{"id":7668,"date":"2020-03-09T11:23:17","date_gmt":"2020-03-09T10:23:17","guid":{"rendered":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/?page_id=7668"},"modified":"2022-12-03T23:03:45","modified_gmt":"2022-12-03T22:03:45","slug":"programmation-dexpressions-genetiques","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/algoritmos-devolucion\/programacion-de-expresion-genica\/","title":{"rendered":"Programaci\u00f3n de expresiones gen\u00e9ticas"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-page\" data-elementor-id=\"7668\" class=\"elementor elementor-7668\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-79478ea elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"79478ea\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column 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evoluci\u00f3n<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-33 elementor-top-column elementor-element elementor-element-0c98d67\" data-id=\"0c98d67\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c010376 elementor-align-justify elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"c010376\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Pagina de inicio<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-33 elementor-top-column elementor-element elementor-element-7819f29\" data-id=\"7819f29\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d0613ed elementor-align-justify elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"d0613ed\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Gene_expression_programming\" target=\"_blank\" 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fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/algoritmos-devolucion\/programacion-de-expresion-genica\/#Programmation-dexpressions-genetiques\" >Programaci\u00f3n de expresiones gen\u00e9ticas<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Programmation-dexpressions-genetiques\"><\/span>Programaci\u00f3n de expresiones gen\u00e9ticas<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La programaci\u00f3n de expresiones gen\u00e9ticas se inspira en la replicaci\u00f3n y expresi\u00f3n de la mol\u00e9cula de ADN, especialmente a nivel gen\u00e9tico. La expresi\u00f3n de un gen implica la transcripci\u00f3n de su ADN en ARN que a su vez forma amino\u00e1cidos que constituyen prote\u00ednas en el fenotipo de un organismo. Los componentes b\u00e1sicos del ADN est\u00e1n sujetos a mecanismos de variaci\u00f3n (mutaciones como errores de adaptaci\u00f3n), as\u00ed como a la recombinaci\u00f3n durante la reproducci\u00f3n sexual.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>La programaci\u00f3n de la expresi\u00f3n g\u00e9nica utiliza un genoma lineal como base para operadores gen\u00e9ticos como mutaci\u00f3n, recombinaci\u00f3n, inversi\u00f3n y transposici\u00f3n. El genoma est\u00e1 formado por cromosomas y cada cromosoma est\u00e1 formado por genes que se traducen en un <a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/teoria-de-grafos\/arboles-y-arboles\/\">\u00e1rbol<\/a> de expresi\u00f3n para resolver un problema dado. Una definici\u00f3n robusta de genes significa que los operadores gen\u00e9ticos se pueden aplicar a la representaci\u00f3n de subs\u00edmbolos sin tener en cuenta la estructura de la expresi\u00f3n g\u00e9nica resultante, asegurando la separaci\u00f3n de genotipo y fenotipo.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>El objetivo del algoritmo de programaci\u00f3n de expresi\u00f3n g\u00e9nica es mejorar el ajuste adaptativo de un programa expresado en el contexto de una funci\u00f3n de costo espec\u00edfica del problema. Esto se logra mediante el uso de un proceso evolutivo que opera sobre una representaci\u00f3n sub-simb\u00f3lica de soluciones candidatas utilizando sustitutos para procesos (descendencia con modificaci\u00f3n) y mecanismos (recombinaci\u00f3n gen\u00e9tica, mutaci\u00f3n, inversi\u00f3n, transposici\u00f3n y expresi\u00f3n. Genes) de la evoluci\u00f3n.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Una soluci\u00f3n candidata est\u00e1 representada por una cadena lineal de s\u00edmbolos llamada notaci\u00f3n de Karva o expresi\u00f3n K, donde cada s\u00edmbolo corresponde a una funci\u00f3n o nodo terminal. La representaci\u00f3n lineal se asigna a un \u00e1rbol de expresi\u00f3n de forma extendida. Una expresi\u00f3n de K tiene una longitud fija e incluye una o m\u00e1s subexpresiones (genes), que tambi\u00e9n se definen con una longitud fija.\u00a0<\/p>\n<p>Un gen se compone de dos secciones, una cabeza que puede contener cualquier funci\u00f3n o s\u00edmbolos terminales, y una secci\u00f3n de cola que solo puede contener s\u00edmbolos terminales. Cada gen siempre dar\u00e1 como resultado un \u00e1rbol de expresi\u00f3n sint\u00e1cticamente correcto, donde la parte de la cola del gen proporciona un amortiguador gen\u00e9tico que asegura el cierre de la expresi\u00f3n.