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Algoritmos evolutivos multi-objetivo para a reconstrução de árvores filogenéticas (2008)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: TICONA, WALDO GONZALO CANCINO - ICMC
  • USP Schools: ICMC
  • Subjects: SISTEMAS DISTRIBUÍDOS; PROGRAMAÇÃO CONCORRENTE; FILOGENIA (RECONSTRUÇÃO)
  • Language: Português
  • Abstract: O problema reconstrução filogenética têm como objetivo determinar as relações evolutivas das espécies, usualmente representadas em estruturas de árvores. No entanto, esse problema tem se mostrado muito difícil uma vez que o espaço de busca das possíveis árvores é muito grande. Diversos métodos de reconstrução filogenética têm sido propostos. Vários desses métodos definem um critério de otimalidade para avaliar as possíveis soluções do problema. Porém, a aplicação de diferentes critérios resulta em árvores diferentes, inconsistentes entre sim. Nesse contexto, uma abordagem multi-objetivo para a reconstrução filogenética pode ser útil produzindo um conjunto de árvores consideradas adequadas por mais de um critério. Nesta tese é proposto um algoritmo evolutivo multi-objetivo, denominado PhyloMOEA, para o problema de reconstrução filogenética. O PhyloMOEA emprega os critérios de parcimônia e verossimilhança que são dois dos métodos de reconstru ção filogenética mais empregados. Nos experimentos, o PhyloMOEA foi testado utilizando quatro bancos de seqüências freqüentemente empregados na literatura. Para cada banco de teste, o PhyloMOEA encontrou as soluções da fronteira de Pareto que representam um compromisso entre os critérios considerados. As árvores da fronteira de Pareto foram validadas estatisticamente utilizando o teste SH. Os resultados mostraram que o PhyloMOEA encontrou um número de soluções intermediárias que são consistentes com as soluçõesobtidas por análises de máxima parcimônia e máxima verossimilhança realizados separadamente. Além disso, os graus de suporte dos clados pertencentes às árvores encontradas pelo PhyloMOEA foram comparadas com a probabilidade posterior dos clados calculados pelo programa Mr.Bayes aplicados aos quatro bancos de teste. Os resultados indicaram que há uma relação entre ambos os valores para ) vários grupos de clados PhyloMOEA é capaz de encontrar uma diversidade de soluções intermediárias que são estatisticamente tão boas quanto as melhores soluções de máxima parcimônia e máxima verossimilhança. Tais soluções apresentam um compromisso entre os dois objetivos
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 11.02.2008
  • Acesso online ao documento

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    BibliotecaCód. de barrasNúm. de chamada
    ICMC30300038522T T557ae e.1
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    • ABNT

      TICONA, Waldo Gonzalo Cancino; DELBEM, Alexandre Cláudio Botazzo. Algoritmos evolutivos multi-objetivo para a reconstrução de árvores filogenéticas. 2008.Universidade de São Paulo, São Carlos, 2008. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02042008-142554/ >.
    • APA

      Ticona, W. G. C., & Delbem, A. C. B. (2008). Algoritmos evolutivos multi-objetivo para a reconstrução de árvores filogenéticas. Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02042008-142554/
    • NLM

      Ticona WGC, Delbem ACB. Algoritmos evolutivos multi-objetivo para a reconstrução de árvores filogenéticas [Internet]. 2008 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02042008-142554/
    • Vancouver

      Ticona WGC, Delbem ACB. Algoritmos evolutivos multi-objetivo para a reconstrução de árvores filogenéticas [Internet]. 2008 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02042008-142554/

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