Inferência de Redes de Regulação Gênica Usando Programação Genética Cartesiana Paralela

  • Luciana N. S. Prachedes UFJF
  • José Eduardo Henriques da Silva UFJF
  • Heder Soares Bernardino UFJF
  • Itamar Leite de Oliveira UFJF

Resumo


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%.

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Publicado
07/06/2022
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PRACHEDES, Luciana N. S.; SILVA, José Eduardo Henriques da; BERNARDINO, Heder Soares; OLIVEIRA, Itamar Leite de. Inferência de Redes de Regulação Gênica Usando Programação Genética Cartesiana Paralela. In: CONCURSO DE TRABALHOS DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 22. , 2022, Teresina/PI. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022 . p. 74-79. ISSN 2763-8987. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2022.222566.