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dc.contributor.author
Gerard, Matias Fernando
dc.contributor.author
Stegmayer, Georgina
dc.contributor.author
Milone, Diego Humberto
dc.date.available
2018-06-05T14:50:21Z
dc.date.issued
2016-06
dc.identifier.citation
Gerard, Matias Fernando; Stegmayer, Georgina; Milone, Diego Humberto; Evolutionary algorithm for metabolic pathways synthesis; Elsevier; Biosystems; 144; 6-2016; 55-67
dc.identifier.issn
0303-2647
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/47309
dc.description.abstract
Metabolic pathway building is an active field of research, necessary to understand and manipulate the metabolism of organisms. There are different approaches, mainly based on classical search methods, to find linear sequences of reactions linking two compounds. However, an important limitation of these methods is the exponential increase of search trees when a large number of compounds and reactions is considered. Besides, such models do not take into account all substrates for each reaction during the search, leading to solutions that lack biological feasibility in many cases. This work proposes a new evolutionary algorithm that allows searching not only linear, but also branched metabolic pathways, formed by feasible reactions that relate multiple compounds simultaneously. Tests performed using several sets of reactions show that this algorithm is able to find feasible linear and branched metabolic pathways.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Elsevier
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
Evolutionary Algorithms
dc.subject
Search Strategies
dc.subject
De Novo Pathway Building
dc.subject
Reactions Network
dc.subject
Sets of Compounds
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
dc.title
Evolutionary algorithm for metabolic pathways synthesis
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2018-05-31T21:01:04Z
dc.journal.volume
144
dc.journal.pagination
55-67
dc.journal.pais
Países Bajos
dc.journal.ciudad
Amsterdam
dc.description.fil
Fil: Gerard, Matias Fernando. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina
dc.description.fil
Fil: Stegmayer, Georgina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina
dc.description.fil
Fil: Milone, Diego Humberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina
dc.journal.title
Biosystems
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0303264716300351
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/https://doi.org/10.1016/j.biosystems.2016.04.002
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