INFORMAO, VIDA E DNADavid Correa Martins Jr

david.martins@ufabc.edu.br

DEFINIO DE VIDAO que a vida para voc?

DEFINIO DE VIDAEm 1943 Erwin Schroedinger (um dos pais da fsica quntica) apresentou umas palestras no Trinity College de Londres.Nessas palestras ele definiu a vida como: uma delicada dana de energa, entropia e informaoPosteriormente escreveu o artigo What is life que serviu de inspirao a Watson e Crick para a descoberta da estrutura do DNA.

O QUE UM GENE?Segmento de um cromossomo ao qual corresponde um cdigo distintouma informao para produzir uma determinada protena ou para controlar uma caracterstica (fentipo), por exemplo, a cor dos olhos.

MEMRIA GENTICA E DNA5000 sequncias gnicas 100% iguais em humanos, camundongos e outros animais

Capacidade do DNA de preservar informao de centenas de milhes de anos. (Science, 2004).

Pergunta: Os seres vivos so veculos para assegurar a sobrevivncia da informao neles contidos?

HIPTESE DO GENE EGOISTAFormulada por Richard Dawkins (1976): o DNA realiza uma nica tarefa: se duplicar, passar a sua informao para frente mesmo em prejuzo do prprio organismo.

Segundo esta teoria os organismos somente so teis enquanto servirem para esta finalidade.

Exemplo das colnias de formigas: Somente a rainha se reproduz.

INTRODUO AO DNA, RNANo DNA encontra-se a informao gentica um cdigo formado por quatro letras (que correspondem as quatro bases nitrogenadas): A,T,C,GA: Adenina, T: Timina, C: Citosina e G: GuaninaConstitudos de duas fitas complementares (A liga com T e C liga com G) formando uma dupla hliceOs genes codificam RNAs por um processo de transcrio gnicaOs genes podem estar dispostos tanto em um sentido (5->3 ou positivo) ou em outro (3->5 ou negativo)

INTRODUO AO DNA, RNACACATGCGACGACTATAAAGTGTACGCTGCTGATATTT53+-Sentido da leitura na fita positiva (5 -> 3)Sentido da leitura na fita negativa (3 -> 5)Sentido da leitura da transcrio gnica

INTRODUO AO DNA, RNANo RNA a Timina substituda por Uracila (A,C,G,U)

Um RNA transcrito a partir de um gene, obtendo-se uma sequncia de bases complementares (o que era A vira U, o que era T vira A, o que era G vira C e o que era C vira G).

INTRODUO AO DNA, RNAOs RNAs mensageiros so transportados do ncleo para o citoplasma, onde sero traduzidos nos ribossomos, gerando uma uma cadeia de aminocidos.As protenas so constitudas por essas cadeias de aminocidosAs protenas atuam em praticamente todos os processos celulares, desde a regulao da transcrio at vias metablicasVer:http://www.youtube.com/watch?v=NJxobgkPEAo

NcleoDNAmRNATranscrioTransporteProtenasTraduoClulaVias metablicas

INTRODUO AO DNA, RNACada aminocido uma palavra de trs letras.Seria possvel escrever 4x4x4=64 palavras de trs letras, ou seja poderia haver 64 aminocidos. Cada uma dessas 64 palavras so denominadas cdonsContudo existem vrios sinnimos (cdons) para cada aminocido. Por exemplo, a arginina (ARG) pode ser codificada como: CGA,CGC, CGG, CGU, AGA, AGGPortanto existe muita redundncia no cdigo genticoOs aminocidos mais frequentes onde podem acontecer mais erros tendem a possuir maior redundnciaO aminocido STOP tem muita redundncia (escreve-se como UAA, UAG, UCA) porque, embora seja escasso, muito importante

Aminocido (%)CodificaoAminocido (%)CodificaoARG (5,28)CGA,CGC,CGG, CGU,AGA,AGGHIS (2,36)CAC CAULEU (9,56)CUA, CUC, CUG, CUU, UUA, UUGGLU (6,82)GAA, GAGSER (7,25)UCA, UCC, UCG, UCU, AGC, AGUASP (5,07)GAC, GAUTHR (5,68)ACA, ACC,ACG,ACUTYR (3,13) UAC, UAUPRO (5,67)CCA,CCC,CCG,CCU CYS (2,44)UGC, UGUALA (6,99)GCA,GCC,GCG,GCUPHE (3,84)UUC, UUUGLY (7,10)GGA,GCC,GCG,GCUILE (4,50) AUA,AUC, AUUVAL (6,35)GUA,GUC,GUG,GUUMET (2,23)AUGLYS (5,71) AAA, AAGTRP (1,38)UGGASN (3,92)AAC, AAUSTOP (0,24)UAA,UAG, UGAGLN (4,47)CAA, CAG

