜ao Multi-Objetivo aborda os problemas de otimiza¸c˜ao que possuem
v´arios crit´erios a serem atingidos. Para este tipo de problema, existe um conjunto de
solu¸c˜oes que representam um “compromiso”entre os objetivos. Uma t´ecnica que se
aplica com sucesso neste contexto s˜ao os Algoritmos Evolutivos, inspirados na Teoria
da Evolu¸c˜ao de Darwin, que trabalham com uma popula¸c˜ao de solu¸c˜oes que v˜ao
evoluindo at´e atingirem um crit´erio de convergˆencia ou de parada.
Este trabalho formula o Problema de Alinhamento de Sequ¨ˆencias Biol´ogicas como
um Problema de Otimiza¸c˜ao Multi-Objetivo, para encontrar um conjunto de solu¸c˜oes
querepresentemumcompromissoentreaextens˜aoeaqualidadedassolu¸c˜oes. Aplicou-
se v´arios modelos de Algoritmos Evolutivos para Otimiza¸c˜ao Multi-Objetivo. O de-
sempenho de cada modelo foi avaliado por m´etricas de performance encontradas na
literatura.
Abstract
The Biological Sequence Alignment is a basic operation in Bioinformatics since it ser-
ves as a basis for other processes, i.e. determination of the protein’s three-dimensional
structure. Duetothelargeamountofdatainvolved, mathematicalandcomputational
methodshavebeenusedtosolvethisproblem. Traditionally,theBiologicalAlignment
Sequence Problem is formulated as a single optimization problem. Each solution has
a score that reflects the similarity between sequences. Then, the optimization process
looks for the best score solution.
The Multi-Objective Optimization solves problems with multiple objectives that
mustbereached. Frequently, thereisasolutionsetthatrepresentsatrade-offbetween
the objectives. Evolutionary Algorithms, which are inspired by Darwin’s Evolution
Theory, have been applied with success in solving this kind of problems.
This work formulates the Biological Sequence Alignment as a Multi-Objective
Optimization Problem in order to find a set of solutions that represent a trade-off
betweentheextensionandthequalityofthesolutions. SeveralmodelsofEvolutionary
Algorithms for Multi-Objetive Optimization have been applied and were evaluated
using several performance metrics found on the literature.