La tecnología actual no permite leer más de 500 o 700 bases, por lo que la observación y estudio del ADN no es posible a través del método clínico, pues tiene 3.2 millones de bases muy pequeñas.
Una manera de estudiar al ADN es por medio de su reconstrucción completa, para lo cual se emplean algoritmos genéticos, argumentó Ángel de Jesús López Pérez, estudiante de la Facultad de Ciencias de la Computación, en el inicio del Congreso Nacional de Ciencias de la Computación CONACIC 2012, que realiza esta unidad académica.
Al presentar la ponencia «Un algoritmo genético para resolver el problema de ensamblado de fragmentos de ADN», mencionó que los algoritmos genéticos fueron propuestos por John Henry Holland, en la década de 1970. Son llamados así porque se inspiran en la evolución biológica y su base genético-molecular.
Estos algoritmos hacen evolucionar una población de individuos sometiéndola a acciones aleatorias semejantes a las que actúan en la evolución biológica (mutaciones y recombinaciones genéticas), así como también a una selección de acuerdo con algún criterio, en función del cual se decide cuáles son los individuos más adaptados –los que sobreviven– y cuáles los menos aptos –mismos que son descartados.
López Pérez explicó que el procedimiento para la fragmentación del ADN es duplicar a éste, cortarlo, secuenciarlo, hacer lecturas de bases, ordenarlas y crear un consenso, a partir de éste se trabaja en el ensamblado de fragmentos.
Es decir, primero se parte en fragmentos, como se desconoce el orden de cada uno, se utiliza la parte de traslape que indica cual va primero y cual después para formar así nuevamente la cadena que se fragmentó al principio.
Más tarde, se reúnen los fragmentos en cadenas más pequeñas todavía, pero más grandes que las que se cortaron. Este procedimiento es como una analogía de un libro que se corta en pedazos, los cuales se unen para saber cómo estaba constituido.
En el esquema general del experimento, el estudiante incluyó la definición de los parámetros, su representación, la creación de la población inicial, la evaluación de cada individuo en base a la función de costo, la selección de pareja, reproducción y la mutación. Igualmente aplicó la función de costo para traslapar cadenas de ADN.
Concluyó que en las pruebas que realizó con el software Matlab, los resultados fueron óptimos, por lo que pretende llegar a una implementación real de este trabajo.
