Desarrollo de algoritmos evolutivos para el descubrimiento de relaciones en datos metabólicos.
Se propone el desarrollo de 2 nuevos algoritmos, basados en la computación evolutiva, que permitan encontrar vías metabólicas que relacionen un conjunto de compuestos. En particular se abordan los problemas de búsqueda de caminos lineales y ramificados. Para ambos algoritmos de propone codificar las...
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| Autor Principal: | |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Tesis Libro |
| Lenguaje: | Español |
| Materias: |
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|---|---|---|---|
| 001 | 148213.19.f | ||
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| 008 | 200806s2014 ARG 000 0 spa d | ||
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| 080 | # | # | |a 62 |
| 082 | 0 | 4 | |a 006.3 |
| 100 | 1 | # | |a Gerard, Matias Fernando |
| 245 | 1 | 0 | |a Desarrollo de algoritmos evolutivos para el descubrimiento de relaciones en datos metabólicos. |c Matias Fernando Gerard ; Director Diego Milone, Codirectora Georgina Stegmayer |
| 260 | # | # | |e Santa Fe |g 2014 |
| 300 | # | # | |a 127 p. |b il. |c 30 cm. |
| 502 | # | # | |a Tesis (Doctorado en Ingeniería-Mención Inteligencia Computacional, Señales y Sistemas)--Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas, Universidad Nacional del Litoral, 2014 |
| 520 | 3 | # | |a Se propone el desarrollo de 2 nuevos algoritmos, basados en la computación evolutiva, que permitan encontrar vías metabólicas que relacionen un conjunto de compuestos. En particular se abordan los problemas de búsqueda de caminos lineales y ramificados. Para ambos algoritmos de propone codificar las vías metabólicas en los cromosomas como secuencias de reacciones, donde cada gen es una reacción y la posición en el cromosoma determina el orden en que cada reacción se lleva a cabo. Además, se propone el uso de operadores de variación modificadas que utilizan información del cromosoma para mejorar el desempeño de la búsqueda. También se define una función de aptitud que contempla propiedades características de las cadenas de reacciones, y una nueva estrategia de inicialización para generar cromosomas de tamaño variable que codifiquen secuencias ordenadas de reacciones. |
| 650 | 0 | 7 | |a Algoritmo |2 spines |
| 650 | 0 | 7 | |a Inteligencia artificial |2 spines |
| 653 | 0 | # | |a Tesis Doctoral FICH |
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| 653 | 0 | # | |a Inteligencia computacional |
| 653 | 0 | # | |a Algoritmos evolutivos |
| 653 | 0 | # | |a Bioinformática |
| 653 | 0 | # | |a Vías metabólicas |
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| 700 | 1 | # | |a Stegmayer, Georgina |e codir. |
| 090 | |a Tes. Doc. FICH |b G 416 |d - |i 5500462 |u 19 | ||