Generación de árboles Filogenéticos por Medio de Algoritmos Genéticos de Función Objetivo Híbrido

Hdl Handle:
http://hdl.handle.net/11285/572186
Title:
Generación de árboles Filogenéticos por Medio de Algoritmos Genéticos de Función Objetivo Híbrido
Issue Date:
01/09/2002
Abstract:
Este documento propone un nuevo método para el estudio filogenético. Este método propuesto utiliza algoritmos genéticos con una fusión objetivo híbrida para la evaluación y generación de árboles filogenéticos. Para la generación de los árboles filogenéticos, el algoritmo genético, crea una población de árboles aleatoria cuyas hojas o nodos son diferentes. Cada elemento (árbol) se evalÚa mediante una función objetivo híbrida, la cual combina dos criterios normalizados: máxima parsimonia y matriz de distancia (DMM) que darán su valor de aptitud a cada elemento, posteriormente se realizan las operaciones básicas del algoritmo genético como son la selección, cruza y mutación. La hipótesis en la que se fundamenta este trabajo de investigación es que las formas de evaluación existentes para generar árboles filogenéticos no siempre son el mejor modelo para generar el árbol. y que la evaluación híbrida es una forma de aprovechar las fortalezas y las minimizar debilidades de ambos métodos. Para validar su desempeño, se realizaron pruebas con cadenas ADN de HIV (virus del SIDA) y con cadenas de proteínas de E-Coli (Escherichia Coli). Estos árboles se comprobaron con los obtenidos con los métodos de Matriz de Distancia y Máxima Parsimonia. También los resultados se interpretaron y evaluaron por expertos de (UNAM) IBT (Instituto de Biotecnología de la Universidad Autónoma Nacional de México). Los resultados experimentales obtenidos indican que el método propuesto es capaz de inducir relaciones filogenéticas significativas dentro de una misma especie.
Keywords:
�rboles Filogenéticos; Algoritmos Genéticos; Algoritmos Computacionales; Ingeniería de Software; Ciencias Computacionales
Degree Program:
Maestría en Ciencias Computacionales
Advisors:
Dr. Edgar Vallejo Clemente
Degree Level:
Maestro en Ciencias Computacionales
Campus Program:
Campus Estado de México
Discipline:
Ingeniería y Ciencias Aplicadas / Engineering & Applied Sciences
Appears in Collections:
Ciencias Exactas

Full metadata record

DC FieldValue Language
dc.contributor.advisorDr. Edgar Vallejo Clementees
dc.creatorWatanabe Sakurazawa, Ryosuke L. A.en
dc.date.accessioned2015-08-17T11:23:08Zen
dc.date.available2015-08-17T11:23:08Zen
dc.date.issued01/09/2002-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11285/572186en
dc.description.abstractEste documento propone un nuevo método para el estudio filogenético. Este método propuesto utiliza algoritmos genéticos con una fusión objetivo híbrida para la evaluación y generación de árboles filogenéticos. Para la generación de los árboles filogenéticos, el algoritmo genético, crea una población de árboles aleatoria cuyas hojas o nodos son diferentes. Cada elemento (árbol) se evalÚa mediante una función objetivo híbrida, la cual combina dos criterios normalizados: máxima parsimonia y matriz de distancia (DMM) que darán su valor de aptitud a cada elemento, posteriormente se realizan las operaciones básicas del algoritmo genético como son la selección, cruza y mutación. La hipótesis en la que se fundamenta este trabajo de investigación es que las formas de evaluación existentes para generar árboles filogenéticos no siempre son el mejor modelo para generar el árbol. y que la evaluación híbrida es una forma de aprovechar las fortalezas y las minimizar debilidades de ambos métodos. Para validar su desempeño, se realizaron pruebas con cadenas ADN de HIV (virus del SIDA) y con cadenas de proteínas de E-Coli (Escherichia Coli). Estos árboles se comprobaron con los obtenidos con los métodos de Matriz de Distancia y Máxima Parsimonia. También los resultados se interpretaron y evaluaron por expertos de (UNAM) IBT (Instituto de Biotecnología de la Universidad Autónoma Nacional de México). Los resultados experimentales obtenidos indican que el método propuesto es capaz de inducir relaciones filogenéticas significativas dentro de una misma especie.es
dc.language.isoes-
dc.rightsOpen Accessen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.titleGeneración de árboles Filogenéticos por Medio de Algoritmos Genéticos de Función Objetivo Híbridoes
dc.typeTesis de Maestríaes
dc.contributor.departmentITESMen
thesis.degree.grantorInstituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterreyes
thesis.degree.levelMaestro en Ciencias Computacionaleses
thesis.degree.nameMaestría en Ciencias Computacionaleses
dc.subject.keyword�rboles Filogenéticoses
dc.subject.keywordAlgoritmos Genéticoses
dc.subject.keywordAlgoritmos Computacionaleses
dc.subject.keywordIngeniería de Softwarees
dc.subject.keywordCiencias Computacionaleses
thesis.degree.programCampus Estado de Méxicoes
dc.subject.disciplineIngeniería y Ciencias Aplicadas / Engineering & Applied Sciencesen
All Items in REPOSITORIO DEL TECNOLOGICO DE MONTERREY are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.