Algoritmos de alinhamento múltiplo e técnicas de otimização para esses algoritmos utilizando Ant Colony

Abstract

A biologia, como uma ciência bastante desenvolvida, foi dividida em diversas areas, dentre elas, a genética. Esta area passou a crescer em importância nos ultimos cinquenta anos devido aos in umeros benefícios que ela pode trazer, principalmente, aos seres humanos. Como a gen etica passou a apresentar problemas com grande complexidade de resolução estratégias computacionais foram agregadas a ela, surgindo assim a bioinform atica. A bioinformática desenvolveu-se de forma bastante signi cativa nos ultimos anos e esse desenvolvimento vem se acentuando a cada dia, devido ao aumento da complexidade dos problemas genômicos propostos pelos biólogos. Assim, os cientistas da computação têm se empenhado no desenvolvimento de novas técnicas computacionais para os biólogos, principalmente no que diz respeito as estrat egias para alinhamentos m ultiplos de sequências. Quando as sequências estão alinhadas, os biólogos podem realizar mais inferências sobre elas, principalmente no reconhecimento de padrões que e uma outra area interessante da bioinformática. Atrav es do reconhecimento de padrãoes, os bi ologos podem identicar pontos de alta signi cância (hot spots) entre as sequências e, consequentemente, pesquisar curas para doençass, melhoramentos genéticos na agricultura, entre outras possibilidades. Este trabalho traz o desenvolvimento e a comparação entre duas técnicas computacionais para o alinhamento m ultiplo de sequências. Uma e baseada na técnica de alinhamento múltiplo de sequências progressivas pura e a outra, e uma técnica de alinhamento múltiplo de sequências otimizada a partir da heurística de colônia de formigas. Ambas as técnicas adotam em algumas de suas fases estratégias de paralelismo, focando na redu c~ao do tempo de execução dos algoritmos. Os testes de desempenho e qualidade dos alinhamentos que foram conduzidos com as duas estrat egias...

Biology as an enough developed science was divided in some areas, and genetics is one of them. This area has improved its relevance in last fty years due to the several bene ts that it can mainly bring to the humans. As genetics starts to show problems with hard resolution complexity, computational strategies were aggregated to it, leading to the start of the bioinformatics. The bioinformatics has been developed in a signi cant way in the last years and this development is accentuating everyday due to the increase of the complexity of the genomic problems proposed by biologists. Thus, the computer scientists have committed in the development of new computational techniques to the biologists, mainly related to the strategies to multiple sequence alignments. When the sequences are aligned, the biologists can do more inferences about them mainly in the pattern recognition that is another interesting area of the bioinformatics. Through the pattern recognition, the biologists can nd hot spots among the sequences and consequently contribute for the cure of diseases, genetics improvements in the agriculture and many other possibilities. This work brings the development and the comparison between two computational techniques for the multiple sequence alignments. One is based on the pure progressive multiple sequence alignment technique and the other one is an optimized multiple sequence alignment technique based on the ant colony heuristics. Both techniques take on some of its stages of parallel strategies, focusing on reducing the execution time of algorithms. Performance and quality tests of the alignments were conducted with both strategies and showed that the optimized approach presents better results when it is compared with the pure progressive approach. Biology as an enough developed science was divided in some areas, and genetics is one of them. This area has improved... (Complete abstract click electronic access below)