SESIUNEA DE COMUNIC ĂRI ȘTIINȚ IFICE ALE ELEVILOR DIN [617529]

SESIUNEA DE COMUNIC ĂRI ȘTIINȚ IFICE ALE ELEVILOR DIN
ÎNVĂȚĂM ÂNTUL LICEAL, DISCIPLINA BIOLOGIE, 2018

Algoritmii genetici, o metafora biologica
Elev: Bordea Cosmin, clasa a IX –a, CNMV Slobozia
Prof. coordonator: Popa Madalina
Introducere
Anul acesta, trec ând de la gimnaziu la liceu, am descoperit două discipline care m -au
atras in mod deosebit: informatica si genetica. Nu a ș fi crezut niciodat ă că voi g ăsi o leg ătură atât
de str ânsă intre cele dou ă, lucru ce m -a uimit si m- a deter minat s ă scriu lucrarea de față.
Oamenii au fost întotdeauna ner ăbdători s ă descifreze tainele naturii. Studiind biologia,
ei au avut posibilitatea de a dezv ălui multe mistere.
Întelegerea bazelor biologiei a permis oamenilor s ă recreeze anumite procese naturale ș i
să le modific e în func ție de necesit ăți.
Leonardo Da Vinci a studiat zborul pă sărilor, pentru a -l aplica la o masin ă de zburat, î nsă,
el nu a ajuns s ă-si vad ă visul implinit.

Otto Lilienthal și fratii Wright au observat zborul pă sărilor mari, iar la construc ția
prototipurilor aparatelor de zbor au î ncercat s ă aplice principiile care permit p ăsărilor s ă planeze.
La avioanele de ast ăzi, winglet- urile (aripioarele) de la cap ătul exterior al aripilor au fost
inspirate de anumite specii de p ăsări răpitoare. Pentru dezvoltarea de noi profiluri pentru pneuri
de autovehicule, au fost folosite drept model biologic, labele de pisic ă, care se l ătesc la
schimbari bruste de directie, î mbună tățind astfel aderen ța prin m ărimea suprafeț ei de atac.
Având în vedere c ă biologia este o sursa inepuizabil ă de idei, iat ă că, informaticienii au
găsit ca sursă de inspira ție ramura biologiei, genetica.

Genetica si algoritmii genetici
Genetica este stiin ța eredit ății si variabilit ății – laturi inseparabile ale proceselor
vieții. Ereditatea asigur ă continuitatea, pe c ând variabilitatea asigur ă discontinuitatea î n evoluț ia
lumii vii, oferind selec ției naturale material pentru transformarea evolutiv ă a speciilor.
Caracterele si însu șirile organismelor sunt determinate de structuri genetice, iar
transmiterea lor de la o generație la alta are loc conform legilor eredității, descoperite de Gregor
Mendel.
Materialul genetic este reprezentat de ADN- ul localizat în cromozomi. Pentru fiecare
caracter ereditar exist ă cel putin o genă , iar aceasta ocup ă un anumit loc (locus, plural loci) in
cromozom. Genele sunt î nșiruite in cromozom intr -o ordine liniar ă.

Pornind de la aceste idei , în informatică, mai multi programatori au incercat s ă
implementeze aceste procese intr -un algoritm, denumit algoritm genetic .
Algoritmii genetici reprezintă tehnici de căutare si optimizare, având ca punct de pornire
o metaforă biologică, cea a moș tenirii genetice si evolu ției naturale.
Algoritmii genetici sunt metode de căutare stocastice, care mimeaza evoluț ia naturală
biologică . Ei operează pe o popula ție de soluții potenț iale aplicând principiul supravie țuirii celui
mai bun ( teoria evolu ționistă a lui Darwin), pentru a produce aproximări din ce in ce mai bune
ale solu ției. Fiecare individ al popula țiilor se descrie prin cromozomi, ce conț in toate
informa țiile necesare reprezentării acestuia.
Genotipul fiecărui individ contine un singur cromozom, iar fenotipul reprezint ă
ansamblul tuturor trăsăturil or determinate de către un genotip.

