Algoritmos evolutivos multiobjetivos aplicados na otimização de códigos genéticos expandidos

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Silva, Maísa de Carvalho
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Algoritmo genético; Código genético; Código genético expandido; Expanded genetic code; Genetic algorithm; Standard genetic code
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-08022021-113834/

Recentemente, tem havido grande interesse na criação de organismos geneticamente modificados que utilizam aminoácidos não-naturais, i.e., aminoácidos diferentes dos 20 aminoácidos codificados no código genético padrão. Aminoácidos não-naturais têm sido incorporados em organismos geneticamente modificados visando o desenvolvimento de novos remédios, combustíveis e substâncias químicas. Ao incorporar novos aminoácidos, é necessário mudar o código genético padrão. Os códigos genéticos expandidos têm sido criados sem que a robustez do código seja considerada. O objetivo principal deste trabalho de mestrado é a utilização de algoritmos genéticos (AGs) para a otimização de códigos genéticos expandidos. O AG deve indicar quais códons do código genético devem ser usados para codificar um novo aminoácido não natural. Para tal fim, investigamos aqui três abordagens multiobjetivos diferentes: ponderada, lexicográfica e por Pareto. Busca-se otimizar o código expandido afim de apresentar uma robustez, em relação à polaridade e volume molecular, similar à do código genético padrão, substituindo um número pequeno de aminoácidos. Os experimentos indicam que as abordagens multiobjetivo permitem a obtenção de uma lista de códigos expandidos otimizados. Tais códigos são mais ou menos otimizados de acordo com os diferentes objetivos, permitindo ao especialista a escolha de uma solução otimizada de acordo com as necessidades.