Ordenação por reversões de permutações sem sinal usando uma abordagem de algoritmos genéticos

Ordenación de permutaciones por reversiones es uno de los problemas más desafiantes relacionados con el análisis de la distancia evolutiva entre organismos. En el caso de permutaciones con signo, el problema puede ser resuelto en tiempo lineal, sin embargo en el caso de permutaciones sin signo el problema fue demostrado que es NP-Hard. En este trabajo se ha propuesto un algoritmo genético (AG) para resolver el problema de ordenación de permutaciones sin signo. Este enfoque está basado en el método propuesto por Auyeung y Abraham que usa soluciones exactas para el caso de permutaciones con signo para resolver la versión del problema sin signo. Además, fue propuesto un AG mejorado que usa una heurística de eliminación de puntos de quiebra antes de la primera generación. Diversos experimentos fueron realizados tomando como entrada permutaciones generadas aleatoriamente. Ya que muchos enfoques de AG usaron mecanismos de control imprecisos para validad la precisión de sus respuestas, fue necesario implementar y corregir el algoritmo de radio de aproximación 1.5 (Aprox 1.5) propuesto por Christie. Resultados de los experimentos mostraron que ambos AG’s dan respuestas que son mejores que aquellas dadas por métodos relacionados de la literatura, tanto como aquellas respuestas dadas por el algoritmo Aprox 1.5.Coordinación de perfeccionamiento de personal de nivel superior - CAPESTesi

Cálculo da distância de reversão e construção de árvores filogenéticas usando a ordem dos genes

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2017.O cálculo de distâncias evolutivas, como as distâncias de reversão e double cut and join, entre a ordem dos genes de dois organismos e um problema combinatório complexo. Este cenário pode ficar ainda mais complicado se quisermos construir árvores filogenéticas, visto que a maioria das abordagens da literatura primeiro solucionam o problema da mediana de três genomas, o qual foi demonstrado ser NP-Difícil para vários modelos evolutivos. Neste trabalho propomos vários algoritmos evolutivos para o problema de ordenação de permutações (sem sinal) por reversões, cuja saída e a distancia de reversão. Estes algoritmos são baseados em um algoritmo genético simples, sobre o qual foram incorporados varias heurísticas como busca local, busca por oposição, e eliminação de pontos de quebra. Experimentos foram realizados usando diferentes dados (permutações) baseados na ordem dos genes, os quais foram gerados artificialmente (de forma aleatória) e também a partir de dados biológicos. Dentre estes algoritmos os que melhores resultados tem para casos práticos, ou seja, permutações de comprimento ate 120, são os chamados AMBO e AMBO-Híbrido. Estes resultados foram validados usando testes estatísticos como Friedman e Holm. Adicionalmente, foi implementado um software para construir arvores filogenéticas chamado de HELPHY, que toma como entrada dados baseados na ordem dos genes (permutações com sinal). Primeiro foi proposto um algoritmo guloso para o problema da pequena filogenia, cujo objetivo e calcular o custo de uma determinada árvore. Logo, para o problema da grande filogenia foi proposta uma abordagem baseada em busca em vizinhança variável, cujo objetivo e explorar o espaço de soluções de estruturas de árvores. Experimentos mostraram que HELPHY conseguiu melhorar o tempo de execução para encontrar árvores com bons escores (distância de reversão) para o dataset Campanulaceae; além disso, uma nova árvore tendo o melhor escore (distância double cut and join) na literatura foi encontrado para o dataset Hemiascomycetes.Calculating evolutionary distances, such as the reversal distance or the double cut and join distance, between the gene orders of two organisms is a complex combinatory problem. This scenario can be even more complicated if we want to build phylogenetic trees, since most of the approaches in the literature first solves the median problem for three genomes, which was shown to be NP-Hard for various evolutionary models. In this work, we are proposing several evolutionary algorithms for the problem of sorting (unsigned) permutations by reversals, whose output is the reversal distance. These algorithms are based on a simple genetic algorithm, on which were embedded different heuristics such as local search, opposition-based learning, and elimination of breakpoints. Experiments were performed using different types of data (permutations) based on gene orders which were generated artificially (in a random way) and also from biological data. From these algorithms, the ones with the best results for practical cases, that is, permutations of length up to 120, are called as AMBO and AMBO-Hibrido. These results were validated by applying the Friedman and Holm statistical tests. Moreover, a software called HELPHY for building phylogenetic trees was implemented, which takes as input data based on gene order (signed permutations). First, an greedy algorithm was proposed for the small phylogeny problem, whose aim is to calculate the cost (score) of a given tree structure. Then, an approach based on variable neighborhood search was proposed for the large phylogeny problem, whose aim is to explore the search space of tree structures. Results of the experiments showed that HELPHY improved the execution time for finding good scores (reversal distance) for the dataset Campanulaceae; besides, a new tree structure with the best score (double cut and join distance) in the literature was found for the dataset Hemiascomycetes

