Variantes de la concatenación en computación con ADN

Las principales aportaciones de esta Tesis Doctoral a la computación con ADN y en general, a las ciencias de la computación, se pueden clasificar en dos áreas básicas: una práctica o algorítmica y otra teórica o de modelización de operaciones sobre palabras y lenguajes. Más en detalle, las aportaciones prácticas y teóricas se pueden describir como sigue. Aportaciones prácticas. Se han diseñado bio-algoritmos evolutivos para el Problema del Camino de Hamilton dirigido y se han ideado nuevos esquemas de codificación de información en hebras de ADN más versátiles que los previos y que permiten implementar estrategias evolutivas. Estas primeras aportaciones están motivadas por la limitación que presentan los esquemas de "fuerza bruta" existentes en la computación con ADN. Al intentar resolver instancias grandes de problemas complejos no se dispone del número suficiente de moléculas de ADN para seguir un esquema de fuerza bruta. Es necesario recurrir a técnicas de programación alternativas: algoritmos aproximados, heurísticas, programación dinámica, programación evolutiva. Se ha elegido esta última alternativa y se ha conseguido diseñar nuevos bio-algoritmos basados en nuevos esquemas de codificación que permiten este tipo de computación evolutiva. La evolución in vitro de moléculas (técnica de la química combinatoria) y la programación evolutiva han sido la fuente de inspiración para el diseño de estas estrategias de cómputo con ADN evolutivas. El algoritmo evolutivo para el Problema del Camino de Hamilton dirigido es el primer algoritmo completamente evolutivo propuesto en el área de la computación con ADN. En concreto, la evolución de secuencias se consigue "fragmentando y reensamblando" subcaminos a lo largo del grafo en un proceso cíclico. Se trata, por tanto, de un algoritmo iterativo de fragmentación y recombinación de hebras de ADN que codifican subcaminos a lo largo de un grafo. Los esquemas de codificación denominados I y II permiten "fragmentar y reensamblar" las soluciones de un problema siguiendo un esquema iterativo. Estos esquemas de codificación permiten codificar no sólo caminos a lo largo de un grafo sino que permiten también construir palabras binarias y simular las transiciones de un autómata finito. Estas aportaciones permiten definir el primer modelo de computación con ADN evolutiva. APORTACIONES TEÓRICAS: Modelización y estudio de la capacidad generativa de una operación denominada concatenación condicional o restringida empleada en un algoritmo evolutivo para el Problema del Camino de Hamilton presentado en la memoria. La concatenación de dos hebras de ADN es una operación análoga a la concatenación de dos palabras en la Teoría de lenguajes formales. Ahora bien, si dos cadenas de ADN sólo se pueden unir (ensamblar o concatenar) si el sufijo de una de ellas y el prefijo de la otra pertenecen a un conjunto especial, se tiene una operación de concatenación restringida similar a la restricción impuesta por unos contextos especiales. La concatenación condicional sufijo-prefijo o cola-cabeza se manifiesta también en la formación de las moléculas de colágeno que tienden a concatenarse o ensamblarse siguiendo la restricción de que la cola de una hebra de colágeno sólo se concatena con la cabeza de otra hebra de colágeno. Al añadir este tipo de restricción a la concatenación usual de lenguajes formales se obtienen resultados muy interesantes. En principio, las restricciones a la hora de aplicar la operación de concatenación no aportan gran poder computacional. Las secuencias o palabras que se obtienen tienen una complejidad pobre. Es más, las restricciones en los contextos del tipo prefijo-sufijo, cola-cabeza, etc., a la hora de concatenar dos secuencias no aumenta en nada la complejidad de las palabras obtenidas. Si se partía de palabras de un lenguaje regular, se sigue obteniendo un lenguaje regular. Si se partía de un lenguaje independiente del contexto, se sigue obteniendo un lenguaje independiente del contexto. En general, las familias de lenguajes son cerradas bajo la operación de concatenación condicional. Esta pobreza generativa se mantiene incluso cuando se itera la operación de concatenación condicional (análoga a la operación de Kleene pero ahora restringida). Estos son los "malos" resultados. Los "buenos" aparecen cuando se consideran gramáticas y reglas de reescritura. Ahora, el poder generativo surge al establecer la siguiente analogía. Una regla de reescritura A- w en la que un símbolo no terminal A se sustituye por una secuencia w se puede considerar como un doble concatenación. Si se parte de una forma sentencial genérica uAv, aplicar la regla A- w supone concatenar u con w, y el resultado uw, concatenarlo con v para obtener uwv. Si estas dos concatenaciones se consideran condicionales (es decir, sólo se podrán aplicar si se cumplen ciertas condiciones del tipo prefijo-sufijo en los contextos) la capacidad generativa de las gramáticas aumenta estrictamente. En concreto, la concatenación sufijo-prefijo aumenta la capacidad generativa de las gramáticas independientes del contexto a su máximo nivel: se convierten en gramáticas capaces de generar cualquier lenguaje de tipo 0 o recursivamente enumerable. En consecuencia, una operación surgida de la concatenación de hebras de ADN (la empleada en el algoritmo evolutivo para el Problema del Camino de Hamilton), que se ha denominado concatenación condicional, permite obtener modelos de cómputo en concreto, gramáticas universale

