DIINF presenta al nuevo Doctor, Manuel Villalobos Cid

13 de marzo, 2018

Durante el año 2017, Manuel Villalobos Cid se graduó como Doctor en Ciencias de la Ingeniería Mención en Informática. El nuevo Doctor realizó la tesis “Inferencia filogenética multi-objetivo considerando fenómenos reticulares” bajo la tutela del  Dr. Mario Inostroza Ponta, académico del Departamento en Ingeniería Informática.

El Dr. Manuel Villalobos es Ingeniero Biomédico y al terminar el pregrado tuvo la oportunidad de conocer el trabajo del Dr. Max Chacón y de otros académicos del Departamento de Ingeniería Informática en el área de biomedicina y biología computacional. Señala que desde siempre desarrolló investigación y que asuntos personales lo llevaron a buscar opciones de perfeccionamiento dentro de Chile. Ante la pregunta de la motivación por hacer ciencia, responde que “la razón que me motiva a hacer ciencia es algo personal y muy profundo, así que lo compartiría personalmente bebiendo una buena cerveza”. Por ello se proyecta en el mundo académico, haciendo investigación, publicando y haciendo clases.

La tesis doctoral es un aporte  a un área de conocimiento compleja como es la bioinformática, desarrollando en ella estrategias que podrían ser aplicadas a problemas similares pertenecientes a diversas áreas de conocimiento. Específicamente, se realizó un aporte al área de la inferencia filogenética, que trata de explicar cómo se relacionan evolutivamente las especies. El trabajo de tesis desarrollado presenta un modelo que reduce el sesgo de selección, obteniendo soluciones mediante la optimización de múltiples criterios en conflicto a la vez.

Respecto a la experiencia de haber realizado el Doctorado en la Universidad de Santiago de Chile, el investigador señala que “una fortaleza a nivel de investigación es que la mayoría de los investigadores relacionados al programa desarrollan ciencia orientada a la aplicación, identificando un problema específico perteneciente a un área del conocimiento y luego desarrollando una estrategia para enfrentarle. Puede sonar obvio, pero cuando ganas experiencia como investigador te das cuenta de que no siempre la ciencia funciona de este modo. A veces se desarrolla una idea o una estrategia a nivel teórico y luego se busca un problema tipo para ser aplicado, o también se desarrolla ciencia exclusivamente enfocada en conseguir una publicación. Estas últimas no son mis visiones favoritas de hacer ciencia”. También destaca la diversidad de áreas del programa que van desde procesamiento de imágenes en astronomía hasta bioinformática “todas ellas con aplicaciones concretas e investigadores activos publicando” señala el Dr. Villalobos.

Al finalizar el proceso sólo le queda agradecer a quienes “aportaron con un granito de arena durante el proceso de doctorado: familia, amigos, profesores y otros funcionarios de la universidad. A aquellos que apoyaron una decisión tan difícil e incomprensible para muchos, que es cambiar el mundo de la industria y una buena remuneración económica, “un estado de éxito”, por amor a la ciencia”, remata el nuevo Doctor.

 

Tesis Doctoral

Título: Inferencia filogenética multi-objetivo considerando fenómenos reticulares

Autor: Dr. Manuel Villalobos Cid

Profesor Guía: Dr. Mario Inostroza Ponta

Comisión Examinadora: ​ Dra. Mónica Villanueva, Dr. Tomas Pérez-Acle y Dr. Max Chacón.

Resumen: ​

El avance en las técnicas de secuenciación molecular y la gran cantidad de evidencia biológica disponible ha convertido el proceso de inferencia filogenética en uno de los problemas actuales de la bioinformática. Este proceso racional permite proponer una hipótesis para explicar las relaciones evolutivas entre un conjunto de organismos. Estas relaciones comúnmente son representadas por medio de árboles filogenéticos. Para ello, se debe asumir que la transferencia de la información evolutiva tiene un carácter vertical, herencia exclusiva entre padres e hijos, no permitiendo el modelamiento de mecanismos evolutivos más complejos, como transferencia horizontal de genes, hibridación, recombinación, entre otros. Trabajos recientes proponen la representación de estos fenómenos por medio de redes filogenéticas. Para su construcción se plantea diferentes estrategias que abordan el proceso de inferencia como un problema de optimización basado en un criterio específico, como parsimonia o verosimilitud. Sin embargo, las topologías resultantes de estas aproximaciones presentan conflicto en sí, y varían dependiendo de diferentes fuentes de sesgo: (1) el criterio escogido para la selección de una topología determinada, (2) la elección de un modelo evolutivo asociado al cálculo de verosimilitud, (3) el tipo de evidencia evolutiva empleada para la construcción de una hipótesis, (4) el paradigma aplicado para la combinación de evidencia biológica, y (5) el sentido topológico de la red.

Esta tesis tiene como objetivo el desarrollo de una estrategia para inferir filogenia representando fenómenos reticulares, reduciendo el sesgo asociado a la elección de criterios específicos de construcción de topologías, asegurando la obtención de soluciones de calidad en términos de los criterios optimizados. Con este fin, se ha propuesto un algoritmo basado en optimización multi-objetivo capaz de inferir redes filogenéticas incorporando las diferentes fuentes de sesgo en la construcción de hipótesis evolutivas. Para su desarrollo se aplicó el método heurístico de Polya, extrayendo conocimiento de los problemas de: (1) inferencia multi-objetivo de árboles filogenéticos, (2) combinación de evidencia biológica, e (3) inferencia de redes filogenéticas.

La propuesta es evaluada empleando conjuntos de datos de la literatura relacionada, obteniendo topologías reticulares que representan un compromiso entre tres criterios de inferencia divergentes no dependientes de modelos evolutivos. Esta es comparada con otra estrategia de la literatura basada en la optimización de un único objetivo, presentando soluciones de mejor calidad en términos de dominancia. Esta investigación es la primera en desarrollar el problema de inferencia de redes filogenéticas considerando optimización multi-objetivo.

Palabras Claves: inferencia filogenética; redes filogenéticas; optimización multi-objetivo; evidencia biológica

Publicaciones asociadas:

  1. Villalobos-Cid M., Dorn M., Ligabue-Braun R., and Inostroza-Ponta M. (2017). A memetic algorithm based on an NSGA-II scheme for phylogenetic tree inference. IEEE Transactions on Evolutionary Computation (In press)
  2. Villalobos-Cid M., Vega-Araya D., and Inostroza-Ponta M. (2017). Application of different multi-objective decision making techniques in the phylogenetic inference problem. SCCC 2017
  3. Ruiz-Tagle B., Villalobos-Cid M., Dorn M., and Inostroza-Ponta M. (2017). Evaluating the use of local search strategies for a Memetic Algorithm for the Protein-Ligand docking problema. SCCC 2017
  4. Sandoval-Soto R., Villalobos-Cid M., and Inostroza-Ponta M. (2017). Tackling the Bi-objective Quadratic Assignment Problem by characterizing different memory strategies in a Memetic Algorithm. SCCC 2017
  5. Villalobos-Cid, M., Chacón, M., Zitko, P., Inostroza-Ponta, M. (2016), A New Strategy to Evaluate Technical Efficiency in Hospitals Using Homogeneous Groups of Casemix – How to valuate When There is Not DRGs?, Journal of Medical Systems, 40(4): 103:1-103:12.
  6. Chabert S, Ulloa P, Villalobos M, Tejos C, Salas R, San Martin S, Pereda J, Ossification pattern in human fetus of 19 weeks gestational age studied through post mortem MRI, Prenatal Diagnosis, 32:252-258, 2012.