Implementación de la principal referencia metaheurí­stica de Optimización Multiobjetivo NSGA-II aplicada a la Filogenética Computacional

Uno de los problemas más importantes en la Bioinformática y la Biologí­a Computacional es la búsqueda y reconstrucción de árboles filogenéticos, que describan, lo más realmente posible, la evolución de las especies.La Inferencia filogenética es considerada como un problema de complejidad NP-completo por la exploración del espacio de búsqueda conformado por todas las posibles topologí­as existentes según el número de especies en análisis, cuyo tamaño incrementa exponencialmente por cada una de ellas, convirtiéndolo en un caso de estudio para ser abordado con técnicas metaheurí­sticas. El problema de la inferencia filogenética se puede formular en base a dos objetivos a optimizar de forma simultánea (La Máxima Verosimitud y la Máxima Parsimonia).Por esta razón hemos adaptado una de las técnicas metaheurí­sticas de mayor referencia en el campo de la optimización multiobjetivo, el algoritmo Nondominated Sorting Genetic Algorithm-II  (NSGA-II) a la inferencia de árboles filogenéticos incorporando nuevas estrategias de exploración, con el objetivo de conocer cuál es su rendimiento al intentar resolver este tipo de problemas.Para esta implementación hemos integrado las funcionalidades del framework de optimización multiobjetivo jMetalCpp, el conjunto de librerí­as bioinformáticas BIO++ y la funciones filogenéticas de la librerí­a PLL (Phylogenetic Likelihood Library).Los resultados obtenidos demuestran un rendimiento competitivo tanto bajo un enfoque biológico como de optimización frente a los resultados publicados en el estado del art

A multimodal and multiobjective approach for phylogenetic trees reconstruction

Orientador: Fernando Jose Von ZubenTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de ComputaçãoResumo : A reconstrução de árvores filogenéticas pode ser interpretada como um processo sistemático de proposição de uma descrição arbórea para as diferenças relativas que se observam em conjuntos de atributos genéticos homólogos de espécies sob comparação. A árvore filogenética resultante apresenta uma certa topologia, ou padrão de ancestralidade, e os comprimentos dos ramos desta árvore são indicativos do número de mudanças evolutivas desde a divergência do ancestral comum. Tanto a topologia quanto os comprimentos de ramos são hipóteses descritivas de eventos não-observáveis e condicionais, razão pela qual tendem a existir diversas hipóteses de alta qualidade para a reconstrução, assim como múltiplos critérios de desempenho. Esta tese (i) aborda árvores sem raiz; (ii) enfatiza os critérios de quadrados mínimos, evolução mínima e máxima verossimilhança; (iii) propõe uma extensão ao algoritmo Neighbor Joining que oferece múltiplas hipóteses de alta qualidade para a reconstrução; e (iv) descreve e utiliza uma nova ferramenta para otimização multiobjetivo no contexto de reconstrução filogenética. São considerados dados artificiais e dados reais na apresentação de resultados, os quais apontam vantagens e aspectos diferenciais das metodologias propostasAbstract: The reconstruction of phylogenetic trees can be interpreted as a systematic process of proposing an arborean description to the relative dissimilarities observed among sets of homologous genetic attributes of species being compared. The resulting phylogenetic tree presents a certain topology, or ancestrality pattern, and the length of the edges of the tree will indicate the number of evolutionary changes since the divergence from the common ancestor. Both topology and edge lengths are descriptive hypotheses of non-observable and conditional events, which implies the existence of diverse high-quality hypotheses for the reconstruction, as long as multiple performance criteria. This thesis (i) deals with unrooted trees; (ii) emphasizes the least squares, minimum evolution, and maximum likelihood criteria; (iii) proposes an extension to the Neighbor Joining algorithm which offers multiple high-quality reconstruction hypotheses; and (iv) describes and uses a new tool for multiobjective optimization in the context of phylogenetic reconstruction. Artificial and real datasets are considered in the presentation of results, which points to some advantages and distinctive aspects of the proposed methodologiesDoutoradoEngenharia de ComputaçãoDoutor em Engenharia Elétric

A Multiobjective Approach To Phylogenetic Trees: Selecting The Most Promising Solutions From The Pareto Front

