En el campo de la Ciencias de la Computación, el término Inteligencia Artificial se puede ver como la capacidad de razonar de un agente artificial ("no vivo"). Podríamos hablar de "máquinas o computadoras inteligentes" pero más que eso, podemos hablar de algoritmos de computadoras que mejoran automáticamente a través de la experiencia, algoritmos que "aprenden" y se "adaptan" a su entorno (problema a resolver). En este campo podemos hablar en específico de los algoritmos evolutivos y bio-inspirados, técnicas que tratan de imitar en forma parcial comportamientos de sistemas sociales o biológicos (Clerc, 2006), dentro de los cuales se encuentran los algoritmos genéticos, redes neuronales, optimización por cúmulo de partículas y optimización por colonia de hormigas, por mencionar algunos. En este caso partimos de conceptos biológicos y sociales para dar origen a algoritmos computacionales. Pero ahora partimos de estos algoritmos para darle solución a problemáticas en el campo de la biología con lo cual tenemos ahora el término de bioinformática que es la aplicación de las ciencias de la computación a la gestión y análisis de datos biológicos. Los términos bioinformática, biología computacional y en ocasiones, biocomputación, son considerados como sinónimos. Trabajos previos en el campo de la bioinformática mediante algoritmos evolutivos y bio-inspirados han mostrado resultados importantes en el alineamiento de secuencias genéticas y de vías metabólicas (Arenas et al., 2009; Ortegón et al. (2013), Martínez-Núñez et al., 2013). Tomando estos trabajos como antecedentes, se plantea en este proyecto la clasificación de microarreglos de ADN mediante redes neuronales artificiales así como el problema de reconocimiento de patrones mediante árboles de sufijos en factores de transcripción (secuencias) con dominios estructurales similares, así como darle continuidad a los problemas de alineamiento de secuencias y el plegamiento de proteínas planteando en este segundo caso, el modelo HP mediante cómputo bioinspirado paralelo.

Contribuciones principales del proyecto: 1. Colaboraciones conjuntas entre investigadores de las áreas de Ciencia e Ingeniería de la Computación y Biología, así como la apertura a la participación y colaboración con instituciones nacionales y extranjeras. 2. Formación de recursos humanos tanto en Biología como en Computación (servicio social, estancias cortas de investigación, licenciatura y posgrado) 3. Por lo que se verá fortalecida el área de Bioinformática. 4. Publicaciones de artículos en revistas y congresos con arbitrajes internacionales en áreas tanto de la Biología como de Computación y Bioinformática. 5. Apertura de nuevas líneas de investigación en el campo de la Bioinformática. 6. Desarrollo de aplicaciones y software para la visualización más adecuada de los resultados obtenidos del proyecto.