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 ...
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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.
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