Metaheurísticas de optimización multiobjetivo aplicadas a la inferencia filogenética y al alineamiento múltiple de secuencias

Para la Inferencia Filogenética se implementó el algoritmo MORPHY, el cual provee funcionalidades únicas en el estado del arte, ya que además de inferir arboles filogenéticos multiobjetivo a partir de secuencias de ADN (nucleótidos), provee soporte para secuencias de proteínas (amino-ácidos). Para el problema del Alineamiento Múltiple de Secuencias se implementó M2Align, un algoritmo multiobjetivo que optimiza simultáneamente tres métricas de calidad en los alineamientos: información estructural de las proteínas, porcentaje de columnas totalmente alineadas y porcentaje de residuos; además reduce los tiempos y esfuerzos computacionales requeridos por otros optimizadores multiobjetivo, gracias a la explotación de las capacidades que ofrecen las arquitecturas modernas basadas en clúster de procesadores multi-núcleo y; en comparación con otras 9 herramientas clásicas y comúnmente usadas por los biólogos actualmente, permite obtener una mejor calidad de los alineamientos basada en las tres métricas definidas. Todas las implementaciones realizadas en esta investigación se encuentran disponibles en el repositorio público Github para su libre acceso y distribución. Estos trabajos han dado lugar a las siguientes publicaciones: tres artículos en revistas internacionales indexadas en el JCR, la primera, Methods in Ecology and Evolution de primer cuartil, en la que se publicó el framework MO-Phylogenetics, la segunda, International Journal of Intelligent Systems de segundo cuartil, en la que se publicó el análisis comparativo biobjetivo de algoritmos sobre el Alineamiento Múltiple de Secuencias, y la tercera en la revista Bioinformatics, en la que se publicó la propuesta algorítmica M2Align; un artículo en una revista internacional no indexada en el JCR llamada Progress in Artificial Intelligence, en el que se publicó el análisis algorítmico de una formulación de tres objetivos al problema del Alineamiento Múltiple de Secuencias y dos participaciones en congresos internacionales, la primera en el 5th International Work-Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering iWBBIO 2017 en la que se presentó el framework jMetalMSA y la segunda en el 7th European Symposium on Computational Intelligence and Mathematics ESCIM 2015 donde se presentó un estudio inicial de metaheurísticas multiobjetivo aplicadas al Alineamiento Múltiple de Secuencias.La temática sobre la que ha girado esta tesis doctoral ha sido la optimización de dos problemas del campo de la Bioinformática: la Inferencia Filogenética y al Alineamiento Múltiple de Secuencias usando metaheurísticas multiobjetivo. Se ha partido de una revisión inicial de los trabajos publicados sobre ambas temáticas, que nos ha permitido introducirnos en los temas biológicos específicos de cada problema. Una vez estudiado los detalles de ambos problemas, se desarrollaron dos frameworks de optimización para hacer frente a ambos problemas: MO-Phylogenetics para la Inferencia Filogenética y jMetalMSA para el Alineamiento Múltiple de Secuencias. Con ayuda de sus funcionalidades se realizaron estudios comparativos entre metaheurísticas multiobjetivo clásicas y modernas del estado del arte sobre formulaciones de dos y tres objetivos de ambos problemas, con el objetivo de conocer su rendimiento y capacidad de desarrollo. A partir de estos resultados se logró definir dos propuestas algorítmicas para cada problema, las cuales fueron implementados en ambos frameworks

Using MapReduce Streaming for Distributed Life Simulation on the Cloud

Distributed software simulations are indispensable in the study of large-scale life models but often require the use of technically complex lower-level distributed computing frameworks, such as MPI. We propose to overcome the complexity challenge by applying the emerging MapReduce (MR) model to distributed life simulations and by running such simulations on the cloud. Technically, we design optimized MR streaming algorithms for discrete and continuous versions of Conway’s life according to a general MR streaming pattern. We chose life because it is simple enough as a testbed for MR’s applicability to a-life simulations and general enough to make our results applicable to various lattice-based a-life models. We implement and empirically evaluate our algorithms’ performance on Amazon’s Elastic MR cloud. Our experiments demonstrate that a single MR optimization technique called strip partitioning can reduce the execution time of continuous life simulations by 64%. To the best of our knowledge, we are the first to propose and evaluate MR streaming algorithms for lattice-based simulations. Our algorithms can serve as prototypes in the development of novel MR simulation algorithms for large-scale lattice-based a-life models.https://digitalcommons.chapman.edu/scs_books/1014/thumbnail.jp