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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