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Algoritmos evolutivos multiobjetivos aplicados na otimização de códigos genéticos expandidos

Silva, Maísa De Carvalho

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto 2020-12-11

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Algoritmos evolutivos multiobjetivos aplicados na otimização de códigos genéticos expandidos
  • Autor: Silva, Maísa De Carvalho
  • Orientador: Tinós, Renato
  • Assuntos: Algoritmo Genético; Código Genético; Código Genético Expandido; Expanded Genetic Code; Genetic Algorithm; Standard Genetic Code
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Descrição: 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.
  • DOI: 10.11606/D.59.2020.tde-08022021-113834
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto
  • Data de criação/publicação: 2020-12-11
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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