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Algoritmos genéticos aplicados a búsqueda de motifs en secuencias de ADN
Contributor(s): Castañeda Reyes, Miguel Angel (Author)
ISBN: 3668439524     ISBN-13: 9783668439528
Publisher: Grin Verlag
OUR PRICE:   $49.31  
Product Type: Paperback
Language: Spanish
Published: May 2017
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BISAC Categories:
- Computers | Enterprise Applications - General
Physical Information: 0.15" H x 5.83" W x 8.27" (0.21 lbs) 64 pages
 
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Publisher Description:
Tesis de M ster del a o 2016 en eltema Ciencias de la computaci n - Aplicada, Idioma: Espa ol, Resumen: En esta tesis presento la comparaci n de dos enfoques para resolver el problema de la b squeda de motifs en secuencias de ADN mediante el uso de algoritmos gen ticos, el primer enfoque hace una b squeda por posici n, que es evaluar los patrones obtenidos de posiciones in ciales y determinar si es el motif a encontrar en las secuencias, el segundo enfoque es la b squeda por patr n, que es evaluar todas las posibles cadenas que se pueden formar con una longitud fija de nucle tidos e ir comparando de principio a fin dentro de las secuencias de ADN para encontrar el motif. Los motifs son una clase de patrones en el contexto del an lisis de secuencias biol gicas y son de mucha importancia porque se sabe que ciertas prote nas especiales llamadas TF (Transcription Factors) o Factores de Transcripci n, se unen con algunas subcadenas en el ADN formando los motifs o TFBS (Transcription Factors Binding Sites) en espa ol Sitios de Uni n de Factores de Transcripci n y con estas uniones se activa o desactiva el proceso de expresi n gen tica, mediante el cual los genes son transcritos en forma de ARN mensajero (mARN) llamado ribosoma, el ribosoma toma una secuencia de nucle tidos y los traduce en una cadena de amino cidos en el orden establecido por el mARN, formando cadenas polim ricas lineales de una prote na. Los algoritmos gen ticos son modelos computacionales que simulan los procesos biol gicos de la reproducci n de las especies y nos ayudan a resolver problemas de optimizaci n y b squeda. En este comparativo entre la b squeda de motifs por patrones y la b squeda de motifs por posiciones se pretende determinar qu m todo es m s eficiente para encontrar los patrones con mayor exactitud, cu l es su complejidad computacional? y c mo se comporta generaci n tras generaci n en el algoritmo gen tico.