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><span style=\"font-family: var( --e-global-typography-text-font-family ); font-weight: var( --e-global-typography-text-font-weight ); font-size: 1rem;\">La longitud de un cromosoma de la p<\/span><span style=\"font-family: var( --e-global-typography-text-font-family ); font-weight: var( --e-global-typography-text-font-weight ); font-size: 1rem;\">programaci\u00f3n de expresiones gen\u00e9ticas\u00a0<\/span><span style=\"font-family: var( --e-global-typography-text-font-family ); font-size: 1rem; font-weight: var( --e-global-typography-text-font-weight );\">se define por el n\u00famero de genes, donde la longitud de un gen se define por h + t. La h es un par\u00e1metro definido por el usuario (como 10), y t se define como t = h (n-1) +1, donde la n representa la aridad m\u00e1xima de los nodos funcionales en la expresi\u00f3n (como 2 si el se utilizan funciones aritm\u00e9ticas *; \/; -; +).<\/span><\/p>\n<p><\/p>\n<p>El operador de mutaci\u00f3n de la p<span style=\"font-family: var( --e-global-typography-text-font-family ); font-weight: var( --e-global-typography-text-font-weight ); font-size: 1rem;\">programaci\u00f3n de expresiones gen\u00e9ticas<\/span><span style=\"font-family: var( --e-global-typography-text-font-family ); font-weight: var( --e-global-typography-text-font-weight ); font-size: 1rem;\">\u00a0sustituye las expresiones a lo largo del genoma, aunque debe seguir reglas gen\u00e9ticas como la funci\u00f3n y los nodos terminales est\u00e1n mutados en la cabeza de los genes, mientras que solo los nodos terminales se sustituyen en la cola de los genes.<\/span><\/p>\n<p><\/p>\n<p>El cruzamiento ocurre entre dos padres seleccionados de la poblaci\u00f3n y puede ocurrir sobre la base de un cruce de un punto, un cruce de dos puntos o un enfoque basado en genes donde los genes se seleccionan entre los padres con una probabilidad uniforme.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Se puede utilizar un operador de inversi\u00f3n con baja probabilidad que invierta una peque\u00f1a secuencia de s\u00edmbolos (1-3) en una secci\u00f3n de un gen (cola o cabeza). Un operador de transposici\u00f3n se puede usar en varios modos diferentes, que incluyen: duplicar una peque\u00f1a secuencia (1-3) de alg\u00fan lugar en un gen en la cabeza, peque\u00f1as secuencias en un gen en la ra\u00edz del gen y mover un gen en el cromosoma. En el caso de transposiciones intrag\u00e9nicas, la secuencia en la cabeza del gen se desplaza hacia abajo para acomodar la secuencia copiada y la longitud de la cabeza se trunca para mantener tama\u00f1os de genes consistentes.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>En el p<span style=\"font-family: var( --e-global-typography-text-font-family ); font-weight: var( --e-global-typography-text-font-weight ); font-size: 1rem;\">programaci\u00f3n de expresiones gen\u00e9ticas, u<\/span><span style=\"font-family: var( --e-global-typography-text-font-family ); font-weight: var( --e-global-typography-text-font-weight ); font-size: 1rem;\">no ? puede incluirse en el conjunto terminal y representa una constante num\u00e9rica de un vector que ha evolucionado al final del genoma. Las constantes se leen desde el final del genoma y reemplazan el? cuando se crea el \u00e1rbol de expresi\u00f3n (en el primer orden de ancho).<\/span><\/p>\n<p><\/p>\n<p>Se pueden usar varias subexpresiones relacionadas en problemas dif\u00edciles cuando un solo gen no es suficiente para resolver el problema. Las subexpresiones se vinculan mediante expresiones de enlace que son nodos de funci\u00f3n que se definen est\u00e1ticamente (como una conjunci\u00f3n) o evolucionan en el genoma con genes.<\/p>\n<p>Aqu\u00ed est\u00e1 el algoritmo de programaci\u00f3n de expresi\u00f3n g\u00e9nica:<\/p>\n<p><\/p>\n<figure><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/gep-294x300.png\" alt=\"programaci\u00f3n de expresiones gen\u00e9ticas\" width=\"294\" height=\"300\" title=\"\"><\/figure>\n<p><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>P\u00e1gina de inicio de Wiki de algoritmos de evoluci\u00f3n Programaci\u00f3n de expresi\u00f3n g\u00e9nica La programaci\u00f3n de expresi\u00f3n g\u00e9nica est\u00e1 inspirada en la replicaci\u00f3n y expresi\u00f3n de la mol\u00e9cula de ADN, en particular... <\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"parent":7110,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-7668","page","type-page","status-publish","hentry"],"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/7668","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7668"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/7668\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":18874,"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/7668\/revisions\/18874"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/7110"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7668"}],"curies":[{"name":"gracias","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}