Resumen

Esta investigación analiza e implementa mejoras consecuentes sobre algoritmos de alineamiento de secuencias basados en técnicas de programación dinámica. Como base fundamental se han utilizado algoritmos clásicos de alineamiento global Needleman-Wunsch y local Smith-Waterman respectivamente que han sido reprogramados por el autor en el lenguaje R para su optimización. Los algoritmos se han mejorado mediante técnicas que se explican en el documento, principalmente penalización por gaps y la utilización opcional de matrices de puntuación de aminoácidos que permiten valorar alineamientos.

Se muestran alternativas de programación de los algoritmos con librerías dinámicas desarrolladas en lenguaje C y una comparativa de tiempos de ejecución. Además, se desarrolló la plataforma multiagente MASBioseq, la cual permite distribuir y balancear la carga de los alineamientos de secuencias con mejoras de rendimiento que proporciona al usuario una interfaz gráfica accesible.

La razón fundamental de este desarrollo alternativo es comprobar la mejora del rendimiento que, como se demuestra, puede obtenerse con la compilación de determinadas partes del código en los distintos lenguajes. En el documento se desarrollan todas las temáticas necesarias para la comprensión del objetivo de los algoritmos y las técnicas utilizadas. Esto incluye un estado del arte sobre bioinformática, bioestadística, programación dinámica, alineamiento y análisis de secuencias biológicas, matrices de puntuación, técnicas y tipos de alineamiento, agentes inteligentes, entre otros.

• Materias:Administración Algoritmos (Computadores) Investigación operacional
• Subjects:Management Computer algorithms Operations research
• Palabras claves:Ciencias de la administración, Programación dinámica, Alineamiento de secuencias, Algoritmos de alineamiento, Librerías dinámicas, Lenguaje R, Agentes inteligentes, Bioinformática, Needleman-wunsch, Smith-waterman
• Keywords:Administration sciences, Dynamic programming, Sequence alignment, Alignment algorithms, Dynamic libraries, R language, Intelligent agents, Bioinformatics, Needleman-wunsch, Smith-waterman