ENTROPIA E DNACada um dos quatro nucleotdeos podem ser escritos com dois bits (dois bits por letra)Precisamos de 6 bits para nomear todos os 64 possveis aminocidosEntropia de Shannon (segundo a proporo relativa dos aminocidos, ver tabela anterior) S=-(.0528*log2(0.0528)+ 0.0956*log2(0.0956)+ 0.0725*log2(0.0725)+ 0.0568*log2(0.0568)+0.0567*log2(0.0567)+0.0699*log2(0.0699)+0.0710*log2(0.0710)+0.0635*log2(0.0635)+0.0571*log2(0.0571)+0.0392*log2(0.0392)+0.0447*log2(0.0447)+0.0236*log2(0.0236)+0.0682*log2(0.0682)+0.0507*log2(0.0507)+0.0313*log2(0.0313)+0.0244*log2(0.0244)+0.0384*log2(0.0384)+0.0450*log2(0.0450)+0.0223*log2(0.0223)+0.0138*log2(0.0138)+0.0024*log2(0.0024))=4,21Precisaramos de 4,21 bits para nomear os 21 aminocidos, ou seja, 2,105 letras

ENTROPIA E DNAO cdigo gentico muito eficiente (utiliza quase uma letra a mais do que precisa), j que com 2 letras, s so possveis 4x4 = 16 codificaes possveis.

E ao mesmo tempo, um cdigo robusto, j que ele possui uma certa redundncia.Os 1,79 (6 4,21) bits adicionais so usados para que um mesmo aminocido possa ser expresso de 2 ou mais formas diferentesDesse modo, uma troca de nucleotdeo (um erro) pode ser corrigido (mapeado para o aminocido correspondente).

O DNA ROBUSTOExistem vrias razes que impedem a degradao da informao gentica contida no DNAUm mesmo aminocido pode ser codificado por mais de um cdon (redundncia)No DNA a Adenina liga com o complementar (Timina) e a Citosina com o complementar (Guanina) e vice versa. Se falta um nucleotdeo num degrau do DNA, olhando o nucleotdeo complementar podemos saber qual falta.Por outro lado algumas enzimas reparadoras (normalmente de natureza protica) vo reparando os defeitos do cdigo se movimentando o tempo todo por cima do DNA

A fita sem fim de Turing tem certa analogia com a fita do nosso DNA.A prpria mquina de Turing semelhante s enzimas que percorrem o DNA lendo, apagando e escrevendo informaes no DNA.Ver: http://www.youtube.com/watch?v=NJxobgkPEAoDNA E MQUINA DE TURING

UTILIZAO DOS PRINCPIOS DA GENTICA PELO SER HUMANOA evoluo darwiniana tm sido o melhor mtodo de passar a informao contida no DNA para frente.O ser humano vem aproveitando as leis da evoluo gentica desde milnios para o prprio beneficio.Exemplo: Domesticao de animais e plantas.Atualmente a informao gentica muito importante para conhecer e enfrentar as enfermidades.Algoritmos genticos: tcnicas computacionais bioinspiradas para otimizao de processos.

Exemplo: Desenvolvimento do milho a partir do teosinto (4,000 a.C.)

Alguns dos princpios presentes no desenvolvimento do milho aparecem nos algoritmos genticos que veremos em seguida.

RecombinaoMutaoIncioFimPopulaoInicial-alto poder nutritivo?-cultivo fcil?-resistncia a fatores climticos?nova populao(gerao)SeleoNoSimProcessosnaturaisAvaliao

INTRODUO AOS ALGORITMOS GENTICOS:Tcnica de otimizao baseada nos processos de seleo naturalOs melhores indivduos (segundo determinados critrios) so selecionados a partir de populao inicial.Esses indivduos so recombinados (cruzados). Uma nova gerao produzida. feita uma nova avaliao para encontrar os melhores indivduos segundo os critrios especificados.

ESTRUTURA DE UM ALGORITMO GENTICOMelhores indivduosSeleoRecombinaoMutaoIncioFimFornecer populaoInicial. Codificaros indivduos da populaoObjetivo atingido?nova populao(gerao)SimNo

ALGUMAS APLICAES DOS ALGORITMOS GENTICOSProblema do caixeiro viajante.Projeto de hardware (evolvable hardware)Otimizao de redes eltricas ou hidrulicas.Identificao facial de criminosos.

Seleo das faces mais parecidasRecombinao das caratersticas das faces mais parecidasMutaoIncioFimFornecer populaoinicial (diversos tiposde faces)Testemunha identificou a face?SimNonova populao(gerao)

INTRODUO VIDA ARTIFICIALA vida como processo computacional.Se a mquina de Turing pode realizar qualquer computao (operao) e a vida tambm for um tipo de operao, a mquina de Turing permite a criao de vida num ambiente virtual ou computacional.

MQUINA TERICA DE TURING

Fita sem fimA mquina l, escreve, e apagaA mquina de Turing possui computabilidade universal

RELEVNCIA DA MQUINA DE TURINGQualquer possvel computador pode ser simulado pela mquina de Turing.Uma mquina de Turing pode emular qualquer outra mquina de Turing.

DEFINIO DE AUTMATO CELULARSistema dinmico que evolui a partir de condies iniciais definidas.

discreto espacial e temporalmente.

