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Un algoritmo paralelo de búsqueda de bacterias basado en listas para el problema de alineación de secuencias

Ernesto Rios-Willars1, María Magdalena Delabra-Salinas2, Alfredo Reyes-Acosta1

  • 1Faculty of Systems, The Autonomous University of Coahuila, Saltillo 25000, Mexico.

Biomimetics (Basel, Switzerland)
|August 27, 2025
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

Un nuevo algoritmo de búsqueda de bacterias resuelve efectivamente el problema de alineación de secuencias múltiples, mostrando una eficiencia consistente. Una versión superó al algoritmo genético para las secuencias relacionadas con la enfermedad de Alzheimer.

Palabras clave:
BFOA y sus derivadosLas MSAAlgoritmo de búsqueda de bacterias

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Área de la Ciencia:

  • La bioinformática
  • Biología computacional
  • Desarrollo de algoritmos

Sus antecedentes:

  • La alineación de secuencias múltiples (MSA) es crucial para comprender las relaciones genéticas y proteicas.
  • Los algoritmos existentes pueden enfrentar desafíos con conjuntos de datos biológicos grandes o complejos.
  • El algoritmo de alimentación bacteriana (BFA) es una técnica de optimización inspirada en la naturaleza.

Objetivo del estudio:

  • Desarrollar y evaluar un algoritmo de forrajeo bacteriano paralelo para el problema de alineación de secuencias múltiples.
  • Evaluar la idoneidad del BFA para la MSA, en particular para las secuencias biológicas relacionadas con la enfermedad de Alzheimer.
  • Para comparar el rendimiento de diferentes versiones de BFA y con el Algoritmo Genético (GA).

Principales métodos:

  • Desarrolló un algoritmo paralelo de búsqueda de bacterias.
  • Recogí cuatro conjuntos de secuencias genéticas y proteicas homólogas relacionadas con la enfermedad de Alzheimer del NCBI.
  • Comparó tres versiones de BFA utilizando pruebas t y pruebas de Mann-Whitney durante 30 ejecuciones, midiendo la aptitud, el tiempo de ejecución y las evaluaciones de la función.
  • Comparó la mejor versión de BFA con el algoritmo genético.

Principales resultados:

  • El algoritmo de búsqueda bacteriana demostró una eficiencia consistente en todas las secuencias probadas.
  • Una versión BFA que incorpora la eliminación de brechas mostró mayores evaluaciones de funciones y tiempo de ejecución.
  • La primera versión de BFA fue más eficiente que la segunda.
  • La tercera versión de BFA superó al Algoritmo Genético en fases experimentales específicas.

Conclusiones:

  • El algoritmo de búsqueda de bacterias paralelas es un método viable y eficiente para la alineación de secuencias múltiples.
  • BFA ofrece una alternativa competitiva a los algoritmos establecidos como el Algoritmo Genético para el análisis de secuencias biológicas.
  • El estudio proporciona código de fuente abierta y datos para la reproducibilidad y la investigación posterior.