Entropy-based evaluation function in a multi-objective approach for the investigation of the genetic code robustness

Oliveira, Lariza Laura de; Tinós, Renato

doi:10.1007/s12293-014-0139-5

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“…The use of more than one objective seems to be a more realistic strategy and, despite of not having produced hypothetical codes identical to the canonical code, the results encourage us to search for new properties that may have been important during the evolutionary process of the canonical genetic code. One of the objectives that will be investigated in the proposed Pareto approach will be entropy [ 30 ].…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

A multiobjective approach to the genetic code adaptability problem

Oliveira

Tinós

2015

BMC Bioinformatics

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BackgroundThe organization of the canonical code has intrigued researches since it was first described. If we consider all codes mapping the 64 codes into 20 amino acids and one stop codon, there are more than 1.51×1084 possible genetic codes. The main question related to the organization of the genetic code is why exactly the canonical code was selected among this huge number of possible genetic codes. Many researchers argue that the organization of the canonical code is a product of natural selection and that the code’s robustness against mutations would support this hypothesis. In order to investigate the natural selection hypothesis, some researches employ optimization algorithms to identify regions of the genetic code space where best codes, according to a given evaluation function, can be found (engineering approach). The optimization process uses only one objective to evaluate the codes, generally based on the robustness for an amino acid property. Only one objective is also employed in the statistical approach for the comparison of the canonical code with random codes. We propose a multiobjective approach where two or more objectives are considered simultaneously to evaluate the genetic codes.ResultsIn order to test our hypothesis that the multiobjective approach is useful for the analysis of the genetic code adaptability, we implemented a multiobjective optimization algorithm where two objectives are simultaneously optimized. Using as objectives the robustness against mutation with the amino acids properties polar requirement (objective 1) and robustness with respect to hydropathy index or molecular volume (objective 2), we found solutions closer to the canonical genetic code in terms of robustness, when compared with the results using only one objective reported by other authors.ConclusionsUsing more objectives, more optimal solutions are obtained and, as a consequence, more information can be used to investigate the adaptability of the genetic code. The multiobjective approach is also more natural, because more than one objective was adapted during the evolutionary process of the canonical genetic code. Our results suggest that the evaluation function employed to compare genetic codes should consider simultaneously more than one objective, in contrast to what has been done in the literature.

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Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

A multiobjective approach to the genetic code adaptability problem

Oliveira

Tinós

2015

BMC Bioinformatics

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“…Hence, the restrictive encoding uses information in the standard code to generate hypothetical codes. On the other hand, as described in [30], the use of this information avoids the main problem with the non-restrictive encoding, that is: the best hypothetical codes are those where almost all of the codons are associated with a few amino acids and most amino acids are associated with only one codon.…”

Section: Solution Representationmentioning

confidence: 99%

“…It is also important to observe that, intuitively, the most robust codes are those where most codons are associated with the amino acids that are most important for minimizing Eq. 1, i.e., those with the shortest mean distances to all others [30]. For this reason, when using a non-restrictive encoding in a single objective algorithm, the frequencies of some amino acids increase too much, while the frequencies of some amino acids remain too small.…”

Section: Weightmentioning

confidence: 99%

Multi-objective genetic algorithms in the study of the genetic code’s adaptability

Oliveira

Freitas

Tinós

2018

Information Sciences

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“…Em [OLIVEIRA;TINÓS, 2014], além de uma medida de robustez, considera-se também a entropia do código genético. Já em [OLIVEIRA et al, 2015] e [OLIVEIRA et al, 2017], utilizam-se duas ou três medidas de robustez baseadas em diferentes propriedades dos aminoácidos.…”