A regra de transio que governa como atualizar o sistema est localizada espacialmente (depende da prpria vizinhana)

CARACTERSTICAS DE UM AUTOMATO CELULAREstados: Nmero de diferentes estados em que pode estar uma clula.Vizinhana: Como as clulas so conectadas a outras clulas. A prpria clula includa normalmente na prpria vizinhana.Regra de transio: define como uma clula deve mudar em funo do estado da vizinhana.

O AUTMATO CELULAR MAIS SIMPLES:Unidimensional.Cada clula pode estar somente em dois estados (branco e preto).Nos seguintes exemplos decidimos arbitrariamente que preto significa bit=1 e branco bit=0. O estado de cada clula no tempo t+1 depende do prprio estado no tempo t e dos estados dos vizinhos da direita e da esquerda no tempo t.

tt+1

tt+1

tt+1

tt+1

tt+1

tt+1

tt+1

tt+1

tt+1

tt+1

tt+1

tt+1

tt+1

A textura de certas conchas pode ser obtida via simulao de autmatos celulares

http://www.colorado.edu/physics/pion/srr/catutorial

JOGO DA VIDA DE CONWAYMuitos autmatos celulares so um tipo de mquina de Turing.E portanto possuem a computabilidade universal.Talvez a computabilidade universal possa levar a funes que faam possvel a vida artificialNem todos os autmatos celulares possuem esta caracterstica O jogo da vida de Conway possui a caraterstica da computabilidade universal.Na verdade no era um jogo, mas virou moda nos anos 80

As regras so simples e elegantes:Qualquer clula viva com menos de dois vizinhos vivos morre de solido. Qualquer clula viva com mais de trs vizinhos vivos morre de superpopulao. Qualquer clula com exatamente trs vizinhos vivos se torna uma clula viva. Qualquer clula com dois vizinhos vivos continua no mesmo estado para a prxima gerao.

JOGO DA VIDA DE CONWAY

GLIDERS OU PLANADORES DE CONWAY(GAME OF LIFE)

PistolasPlanadores (gliders)RefletoresNaves Outros (ex.:devoradores)JOGO DA VIDA DE CONWAY

JOGO DA VIDA DE CONWAYGame of Life online:http://www.bitstorm.org/gameoflife

Autmatos celulares como sistemas auto-organizveisO Jogo da Vida um exemplo de sistema auto-organizvelSistema auto-organizvel uma sistema que muda sua estrutura como resultado de suas experincias e meio ambienteCaractersticas:Adaptao (aprendizado)Emergncia (no h controle central!)Padres ou sistemas complexos surgem atravs de interaes simples entre diversos entes.A inteligncia do todo maior que a soma da inteligncia das partes. Exemplo real: formigasSimulao de formigas: Langton Ants

Formigas tem apenas 250.000 neurnios a disposio (compare com 88.000.000.000 do humano) Entretanto, as organizaes de insetos so capazes de maravilhas arquiteturais, elaborar sistemas de comunicao e ser resistentes s intempries da natureza Exemplos de insetos sociaisFormigasCupinsAbelhasVespasRealizaes dos insetos sociais

O fascnio pelas formigas

Aparentemente cada formiga se move de forma aleatriaA coleta de comida pode ser explicada em termos de um conjunto fixo de aes, que incluem respostas a feromnios, que so substncias que possuem um tipo de odor que pode ser detectado por outras formigasExemplo clssico de comportamento emergente!Regras simplesAs formigas tendem a seguir o caminho com maior quantidade de feromnio at a comidaAo segu-lo, depositam mais feromnio, que acaba tornando aquele caminho mais atrativo aindaColeta de comida

Problema do caixeiro viajante (Traveling Salesman Problem - TSP).Um carteiro tem que visitar uma certo nmero de cidades (N) usando o menor caminho possvel.Problema extremamente difcil computacionalmenteO nmero de possibilidades igual ao fatorial de (N-1)Propostas de tcnicas aproximadas para resolver esse problemaAlgoritmo baseado na coleta de comida das formigas, sendo chamado de Otimizao por Colnia de Formigas (Ant Colony Optimization - ACO)Aplicao prtica:Problema do caixeiro viajante

Imagine que uma colnia de formigas substitua o carteiroUso dos feromnios para determinar a rota mais curtaSe cada formiga de uma colnia deposita a mesma quantidade de feromnio em uma rota, a rota mais curta ter uma maior densidade de feromnioAps um certo tempo de execuo do algoritmo, as formigas passam a ser guiadas pela maior quantidade de feromnio das rotas mais curtas, reforando ainda mais seus nveis de feromnio.Resoluo do TSP por ACO

Formigas de Langton(Langton Ants)Regras

SumrioAusncia de controle centralOrdem globalEmergncia de um comportamento inteligenteRedundnciaSe um indivduo falha, a comunidade pouco afetadaAdaptaoOs insetos sociais existem a milhes de anosSistemas auto-organizveis

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