Solving SAT in linear time with a neural-like membrane system

We present in this paper a neural-like membrane system solving the SAT problem in linear time. These neural Psystems are nets of cells working with multisets. Each cell has a finite state memory, processes multisets of symbol-impulses, and can send impulses (?excitations?) to the neighboring cells. The maximal mode of rules application and the replicative mode of communication between cells are at the core of the eficiency of these systems

EvoPER-An R package for applying evolutionary computation methods in the parameter estimation of individual-based models implemented in Repast

Individual-based models are complex and they normally have an elevated number of input parameters which must be tuned in order to reproduce the experimental or observed data as accurately as possible. Hence one of the weakest points of such kind of models is the fact that rarely the modeler has the enough information about the correct values or even the acceptable range for the input parameters. Therefore, several parameter combinations must be checked to find an acceptable set of input factors minimizing the deviations of simulated and observed data. In practice, most of the times, is computationally unfeasible to traverse the complete search space to check all parameter combination in order to find the best of them. That is precisely the kind of combinatorial problem suitable for evolutionary computation techniques. In this work we present the EvoPER, an R package for simplifying the parameter estimation using evolutionary computation techniques. The current version of EvoPER includes implementations of PSO, SA and ACO algorithms for parameter estimation of models generated with the open source agent-based modeling toolkit Repast

Biología programable: 18 FAQs sobre biología sintética de un informático

La biología como tecnología que se utiliza para fabricar dispositivos y sistemas biológicos sintéticos

Standardized Proofs of PSPACE-completeness of P Systems with Active Membranes

Two proofs have been shown for P systems with active membranes in previ- ously published papers, demonstrating that these P systems can solve in polynomial time exactly the class of problems PSPACE. Consequently, these P systems are equivalent (up to a polynomial time reduction) to Second Machine Class models as the alternating Turing machine or the PRAM computer. These proofs were based on a modified definition of uniform families of P systems. Here we demonstrate that the results remain valid also in the case of standard definitions

On Complexity Classes of Spiking Neural P Systems

A sequence of papers have been recently published, pointing out various intractable problems which may be solved in certain fashions within the framework of spiking neural (SN) P systems. On the other hand, there are also results demonstrating limitations of SN P systems. In this paper we define recognizer SN P systems providing a general platform for this type of results. We intend to give a more systematic characterization of computational power of variants of SN P systems, and establish their relation to standard complexity classes

Probabilistic reasoning with an enzyme-driven DNA device

We present a biomolecular probabilistic model driven by the action of a DNA toolbox made of a set of DNA templates and enzymes that is able to perform Bayesian inference. The model will take single-stranded DNA as input data, representing the presence or absence of a specific molecular signal (the evidence). The program logic uses different DNA templates and their relative concentration ratios to encode the prior probability of a disease and the conditional probability of a signal given the disease. When the input and program molecules interact, an enzyme-driven cascade of reactions (DNA polymerase extension, nicking and degradation) is triggered, producing a different pair of single-stranded DNA species. Once the system reaches equilibrium, the ratio between the output species will represent the application of Bayes? law: the conditional probability of the disease given the signal. In other words, a qualitative diagnosis plus a quantitative degree of belief in that diagno- sis. Thanks to the inherent amplification capability of this DNA toolbox, the resulting system will be able to to scale up (with longer cascades and thus more input signals) a Bayesian biosensor that we designed previously

A Tissue P System and a DNA Microfluidic Device for Solving the Shortest Common Superstring Problem

This paper describes a tissue P system for solving the Shortest Common Superstring Problem in linear time. This tissue P system is well suited for parallel and distributed implementation using a micro°uidic device working with DNA strands. The tP system is not based on the usual brute force generate/test technique applied in DNA computing, but builds the space solution gradually. The possible solutions/superstrings are build step by step through the parallel distributed combination of strings using the overlapping concatenation operation. Moreover, the DNA micro°uidic device solves the problem autonomously, without the need of external control or manipulation