VIANA, Gerardo Valdíso Rodrigues. Técnicas para construção de árvores filogenéticas. 2007. 203 f. Tese (Doutorado em ciência da computação)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2007. / Submitted by Elineudson Ribeiro (elineudsonr@gmail.com) on 2016-07-20T12:05:20Z No. of bitstreams: 1 2007_tese_gvrviana.pdf: 3571043 bytes, checksum: 34853f08d8a8ac37e7c9e07dcf25de25 (MD5) / Approved for entry into archive by Rocilda Sales (rocilda@ufc.br) on 2016-07-25T11:50:34Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2007_tese_gvrviana.pdf: 3571043 bytes, checksum: 34853f08d8a8ac37e7c9e07dcf25de25 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-25T11:50:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2007_tese_gvrviana.pdf: 3571043 bytes, checksum: 34853f08d8a8ac37e7c9e07dcf25de25 (MD5) Previous issue date: 2007 / Phylogenetic tree structures express similarities, ancestrality, and relationships between species or group of species, and are also known as evolutionary trees or phylogenies. Phylogenetic trees have leaves that represent species (taxons), and internal nodes that correspond to hypothetical ancestors of the species. In this thesis we rst present elements necessary to the comprehension of phylogenetic trees systematics, then ef cient algorithms to build them will be described. Molecular biology concepts, life evolution, and biological classi cation are important to the understanding of phylogenies. Phylogenetic information may provide important knowledge to biological research work, such as, organ transplantation from animals, and drug toxicologic tests performed in other species as a precise prediction to its application in human beings. To solve a phylogeny problem implies that a phylogenetic tree must be built from known data about a group of species, according to an optimization criterion. The approach to this problem involves two main steps: the rst refers to the discovery of perfect phylogenies, in the second step, information extracted from perfect phylogenies are used to infer more general ones. The techniques that are used in the second step take advantage of evolutionary hypothesis. The problem becomes NP-hard for a number of interesting hypothesis, what justify the use of inference methods based on heuristics, metaheuristics, and approximative algorithms. The description of an innovative technique based on local search with multiple start over a diversi ed neighborhood summarizes our contribution to solve the problem. Moreover, we used parallel programming in order to speed up the intensi cation stage of the search for the optimal solution. More precisely, we developed an ef cient algorithm to obtain approximate solutions for a phylogeny problem which infers an optimal phylogenetic tree from characteristics matrices of various species. The designed data structures and the binary data manipulation in some routines accelerate simulation and illustration of the experimentation tests. Well known instances have been used to compare the proposed algorithm results with those previously published. We hope that this work may arise researchers' interest to the topic and contribute to the Bioinformatics area. / Árvores filogenéticas são estruturas que expressam a similaridade, ancestralidade e relacionamentos entre as espécies ou grupo de espécies. Conhecidas como árvores evolucionárias ou simplesmente filogenias, as árvores filogenéticas possuem folhas que representam as espécies (táxons) e nós internos que correspondem aos seus ancestrais hipotéticos. Neste trabalho, além das informações necessárias para o entendimento de toda a sistemática filogenética, são apresentadas técnicas algorítmicas para construção destas árvores. Os conceitos básicos de biologia molecular, evolução da vida e classificação biológica, aqui descritos, permitem compreender o que é uma Filogenia e qual sua importância para a Biologia. As informações filogenéticas fornecem,por exemplo, subsídios importantes para decisões relativas aos transplantes de órgãos ou tecidos de outras espécies para o homem e para que testes de reação imunológica ou de toxicidade sejam feitos antes em outros sistemas biológicos similares ao ser humano. Resolver um Problema de Filogenia corresponde à construção de uma árvore filogenética a partir de dados conhecidos sobre as espécies em estudo, obedecendo a algum critério de otimização. A abordagem dada a esse problema envolve duas etapas, a primeira, referente aos casos em que as filogenias são perfeitas cujos procedimentos desenvolvidos serão utilizados na segunda etapa, quando deve ser criada uma técnica de inferência para a filogenia num caso geral. Essas técnicas consideram de forma peculiar as hipóteses sobre o processo de evolução. Para muitas hipóteses de interesse o problema se torna NP-Difícil, justificando-se o uso de métodos de inferência através de heurísticas, meta-heurísticas e algoritmos aproximativos. Nossa contribuição neste trabalho consiste em apresentar uma técnica de resolução desse problema baseada em buscas locais com partidas múltiplas em vizinhanças diversificadas. Foi utilizada a programação paralela para minimizar o tempo de execução no processo de intensificação da busca pela solução ótima do problema. Desta forma, desenvolvemos um algoritmo para obter soluções aproximadas para um Problema da Filogenia, no caso, para inferir, a partir de matrizes de características de várias espécies, uma árvore filogenética que mais se aproxima da história de sua evolução. Uma estrutura de dados escolhida adequadamente aliada à manipulação de dados em binário em algumas rotinas facilitaram a simulação e ilustração dos testes realizados. Instâncias com resultados conhecidos na literatura foram utilizadas para comprovar a performance do algoritmo. Esperamos com este trabalho despertar o interesse dos pesquisadores da área de Computação, consolidando, assim, o crescimento da Bioinformática.