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dc.rights.license http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 es_ES
dc.contributor Arturo Gonzalez Gutierrez es_ES
dc.creator Pedro Ayala Elizarraraz es_ES
dc.date 2021-05-03
dc.date.accessioned 2021-03-09T18:52:10Z
dc.date.available 2021-03-09T18:52:10Z
dc.date.issued 2021-05-03
dc.identifier.uri http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/2781
dc.description El comportamiento de una molécula de ARN depende directamente de sus estructuras secundarias y terciarias. Sin embargo, se ha demostrado que la predicción de estructuras secundarias con pseudonudos arbitrarios es un problema NP-completo. En esta tesis se presenta el problema de la predicción de estructuras secundarias de ARN a través del estudio de tres algoritmos basados en la técnica de programación dinámica. Los algoritmos de Nussinov y Zuker predicen estructuras secundarias sin pseudonudos, mientras que el algoritmo de Akutsu lo hace con pseudonudos simples. También presentamos una metaheurística que utiliza un algoritmo genético para producir subestructuras cuasi-óptimas que a su vez permiten la predicción de estructuras secundarias con pseudonudos simples. También presentamos un análisis experimental de los cuatro algoritmos implementados utilizando instancias públicas de estructuras de ARN provistas por las bases de datos RNA STRAND y PseudoBase ++. Finalmente, se presenta un prototipo de sistema con el cual se puede obtener la estructura secundaria para una secuencia de ARN provista por el usuario. El prototipo cuanta con la implementación de los cuatro algoritmos estudiados en la presente tesis. es_ES
dc.format Adobe PDF es_ES
dc.language.iso Español es_ES
dc.relation.requires Si es_ES
dc.rights En Embargo es_ES
dc.subject Estructura Secundaria de ARN es_ES
dc.subject Mínima Energía Libre es_ES
dc.subject Pseudonudo es_ES
dc.subject Programación Dinámica es_ES
dc.subject Algoritmo Genético es_ES
dc.subject.classification INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA es_ES
dc.title Algoritmos para la Predicción de Estructuras Secundarias de ARN es_ES
dc.type Tesis de maestría es_ES
dc.creator.tid Clave CV CONACyT es_ES
dc.contributor.tid curp es_ES
dc.creator.identificador 957062 es_ES
dc.contributor.identificador GOGA690910HNLNTR09 es_ES
dc.contributor.role Director es_ES
dc.degree.name Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial es_ES
dc.degree.department Facultad de Ingeniería es_ES
dc.degree.level Maestría es_ES


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Nombre: RI005832.pdf
Tamaño: 2.736Mb
Formato: PDF
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