Section: Tabelaunclassified

“…é dada pelo erro médio quadrático de todas as alterações possíveis na propriedade dos aminoácidos. A somatória é ponderada por um termo que leva em consideração a posição do nucleotídeo[OLIVEIRA & TINÓS, 2014]. A robustez do código em relação à propriedade X pode ser entendida como o inverso do erro médio quadrático dado na Eq.…”

unclassified

Algoritmos evolutivos multiobjetivos aplicados na otimização de códigos genéticos expandidos

Silva¹

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Meus mais sinceros agradecimentos a todos aqueles que me apoiaram em todas as etapas desse projeto. Que vivenciaram todos os momentos e fases, permanecendo firmes ao meu lado (para que eu permanecesse também). Ao meu orientador, Prof. Dr. Renato Tinós, pela parceria imensa, pelos inúmeros conselhos, pela paciência infindável e por ser um orientador de verdade. A melhor representação de calma e respeito! Sou muito grata por poder fazer parte do seu time de pesquisa e ter tido a oportunidade de dar continuidade ao projeto do seu lado, mesmo depois dos perrengues da graduação. Minha admiração por você cresce a cada dia! À minha co-orientadora de consideração, Dra. Lariza Laura de Oliveira, pela contribuição incrível com a sua pesquisa e seus conhecimentos, estando sempre disponível para tirar dúvidas e compartilhar experiências, enquanto tomamos um café fresquinho na casinha. Sua luz é incrível, Lari! Obrigada por tudo. Um muito obrigada especial ao meu amigo do coração, Rafael Elias, que segurou as pontas inúmeras vezes e permaneceu fiel ao meu lado. Atendeu aos meus chamados nas diversas horas do dia. De longe, quem mais lidou com minhas instabilidades e surtos internos. E quem mais vibrou comigo também com cada etapa vencida. Sua presença, muitas vezes representado por um "respira, calma, você vai conseguir", foi fundamental para eu chegar até aqui. Você é único, Cata! Aos meus familiares, José Luiz, Murilo e Marília, que sempre me deram forças e apoio nas decisões tomadas e confiaram em mim em mais uma etapa. À minha estrelinha, Maria Aparecida, que nunca deixou de me acompanhar e está sempre junto de mim, em todos os momentos. À minha amiga de laboratório, Raquel Candido, que sempre alegrava minhas quartas de reunião com boas notícias e vídeos fofinhos. Dividíamos o ombro nos momentos de lamentações também. É muito bom te ter por perto, Raquel! À equipe Kidopi, que sempre me apoiou no mestrado, me ajudava com possíveis dúvidas e sempre permitiram "uma escapadinha no lab", até mesmo em horário comercial. Trabalhar com vocês é incrível! Eu amo fazer parte desse time! Aos meus amigos do PPGCA, da IBM, de Itápolis, que sempre me apoiaram e me incentivaram. A vida é muito melhor com vocês do meu lado! Aos funcionários da secretaria, Lúcia, Jalmei e Karina, que sempre me recepcionaram com um "bom dia" alegre e perlongaram longas e deliciosas conversas no fim de cada reunião. Obrigada por sempre me ajudarem e facilitarem minha vida! RESUMO Recentemente, tem havido grande interesse na criação de organismos geneticamente modificados que utilizam aminoácidos não-naturais, i.e., aminoácidos diferentes dos 20 aminoácidos codificados no código genético padrão. Aminoácidos não-naturais têm sido incorporados em organismos geneticamente modificados visando o desenvolvimento de novos remédios, combustíveis e substâncias químicas. Ao incorporar novos aminoácidos, é necessário mudar o código genético padrão. Os códigos genéticos expandidos têm sido criados sem que a robustez do código seja considerada. O objetivo principal deste ...

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Entropy-based evaluation function in a multi-objective approach for the investigation of the genetic code robustness

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A multiobjective approach to the genetic code adaptability problem

A multiobjective approach to the genetic code adaptability problem

Multi-objective genetic algorithms in the study of the genetic code’s adaptability

Algoritmos evolutivos multiobjetivos aplicados na otimização de códigos genéticos expandidos

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