Cálculo de la distancia de reversión y construcción de árboles filogenéticos usando el orden de los genes

Calcular distancias evolutivas, como la distancia de inversión o la distancia de doble corte y unión, entre las órdenes del gen de dos organismos es un problema combinatorio complejo. Este escenario puede ser aún más complicado si queremos construir árboles filogenéticos, ya que la mayoría de los enfoques en la literatura primero resuelve el problema mediano para tres genomas, que se demostró que es NP-Hard para varios modelos evolutivos. En este trabajo, proponemos varios algoritmos evolutivos para el problema de ordenar permutaciones (sin signo) por inversiones, cuya salida es la distancia de inversión. Estos algoritmos se basan en un algoritmo genético simple, en el que se integraron diferentes heurísticas, como la búsqueda local, el aprendizaje basado en la oposición y la eliminación de puntos de interrupción. Los experimentos se realizaron utilizando diferentes tipos de datos (permutaciones) basados ​​en órdenes de genes que se generaron artificialmente (de forma aleatoria) y también a partir de datos biológicos. A partir de estos algoritmos, los que tienen los mejores resultados para casos prácticos, es decir, permutaciones de longitud de hasta 120, se denominan AMBO y AMBO-Hibrido. Estos resultados fueron validados aplicando las pruebas estadísticas de Friedman y Holm. Además, se implementó un software llamado HELPHY para construir árboles filogenéticos, que toma como datos de entrada basados ​​en el orden de los genes (permutaciones firmadas). Primero, se propuso un algoritmo ambicioso para el pequeño problema de filogenia, cuyo objetivo es calcular el costo (puntaje) de una estructura de árbol dada. Luego, se propuso un enfoque basado en la búsqueda de vecindad variable para el gran problema de filogenia, cuyo objetivo es explorar el espacio de búsqueda de las estructuras de los árboles. Los resultados de los experimentos mostraron que HELPHY mejoró el tiempo de ejecución para encontrar buenos puntajes (distancia de inversión) para el conjunto de datos Campanulaceae; además, se encontró una nueva estructura de árbol con el mejor puntaje (doble corte y distancia de unión) en la literatura para el conjunto de datos de Hemiascomycetes.Brasil. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes)Tesi

Ordenação por reversões de permutações sem sinal usando uma abordagem de algoritmos genéticos

