Alinhamento múltiplo de sequências utilizando algoritmo genético multifunção e colônia de formigas

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Amorim, Anderson Rici [UNESP]
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Bioinformática; Alinhamento múltiplo de sequências; Algoritmos genéticos; Bioinformatics; Multiple sequence alignment; Genetic algorithms
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/150075

Com a crescente na quantidade de dados genômicos disponíveis, o alinhamento de sequências destaca-se como uma das tarefas relevantes no contexto da Bioinformática, cujos resultados são utilizados no auxílio às análises e posteriores inferências sobre esses dados. Assim, diversos algoritmos para alinhamento múltiplo de sequências baseados em diferentes heurísticas, como a de Algoritmos Genéticos, Otimização por Colônia de Formigas, Recozimento Simulado (Simulated Annealling), Busca Tabu, entre outros, foram propostos. No entanto, estudos apontam que com o uso de uma função objetivo mais adequada para aferir a qualidade do alinhamento produzido em cada caso específico, geralmente, produzem-se resultados com maior significância biológica. Além disso, o uso simultâneo de diferentes heurísticas para alinhamento múltiplo de sequências também tende a produzir melhores resultados, de modo que essa hibridização amenize as desvantagens de cada estratégia. No presente trabalho, implementou-se um escalonador automático de funções objetivo para selecionar o modelo de avaliação mais adequado para cada caso, com base na similaridade das sequências de entrada. Além disso, foi implementada uma fase de pós processamento com Otimização por Colônia de Formigas junto à MSA-GA, a fim de se refinar os alinhamentos produzidos pela ferramenta. Nos testes, pode-se verificar que o escalonador foi capaz de calcular de maneira adequada a similaridade dos conjuntos de entrada e, com isso, selecionar automaticamente a função objetivo mais apropriada. Além disso, com a execução da etapa de pós processamento, conseguiu-se refinar os alinhamentos produzidos pela MSA-GA, de modo a se obter resultados mais precisos.