Resumen

Para decodificar una secuencia larga de genoma, la técnica de secuenciación shotgun es la técnica más avanzada. Se necesita secuenciar correctamente un número muy grande, a veces tan grande como millones, de cadenas cortas parcialmente legibles (fragmentos). Organizar esos fragmentos en la secuencia correcta se conoce como ensamblaje de fragmentos, lo cual es un problema NP. Los métodos utilizados actualmente requieren un enorme costo computacional. En este trabajo, hemos demostrado cómo nuestro algoritmo genético modificado (AG) podría resolver este problema de manera eficiente. En el AG propuesto, la longitud del cromosoma, que representa el volumen del espacio de búsqueda, se reduce con el avance de las generaciones, mejorando así la eficiencia de la búsqueda. También introdujimos una mutación codiciosa, intercambiando fragmentos cercanos usando algunas heurísticas, para mejorar la aptitud de los cromosomas. Comparamos los resultados con el algoritmo de Parsons que también se basa en AG. Utilizamos fragmentos con lecturas parciales en ambos lados,

• Materias:Máquina de vectores Marco neuronal híbrido Base de datos Inteligencia neuronal Sintonización de controladores
• Subjects:Vector machine Hybrid neural framework Database Neural intelligence Controller tuning
• Palabras claves:Genoma; Secuenciación; Fragmentos; Algoritmo; Genético; Ensamblaje
• Keywords:Genome; Sequencing; Fragments; Algorithm; Genetic; Assembling