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Departamento de Ciência da Computação, 2013.Ordenação de permutações por reversões é um dos problemas mais desafiantes relacionados com a análise da distância evolutiva entre organis- mos, cujos resultados podem ser usados na construção de árvores filogenéticas baseadas nesta distância. No caso de permutações com sinal, o problema pode ser resolvido em tempo linear, porém, no caso de permutações sem sinal o problema é mais complexo, já que foi demonstrado ser NP-difícil e com uma questão ainda em aberto: se é ou não NP completo; este foi o motivo pelo qual foram propostos diversos algoritmos de aproximação e de computação evolucionária. Neste trabalho, é proposto um algoritmo genético(AG) padrão para resolver o problema de ordenação de permutações sem sinal. Este enfoque está baseado no método proposto por Auyeung e Abraham, que usa soluções exatas para o caso de permutações com sinal, para resolver a versão do problema com permutações sem sinal. Adicionalmente, foi proposto um algoritmo genético melhorado (hibrido), que usa uma heurística de eliminação de pontos de quebra em gerações iniciais. Diversos experimentos foram feitos tomando como entrada permutações gera- das aleatoriamente, escolhendo um elemento aleatório sobre um conjunto de números, ou aplicando reversões aleatórias sobre uma permutação ordenada. Ademais, foram usadas permutações de Gollan as quais sabemos que podem ser ordenadas usando n — 1 reversões, onde n é o comprimento da permutação. Desde que muitos enfoques de AG's usaram mecanismos de controle impreci- sos para validar a precisão das suas respostas, foi necessário um grande esforço para desenvolver uma algoritmo de aproximação confiável. Dando origem a um desenvolvimento teórico baseado no algoritmo de raio de aproximação 1.5 proposto por Christie, e sua posterior implementação. Os experimentos mostraram que ambos AG fornecem respostas que são melhores do que aquelas fornecidas por métodos relacionados prévios, tanto como os que são fornecidos pelo algoritmo de raio de aproximação 1.5 corrigido. ______________________________________________________________________________ ABSTRACTSorting permutations by reversals is one of the most challenging problems related to the analysis of the evolutionary distance between organisms, whose results can be used in the construction of phylogenetic trees bases on this distance. In the case of signed permutations, the problem can be solved in linear time, however in the case of unsigned permutations the problem is more complex, since it was shown to be NP-hard and it is unknown whether it is NP-complete or not; this fact motivated the proposal of several approximation, and evolutionary computing algorithms. In this work, we propose genetic algorithms (GA) to solve the problem of sorting unsigned permutations. Initially, we propose a standard GA approach based on the method proposed by Auyeung and Abraham, which uses exact polynomial solutions for the case of signed permutations, for solving the problem with unsigned permutations. Further, we propose an improved genetic algorithm, which uses the heuristic of elimination of break points in early generations and then the standard approach. Several experiments were made using as inputs permutations generated randomly by choosing a random element over a set of numbers, and by applying random reversals over an sorted permutation. Also, was used Gollan permutations that it's well-known that can be sorted by n 1 reversals, where n is the length of the permutation. Since previous GA approaches have used imprecise control mechanisms for checking the accuracy of their answers, a great deal of e ort was necessary in order to develop a reliable approximate algorithm. This gave rise to a theoretical development based on the well-known Christie's 1.5 ratio approximation algorithm and its further implementation. Experiments showed that both AG approaches compute answers that are better than the ones computed by previous approaches as well as than the ones computed with the adjusted correct 1.5 approximation algorithm

Cálculo de la distancia de reversión y construcción de árboles filogenéticos usando el orden de los genes

