Algoritmos evolutivos multiobjetivos aplicados na otimização de códigos genéticos expandidos
| Ano de defesa: | 2020 |
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| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-08022021-113834/ |
Resumo: | 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. |
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Algoritmos evolutivos multiobjetivos aplicados na otimização de códigos genéticos expandidosEvolutionary multiobjective algorithms applied in the optimization of expanded genetic codesAlgoritmo genéticoCódigo genéticoCódigo genético expandidoExpanded genetic codeGenetic algorithmStandard genetic codeRecentemente, 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.Recently, there has been great interest in the creation of genetically modified organisms that use unnatural amino acids, i.e., amino acids other than the 20 amino acids encoded in the standard genetic code. Unnatural amino acids have been incorporated into genetically modified organisms to develop new drugs, fuels and chemicals. When incorporating new amino acids, it is necessary to change the standard genetic code. Expanded genetic codes have been created without considering the robustness of the code. The main objective of this master\'s work is the use of genetic algorithms (AGs) for the optimization of expanded genetic codes. The AG should indicate which codons in the genetic code should be used to encode a new unnatural amino acid. To this end, we investigate here three different multiobjective approaches: weighted, lexicographic and by Pareto. The aim is to optimize the expanded code in order to present a robustness, in relation to the polarity and molecular volume, similar to that of the standard genetic code, replacing a small number of amino acids. The experiments indicate that multiobjective approaches allow to obtain a list of expanded codes optimized. Such codes are more or less optimized according to the different objectives, allowing the specialist to choose an optimized solution according to the needs.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPTinós, RenatoSilva, Maísa de Carvalho2020-12-11info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-08022021-113834/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2021-03-24T16:31:02Zoai:teses.usp.br:tde-08022021-113834Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212021-03-24T16:31:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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