Algoritmos genéticos em inferência de redes gênicas

Abstract

La inferencia de redes de regulación genética a partir de datos de expresión genética es un problema importante en el área de la biología sistémica, en la cual el principal objetivo es comprender los mecanismos moleculares subyacentes a las enfermedades para el desarrollo de tratamientos médicos y de fármacos. Tal problema envuelve la estimación de las dependencias y de las funciones lógicas que gobiernan esas interacciones para proveer un modelo que explique el conjunto de datos (usualmente obtenido de señales de expresión genética) sobre el cual se basa la estimación. En este trabajo, es propuesto un método basado en algoritmos genéticos para inferir redes genéticas, cuya idea principal consiste en aplicar un algoritmo genético para cada gen de manera independiente, en vez de aplicar un único algoritmo genético global para determinar la red como normalmente es hecho en la literatura. Además de eso, es propuesta la aplicación de un método de inferencia de redes para generar las poblaciones iniciales de modo que sirvan como puntos de partida más promisores para los algoritmos genéticos que las poblaciones aleatorias como es hecho normalmente. Para orientar los algoritmos genéticos, se propone el uso del criterio de información de Akaike como función de aptitud.

A inferência de redes reguladoras de genes a partir de dados de expressão genética é um problema importante na área da biologia de sistemas, onde o principal objectivo é compreender os mecanismos moleculares subjacentes às doenças para o desenvolvimento de tratamentos médicos e medicamentos. Tal problema envolve a estimativa das dependências e funções lógicas que regem estas interacções para fornecer um modelo que explique o conjunto de dados (normalmente obtidos a partir de sinais de expressão genética) em que a estimativa se baseia. Neste trabalho, é proposto um método baseado em algoritmos genéticos para inferir redes genéticas, cuja ideia principal consiste em aplicar um algoritmo genético para cada gene independentemente, em vez de aplicar um único algoritmo genético global para determinar a rede, como é normalmente feito na literatura. Além disso, propõe-se a aplicação de um método de inferência de rede para gerar as populações iniciais, de modo a que estas sirvam como pontos de partida mais promissores para os algoritmos genéticos do que as populações aleatórias, como normalmente se faz. Para orientar os algoritmos genéticos, propõe-se a utilização do critério de informação Akaike como uma função de aptidão.