Calcular distancias evolutivas, como la distancia de inversión o la distancia de doble corte y unión, entre las órdenes del gen de dos organismos es un problema combinatorio complejo. Este escenario puede ser aún más complicado si queremos construir árboles filogenéticos, ya que la mayoría de los enfoques en la literatura primero resuelve el problema mediano para tres genomas, que se demostró que es NP-Hard para varios modelos evolutivos. En este trabajo, proponemos varios algoritmos evolutivos para el problema de ordenar permutaciones (sin signo) por inversiones, cuya salida es la distancia de inversión. Estos algoritmos se basan en un algoritmo genético simple, en el que se integraron diferentes heurísticas, como la búsqueda local, el aprendizaje basado en la oposición y la eliminación de puntos de interrupción. Los experimentos se realizaron utilizando diferentes tipos de datos (permutaciones) basados ​​en órdenes de genes que se generaron artificialmente (de forma aleatoria) y también a partir de datos biológicos. A partir de estos algoritmos, los que tienen los mejores resultados para casos prácticos, es decir, permutaciones de longitud de hasta 120, se denominan AMBO y AMBO-Hibrido. Estos resultados fueron validados aplicando las pruebas estadísticas de Friedman y Holm. Además, se implementó un software llamado HELPHY para construir árboles filogenéticos, que toma como datos de entrada basados ​​en el orden de los genes (permutaciones firmadas). Primero, se propuso un algoritmo ambicioso para el pequeño problema de filogenia, cuyo objetivo es calcular el costo (puntaje) de una estructura de árbol dada. Luego, se propuso un enfoque basado en la búsqueda de vecindad variable para el gran problema de filogenia, cuyo objetivo es explorar el espacio de búsqueda de las estructuras de los árboles. Los resultados de los experimentos mostraron que HELPHY mejoró el tiempo de ejecución para encontrar buenos puntajes (distancia de inversión) para el conjunto de datos Campanulaceae; además, se encontró una nueva estructura de árbol con el mejor puntaje (doble corte y distancia de unión) en la literatura para el conjunto de datos de Hemiascomycetes.Brasil. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes)Tesi

Sorting Permutations by Reversals through a Hybrid Genetic Algorithm based on Breakpoint Elimination and Exact Solutions for Signed Permutations

Abstract—Sorting permutations by reversals is one of the most challenging problems related with the analysis of the evolutionary distance between organisms. Genome rearrangement can be done through several operations with biological significance, such as block interchange, transposition and reversal, among others; but sorting by reversals, that consists in finding the shortest sequence of reversals to transform one genome into another, came arise as one of the most challenging problems from the combinatorial and algebraic points of view. In fact, sorting by reversal unsigned permutations is a N P-hard problem, for which the question of N P-completeness remains open for more than two decades and for which several interesting combinatorial questions, such as the average number of reversals needed to sort permutations of the same size, remain without solution. In contrast to the unsigned case, sorting by reversals signe

Optimization of Synthesis of Silver Nanoparticles Conjugated with Lepechinia meyenii (Salvia) Using Plackett-Burman Design and Response Surface Methodology—Preliminary Antibacterial Activity

In the present investigation, an ethanolic fraction (EF) of Lepechinia meyenii (salvia) was prepared and fractionated by gradient column chromatography, and the main secondary metabolites present in the EF were identified by HPLC-MS. Silver nanoparticles (AgNPs) were synthesized and conjugated with the EF of Lepechinia meyenii (salvia). The AgNPs synthesis was optimized using Plackett-Burman design and response surface methodology (RSM), considering the following independent variables: stirring speed, synthesis pH, synthesis time, synthesis temperature and EF volume. The AgNPs synthesized under the optimized conditions were characterized by UV visible spectroscopy (UV-VIS), Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FT-IR), Dynamic Light Scattering (DLS) and Scanning Transmission Electron Microscopy (STEM). The antibacterial activity of the AgNPs against Staphylococcus aureus (ATCC® 25923) was evaluated. The following flavonoids were identified: rosmarinic acid, diosmin and hesperetin-7-O-rutinoside. The optimized conditions for the synthesis of nanoparticles were pH 9.45, temperature 49.8 °C, volume of ethanolic fraction 152.6 µL and a reaction time of 213.2 min. The obtained AgNPs exhibited an average size of 43.71 nm and a resonance plasmon of 410–420 nm. Using FT-IR spectroscopy, the disappearance of the peaks between 626.50 and 1379.54 cm-1 was evident with the AgNPs, which would indicate the participation of these functional groups in the synthesis and protection of the nanoparticles. A hydrodynamic size of 47.6 nm was obtained by DLS, while a size of 40–60 nm was determined by STEM. The synthesized AgNPs conjugated with the EF showed a higher antibacterial activity than the EF alone. These results demonstrate that the AgNPs synthesized under optimized conditions conjugated with the EF of the Lepechinia meyenii (salvia) presented an increased antibacterial activity