Analogías y comentarios de la lectura de Griffiths et al. (Capítulo 1)

Conviene empezar citando fugazmente las analogías obvias (de la genética a los GA):

  • cromosoma → individuo o estructura (potencial solución)
  • gen → característica o atributo
  • alelo → valor
  • locus → posición en la estructura
  • genotipo → conjunto de genes o estructura
  • fenotipo → estructura decodificada

Una vez dicho esto, vale la pena escribir algo sobre la representación. Los GA codifican soluciones mediante arreglos de bits (en el enfoque clásico es la única posibilidad, en algoritmos evolutivos la representación es mas flexible). Estos arreglos configuran cromosomas (o mas bien directamente individuos, dado que en GA hay un único cromosoma), es decir el genotipo de un individuo. Para llegar al fenotipo, solo hace falta aplicar la función objetivo (a veces la de fitness) para ver que tal se ven estos individuos. El análisis genético de la genética de poblaciones es un tanto más complejo, ya que distingue las variaciones existentes en una población (en sus características, en su fenotipo) como discontinuas o continuas. Las variaciones discontinuas suelen tener identificada su razón de ser en la variación de un gen (un alelo A en vez de un a por ejemplo) pudiendo tratarse de polimorfismos en una población (formas que se dan comúnmente) o mutaciones (más raras). Las variaciones continuas no tienen ningún tipo de mapeo “1-1” con un gen, sino que son mucho más difusas (desde el punto de vista fenotípico) y el entorno juega un rol significativo en la expresión de estas variaciones.

Dicho esto conviene repensar el objeto de estudio de ambos campos (GA y Genética de Poblaciones). En ambos casos no interesa la noción clara de origen de la “vida”. Una población es un grupo de individuos más o menos estable (admite migraciones y cierta composición heterogénea obviamente). La genética de poblaciones actúa sobre esas poblaciones ya establecidas, las analiza y hace predicciones. En cambio en GA normalmente la población inicial la generamos al azar (con cierto cuidado de no generar individuos no viables, obviamente). En algunos casos, admitimos individuos que surgen como resultado de otras técnicas (en un problema de optimización podríamos admitir como individuos a soluciones que ya se saben que están en la base, o que son factibles). Entiendo que en GA se pueden tomar elementos de la genética de poblaciones, pero claramente hay que adaptarlos o utilizarlos como herramientas con un enfoque “top down”, mientras que los genetistas las utilizan con un enfoque más inductivo o “bottom up”. Para utilizar la parte estadística de la genética de poblaciones en GA, debemos dejar que las poblaciones inicialmente inicializadas al azar hayan recorrido cierto trecho, sino no tendría ningún sentido. Creo que sería útil valorar desde el punto de vista del teorema de schemas o building blocks de los GA el sentido de determinar qué variaciones discontínuas se encuentran en una población de individuos. También es claro que se puede hacer con cierta complejidad de genes (GA), no tiene sentido hacerlo para pocos genes.

El texto explica el experimento de Mendel de una manera sumamente amena. Conviene aclarar que los GA admiten la forma haploide de representación, es decir, que los individuos portan una copia del cromosoma que los representa… Es por eso que en GA puede a veces utilizarse el término cromosoma e individuo de manera intercambiable.

Desde el punto de vista Mendeliano, los GA cumplen al menos 2/3 de las leyes de Mendel, es decir:

  • Se cumple la Ley de dominancia en donde los híbridos de dos formas alternativas de un rasgo, se parecen a uno de los tipos paternales.
  • Se cumple la ley de recombinación independiente de los factores en donde un rasgo se hereda independientemente de otro.
  • No tiene sentido aplicar la ley de segregación, en donde los factores de rasgos alternativos que posee un individuo (aunque se exprese uno de los dos) se vuelven a separar cuando la descendencia produce gametos. Dado que los individuos del enfoque de GA clásico no producen gametos ni son diploides.

No es “dramático” que los GA no verifiquen la totalidad de las leyes de Mendel. De hecho, en los humanos, parte del material genético no puede verificar dichas propiedades, ya que sólo se hereda de la madre (ADN mitocondrial, todo el material genético que no está en el núcleo de la célula no se combina con el material genético del padre).

Así como la genética necesita de organismos “modelo”, los GA cuentan con problemas modelo para hacer otro tipo de evaluaciones que en la genética, pero que al menos, podemos hacer una analogía de entrecasa.

En la naturaleza, los genes no pueden dictar por si sólo la estructura de un organismo, dado que hace falta un entorno para que el organismo se desarrolle. En GA esto se logra mediante el establecimiento de una función de fitness que determina cuán apto es un individuo. A diferencia de la naturaleza, normalmente, la función de fitness no varía a lo largo de la evolución de los GA (o ejecución mejor dicho).

Para los GA el modelo de determinación genética es muy fuerte (dentro de una misma ejecución, es decir, con una misma función de fitness), hecho que en la naturaleza no se verifica tan estrictamente. Por tanto en  GA no hay una interacción entre el genotipo y el entorno como puede en la naturaleza, cuando los genes inteactúan con el entorno para determinar al organismo (en su desarrollo).

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