Un cromozom este un vector sau un șir de gene. Poziția unei gene pe cromozom este
numită locus (pl. loci). Valorile pe care le poate lua o genă sunt numite allele, iar alelele variază
de la un locus la altul.
In fiecare generaț ie este creat un nou set de indivizi (aproximatori, caut ători), in urma
selecț iei celor mai adecvaț i indivizi si combinarea acestora, pentru a da na ștere la noi indivizi
utiliz ând operatori î mprumuta ți din genetica . Are loc evolu ția popula ției de indivizi care astfel
devin mai adecvaț i (potriviti) mediului dec ât indivizii din care au fost crea ți, similar cu adaptarea
natural ă. Sunt modelate procese naturale: selecț ie, recombinare, muta ție. Selecț ia presupune
selectarea indivizilor care vor produce urma și. Recombinarea – produce noi indivizi (urma și) prin
combinarea informaț iilor con ținute de doi sau mai mul ți părinți. Prin mutație, Indivizii (urmașii)
sunt modificaț i aleator .
Aplicaț ii practice ale algoritmilor genetici sunt: alcătuirea orarelor p entu cursuri sau
examene, controlul c urgerii de gaz printr -o conductă, in regim staționar si î n regim
tranzitoriu, proiectarea rețelelor de comunicatii între stații aflate la mare distanța.
Profesioniș tii combină adesea cele mai variate tehnologii intelig ente în scopul exploatării
avantajelor fiecăreia, obtinând aș a-numitele sistem e hibride. Sunt posibile combină ri de genul:
– folosirea reț elelor neuronale la ajustarea parametrilor in sistemele expert
fuzzy, (sisteme care oferă o metodă flexibilă pentru tratarea incertitudinii),
– extragerea cunoasterii din reț ele neuronale pentru a fi utilizată in sistemele
expert
– folosirea algoritmilor genetici la crearea unor rețele neuronale mai compacte
și mai eficiente.
În lucrarea “Model informatizat de studiu epidemiologic al bolilor genetice corelat cu
algoritmi evolutivi “, dr. Tap Viorica, arată că: “ Algoritmii evolutivi in general si algoritmii
genetici in special se dovedesc instrumente foarte utile de optimizare multimodală in aplicațiile
medicale. Cu ajutorul tehnicilor specifice inteligenței artificiale se pot elabora modele
matematice pentru obținerea de predicții pe baza simulării comportamentului populației, cu
ajutorul tehnicilor de inteligența artificială. Algoritmii genetici sunt instrumen te adaptabile
pentru găsirea unor corelații semnificative între diverse maladii genetice sau între maladii si
factorii ce le favorizează.”
Activitate practică
Scop: realizarea unor programe informatice, utilizând algoritmii genetici, care să calculeze posibilitatea apariției unor copii sănătoși din punct de vedere genetic.
Obiectivele activității practice:
1. Să creeze o aplicaț ie utilizâ nd algoritmul genetic ;
2.Să interpreteze rezultatele obți nute prin rularea aplicațiilor;

3. Să realizeze conexiuni între rezultatele obținute si sfaturile genetice ce pot fi acordate in
situațiile date.
Orice sarcină presupune un risc de malformatii de 3% , dar acesta este considerabil mai
crescut in unele cazuri particulare (vârsta înaintată, parinți purtători ai unor anomalii
cromozomiale transmisibile, etc).
În aceste cazuri este necesară o informare cu privire la prognosticul genetic al viitorului
copil, care să dea posibilitatea părinților să ia o decizie autorizată in legătura cu proprii lor descendenți.
Sfatul ge netic este modalitatea prin care se realizează informarea cuplului cu privire la
calitatea produsului de concepție si evitarea pe cât posibil a procreării unor copii handicapați genetic.
Problem ă: In cazul unui cuplu, ambii parteneri av ând 30 de ani, studia ți riscul apari ției
copiilor cu maladii heterozomale.
Obiectivul este de a calcula șansele de apariție a unor sarcini cu copii sănătoși si de a
observa fenotipul copilului posibil. Folosind algoritmii genetici, am realizat aplicatia,
considerând că se poate obține o sarcină la o perioadă aleatorie de timp. Pe masură ce crește
vârsta cuplului, cresc șansele de apariție a non – disjuncției heterozomilor.

Aplicația generează o populație de indivizi si calculează aleatoriu, ținând cont de
procentul de mutație 3% la fiecare sarcină si de vârsta cuplului, șansele apariției unor copii
sănătoși pornind de la părinți sănătoși.În momentul în care, într -o sarcină, apare un copil cu
trisomia X , sindromul Turner sau sindromul Klinefelter , aplicația se blochează, deoarece
urmașii vor fi sterili.

Se ob țin urm ătoarele rezultate: 11% probabilitate s ă apara un copil cu trisomia X, 12%
probabilitate s ă apar ă un copil cu sindromul Klinefelter, 14% probabilitate s ă apar ă un copil cu
sindrom ul Turner. Informa ția respectiv ă este foarte util ă specialistului î n calcularea riscului
genetic. Se consider ă că orice risc mai mic de 10% este acceptabil, iar orice risc mai mare de
20% este inacceptabil.
Concluzii
Această aplicație, cu timpul, poate să fie îmbunătățită si optimizată , putând să indice
exact posibilățile unui copil bolnav de o boală genetică dinainte ca acesta să fie
conceput,aplicația putând să fie folosită in sfatul genetic.
Din fericire, in sfatul genetic, spun specialiștii, se intâmplă mult mai des sa se elimine
temerile exagerate decât să fie necesare avertizări serioase, aceasta deoarece riscul real este in
general inferior celui imaginat de cei ce solicită sfatul.
Numeroși specialiști din diferite domenii sunt preocupați de acest fenomen contemporan,
ale cărui cauze sunt multiple și ale cărui consecințe pe termen lung sunt privite cu interes, dar și cu teamă.

Bibliografie
– http:// www.descopera.ro/stiinta/10684590- copii -mici-cu-parinti -carunti -ce-
inseamna -pentru -societate- faptul -ca-oamenii -au-copii -tot-mai-tarziu -in-viata
– http://www.descopera.ro/stiinta/10684590- copii -mici-cu-parinti -carunti -ce-
inseamna -pentru -societate- faptul -ca-oamenii -au-copii -tot-mai-tarziu -in-viata
– Lucian Gavrila, Genetica, Evolutionism, Ecologie – EDP, Bucuresti, 2002
– http://www.descopera.ro/stiinta/10684590- copii -mici-cu-parinti -carunti -ce-
inseamna -pentru -societate- faptul -ca-oamenii -au-copii -tot-mai-tarziu -in-viata
– http://arhiva –
www.uoradea.ro/attachment/791672704232e82e41d0a31a6bc16159/9a3f1199823be3
a185e7965ae3f0a51c/Tap_Todor_Viorica_Rezumat_teza_de_doctorat.pdf