This work presents the application of the omni-aiNet algorithm - an immune-inspired algorithm originally developed to solve single and multiobjective optimization problems - to the reconstruction of phylogenetic trees. The main goal of this work is to automatically evolve a population of phylogenetic unrooted trees, possibly with distinct topologies, by minimizing at the same time the minimal evolution and the mean-squared error criteria. The obtained set of phylogenetic trees contains non-dominated individuals that form the Pareto front and that represent the trade-off of the two conflicting objectives. Given this set of phylogenetic trees, two multicriterion decision-making techniques were applied in order to try to select the best solution within the Pareto front. © 2007 IEEE.837842Atteson, K., The performance of neighbor-joining methods of phylogenetic reconstruction (1999) Algorithmica, 25, pp. 251-278Brodai, G.S., Fagerberger, R., Pedersen, C.N.S., Computing the quartet distance between evolutionary trees in time O(n.log(n)) (2004) Algorithmica, 38, pp. 377-395Bryant, D., A classification of consensus methods for phylogenetics (2003) Dimacs Series in Discrete Mathematics and Theoretical Computer Science, 61. , M. R. Janowitz, F. J. Lapoint, R R. Morris, B. Mirkin, and F. S. Roberts, editors. Bioconsensus, of, American Math. SocietyBuhner, M., Use of the method of generalized least squares in reconstructing phylogenies from sequence data (1991) Molecular Biology and Evolution, 8, pp. 868-883G. P. Coelho and F. J. Von Zuben. omni-aiNet: An immune-inspired approach for omni optimization. In Proceedings of the Fifth International Conference on Artificial Immune Systems, pages 294-308, Oeiras, Portugal. September 2006DasGupta, B., He, X., Jiang, T., Li, M., Tromp, J., Zhang, L., On computing the nearest neighbor interchange distance (1991) Mathematics Subject ClassificationDasGupta, B., He, X., Jiang, T., Li, M., Tromp, J., Zhang, L., On distances between phylogenetic trees (1997) Proceedings of the 8th Annual ACM - SIAM Symposium on Discrete Algorithms, pp. 427-436Deb, K., Multi-objective evolutionary algorithm: Introducing bias among Pareto-optimal solutions (2003) Advances in Evolutionary Computing: Theory and Applications, pp. 263-292. , A. Ghosh and T. Shigeyoshi, editors, Springer-Verlag, London, UKJ. Felsenstein. Inferring Phylogenies. Sinauer Associates, Sudcrland. USA, 2004Fitch, W.M., Margoliash, E., Construction of phylogenetic trees (1967) Science, 155, pp. 279-284Handl, J., Knowles, J., An evolutionary approach to multiobjective clustering (2007) IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 11 (1), pp. 56-76Kidd, K.K., Sgaramella-Zonta, L.A., Phylogenetic analysis: Concepts and methods (1971) The American Journal of Human Genetics, 23, pp. 235-252Miettinen, K., (1999) Nonlinear multiobjective optimization, , Kluwer, Boston, USAPoladian, L., Jermiin, L.S., What might evolutionary algorithms (EA) and multi-objective optimisation (MOO) contribute to phylogenetics and the total evidence debate (2004) Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computing Coherence (GECCO 2004), , Seattle, USA, JunePoladian, L., Jermiin, L.S., Multi-objective evolutionary algorithms and phylogenetic inference with multiple data sets (2006) Soft Computing, 4 (10), pp. 359-368Robinson, D.F., Foulds, L.R., Comparison of phylogenetic trees (1981) Mathematical Biosciences, 53, pp. 131-147Saitou, N., Imanishi, M., Relative efficiencies of the Fitch-Margoliash. maximum-parsimony, maximum-likelihood, minimum-evolution, and neighbor-joining methods of phylogenetic reconstructions in obtaining the correct tree (1989) Molecular Biology and Evolution, 6, pp. 514-525Saitou, N., Nei, M., The neighbor-joining method: A new method for reconstructing phylogenetic trees (1987) Molecular Biology and Evolution, 4 (4), pp. 406-425Zeleny, M., Compromise programming (1973) Multiple Criteria Decision Making, pp. 262-301. , J. L. Cochrane and M. Zeleny, editors, University of South Carolina Pres