Inferência de Redes de Regulação Gênica Usando Programação Genética Cartesiana Paralela - Prachedes, Luciana N. S.; Silva, José Eduardo Henriques da; Bernardino, Heder Soares; Oliveira, Itamar Leite de (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2022)
A inferência de Redes de Regulação Gênica (GRNs) é importante em Biologia Sistêmica, pois permite o entendimento de padrões de interações entre genes. Essas descobertas sãoúteis para fornecer compreensão sobre doenças e ajudar no desenvolvimento de fármacos. Técnicas de computação evolutiva, como a Programação Genética Cartesiana (CGP), têm sido utilizadas para inferir GRNs com resultados promissores. Entretanto, a CGP tem problemas de escalabilidade. Aqui, GRNs são inferidas de forma eficiente usando abordagens de computação de alto desempenho. Experimentos computacionais mostram que o método desenvolvido nesta iniciação científica é capaz de inferir GRNs mais rapidamente do que outros da literatura com soluções simbólicas. O ganho em tempo de processamento da técnica paralela apresentada em relação ao formato sequencial é de até 104%.