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Título : Optimización multiobjetivo en mallas variables (MOVMO) aplicada a la interferencia de árboles filogenéticos.
Autor : Zambrano Vega, Cristian
Hidalgo Reyes, Carlos Alfredo
Palabras clave : Inferencia Filogenética
Computación Evolutiva
Optimización Multiobjetivo
Bioinformática
Biología Computaciona
Fecha de publicación : 2017
Editorial : Quevedo : UTEQ
Citación : Hidalgo R., Carlos. (2017). Optimización multiobjetivo en mallas variables (MOVMO) aplicada a la interferencia de árboles filogenéticos.100p.
Resumen : Uno de los problemas con mayor relevancia en la Bioinformática y Biología Computacional es la búsqueda y reconstrucción del árbol filogenético más preciso que explica, lo más exactamente posible, las relaciones evolutivas entre especies de un determinado conjunto de datos. Se han empleado diferentes criterios para evaluar la exactitud de la hipótesis evolutiva con el fin de guiar un algoritmo de búsqueda hacia el mejor árbol. Sin embargo, estos criterios pueden conducir a filogenias distintas, que a menudo son conflictivas entre ellas. Por lo tanto, un enfoque multiobjetivo puede ser útil. En este trabajo se presenta una adaptación filogenética de un algoritmo de Optimización Multiobjetivo basada en Mallas Variables (MOVMO) para la inferencia de filogenias, con la finalidad de abordar el problema de la inferencia filogenética según dos criterios de optimalidad: parsimonia máxima y máxima verosimilitud. El objetivo de este enfoque es proponer una visión complementaria de la filogenética de acuerdo con los criterios de máxima parsimonia y máxima verosimilitud, con el fin de generar un conjunto diverso de topologías filogenéticas que representan un consenso entre ambos criterios de optimalidad. Los experimentos sobre cuatro conjuntos de datos de nucleótidos reales muestran que la propuesta puede lograr resultados prometedores, tanto en enfoques multiobjetivos como biológicos, con respecto a otras metaheurísticas multiobjetivos clásicas y recientes a partir del estado del arte.
Descripción : One of the most relevant problems in Bioinformatics and Computational Biology is the search and reconstruction of the most accurate phylogenetic tree that explains, more exactly possible, the evolutionary relationships among species from a given dataset. Different criteria have been employed to evaluate the accuracy of evolutionary hypothesis in order to guide a search algorithm towards the best tree. However, these criteria may lead to distinct phylogenies, which are often conflicting among them. Therefore, a multiobjective approach can be useful. In this work, we present a phylogenetic adaptation of the algorithm multiobjective optimization based variable meshes (MOVMO) for inferring phylogenies, with finality to tackle the phylogenetic inference problem according to two optimality criteria: maximum parsimony and maximum likelihood. The aim of this approach is to propose a complementary view of phylogenetics according to the maximum parsimony and maximum likelihood criteria, in order to generate a set of trade-off phylogenetic topologies that represent a consensus between both optimality criteria. Experiments on four real nucleotide datasets show that our proposal can achieve promising results, under both multiobjective and biological approachs, with regard to other classical and recent multiobjective metaheuristics from the state-of-the-art.
URI : http://repositorio.uteq.edu.ec/handle/43000/2176
Aparece en las colecciones: Tesis de Pregrado - Ingeniería en Sistemas

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