Sinopsis

La Bioinformática es una disciplina cuyos orígenes se remontan a los primeros análisis con ordenador de las secuencias de ADN y proteínas. Es estudio de tales secuencias conduciría años más tarde a lo que en esta obra se la ha denominado como enfoque estructuralista de la Bioinformática, y que no es otro que aquel que corresponde a la definición clásica de Bioinformática. Este enfoque, hoy en auge tras el éxito inicial del Proyecto Genoma Humano, reúne y tiene a sus principales seguidores en los biólogos moleculares adscritos a dos áreas de la Bioinformática con especial relevancia, la Genómica y Protómica. Puesto que en la actualidad hay un número ingente de obras publicadas sobre las tareas que son habituales y están relacionadas con el análisis bioinformático de secuencias, el presente libro está dedicado a lo que hemos denominado como enfoque formal de la Bioinformática. Con este término se refiere la Bioinformática entendida como disciplina en la que de acuerdo con algunas instituciones y universidades norteamericanas, se incluye la modelización y simulación de sistemas biológicos y el desarrollo y aplicación de algoritmos orientados al análisis de datos en distintas áreas de conocimiento, aplicándose métodos clásicos en Biomatemática y técnicas de Vida Artificial e Inteligencia Artificial. Por consiguiente, se incluyen además de las técnicas de simulación el estudio de los algoritmos bioinspirados, es decir de aquellos procedimientos computacionales inspirados en sistemas y fenómenos observados en la Naturaleza, por ejemplo la evolución, reproducción, aprendizaje, memoria, comportamiento, adaptación, etc., y que son aplicados en la resolución de problemas complejos en ámbitos tan distantes como la Ingeniería, Economía, Política, informática, Física, Matemáticas, Sociología, Biología, Medicina, etc...


INDICE: Parte I. SIMULACIËN: Modelo y simulación. Simulación de sistemas dinámicos (I). Simulación de sistemas estocásticos. Método de Monte Carlo. Parte II. VIDA ARTIFICIAL: Sistemas dinámicos (II) - autómatas celulares. Sistemas dinámicos (III) - sistemas de Lindenmayer. Simulando la evolución con ordenador - algoritmos genéticos y evolutivos. Parte III. INTELIGENCIA ARTIFICIAL: Sistemas expertos. Redes neuronales artificiales. Robots móviles y agentes autónomos.