Lógica difusa en el modelamiento de redes regulatorias genéticas /
Vargas Parra, Francisco Javier ,
Lógica difusa en el modelamiento de redes regulatorias genéticas / Francisco Javier Vargas Parra; [profesor guía: Carlos Omar Muñoz Poblete] - 98 hojas : tablas, figuras.
Tesis en formato PDF. Acceso exclusivo en PC Tesis y Revistas. Incluye índice, índice de figuras, índice de tablas, anexos.
Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería mención en Ingeniería Eléctrica).-- Universidad de La Frontera, Facultad de Ingeniería y Ciencias, 2009.
Bibliografía: hojas 93-94.
Las interacciones entre los genes y las proteínas que sintetizan forman las redes regulatorias genéticas (GRN). Diversos modelos se han propuesto para describir estas interacciones, siendo uno de los comúnmente usados los basados en ecuaciones diferenciales ordinarias (ODEs). Para simplificar las no linealidades de este tipo de modelos se han propuesto aproximaciones basadas en ecuaciones diferenciales lineales a tramos (PLDEs), las cuales no siempre entregan buenos resultados. Por otro lado, una creciente adquisición de datos experimentales asociados al desarrollo de poderosas técnicas de extracción de datos ha hecho necesario el uso de técnicas computacionales e inteligencia artificial para la interpretación de estos datos y la búsqueda de interacciones moleculares. En este contexto se ha implementado un modelo capaz de representar pequeñas GRN, combinando características tanto de los modelos de ODEs, como de los sistemas de inferencia difusos (FIS). El FIS es entrenado con datos experimentales a través de una red neuronal, los que en su conjunto forman una red llamada ANFIS. Esta red permite adaptar las funciones de pertenencia y las funciones de salida de los sistemas de inferencia difusos según los datos de entrenamiento, reduciendo así el conocimiento previo necesario del fenómeno a modelar. Además, la Lógica Difusa permite expresar sus reglas a través de etiquetas lingüísticas, lo que trae como consecuencia la capacidad de incorporar conocimiento experto en un lenguaje amigable. El modelo propuesto se usó para describir el operón de la lactosa en E. Coli y se comparó con los modelos antes mencionados. El entrenamiento de la red ANFIS permitió obtener índices de error comparables con los modelos basados en ODEs, pero con las ventajas antes mencionadas propias de la lógica difusa.
Lógica difusa
Redes reguladoras de genes
Modelado
Ingeniería
Lógica difusa en el modelamiento de redes regulatorias genéticas / Francisco Javier Vargas Parra; [profesor guía: Carlos Omar Muñoz Poblete] - 98 hojas : tablas, figuras.
Tesis en formato PDF. Acceso exclusivo en PC Tesis y Revistas. Incluye índice, índice de figuras, índice de tablas, anexos.
Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería mención en Ingeniería Eléctrica).-- Universidad de La Frontera, Facultad de Ingeniería y Ciencias, 2009.
Bibliografía: hojas 93-94.
Las interacciones entre los genes y las proteínas que sintetizan forman las redes regulatorias genéticas (GRN). Diversos modelos se han propuesto para describir estas interacciones, siendo uno de los comúnmente usados los basados en ecuaciones diferenciales ordinarias (ODEs). Para simplificar las no linealidades de este tipo de modelos se han propuesto aproximaciones basadas en ecuaciones diferenciales lineales a tramos (PLDEs), las cuales no siempre entregan buenos resultados. Por otro lado, una creciente adquisición de datos experimentales asociados al desarrollo de poderosas técnicas de extracción de datos ha hecho necesario el uso de técnicas computacionales e inteligencia artificial para la interpretación de estos datos y la búsqueda de interacciones moleculares. En este contexto se ha implementado un modelo capaz de representar pequeñas GRN, combinando características tanto de los modelos de ODEs, como de los sistemas de inferencia difusos (FIS). El FIS es entrenado con datos experimentales a través de una red neuronal, los que en su conjunto forman una red llamada ANFIS. Esta red permite adaptar las funciones de pertenencia y las funciones de salida de los sistemas de inferencia difusos según los datos de entrenamiento, reduciendo así el conocimiento previo necesario del fenómeno a modelar. Además, la Lógica Difusa permite expresar sus reglas a través de etiquetas lingüísticas, lo que trae como consecuencia la capacidad de incorporar conocimiento experto en un lenguaje amigable. El modelo propuesto se usó para describir el operón de la lactosa en E. Coli y se comparó con los modelos antes mencionados. El entrenamiento de la red ANFIS permitió obtener índices de error comparables con los modelos basados en ODEs, pero con las ventajas antes mencionadas propias de la lógica difusa.
Lógica difusa
Redes reguladoras de genes
Modelado
Ingeniería