La Bioinformática es una disciplina cuyos orígenes se remontan a los primeros análisis con ordenador de las secuencias de ADN y proteínas. Es estudio detales secuencias conduciría años más tarde a lo que en esta obra se la hadenominado como enfoque estructuralista de la Bioinformática, y que no esotro que aquel que corresponde a la definición clásica de Bioinformática.Este enfoque, hoy en auge tras el éxito inicial del Proyecto Genoma Humano,reúne y tiene a sus principales seguidores en los biólogos molecularesadscritos a dos áreas de la Bioinformática con especial relevancia, laGenómica y Protómica.Puesto que en la actualidad hay un número ingente de obras publicadassobre las tareas que son habituales y están relacionadas con el análisisbioinformático de secuencias, el presente libro está dedicado a lo que hemosdenominado como enfoque formal de la Bioinformática. Con este término serefiere la Bioinformática entendida como disciplina en la que de acuerdo conalgunas instituciones y universidades norteamericanas, se incluye lamodelización y simulación de sistemas biológicos y el desarrollo yaplicación de algoritmos orientados al análisis de datos en distintas áreasde conocimiento, aplicándose métodos clásicos en Biomatemática y técnicas deVida Artificial e Inteligencia Artificial. Por consiguiente, se incluyenademás de las técnicas de simulación el estudio de los algoritmosbioinspirados, es decir de aquellos procedimientos computacionalesinspirados en sistemas y fenómenos observados en la Naturaleza, por ejemplola evolución, reproducción, aprendizaje, memoria, comportamiento,adaptación, etc., y que son aplicados en la resolución de problemascomplejos en ámbitos tan distantes como la Ingeniería, Economía, Política,informática, Física, Matemáticas, Sociología, Biología, Medicina, etc...

Indice.

Bibliografía: p. 543-559.

Índice: Parte I. SIMULACIÓN: Modelo y simulación. Simulación de sistemas dinámicos (I). Simulación de sistemas estocásticos. Método de Monte Carlo. Parte II. VIDA ARTIFICIAL: Sistemas dinámicos (II) - autómatas celulares. Sistemas dinámicos (III) - sistemas de Lindenmayer. Simulando la evolución con ordenador - algoritmos genéticos y evolutivos. Parte III. INTELIGENCIA ARTIFICIAL: Sistemas expertos. Redes neuronales artificiales. Robots móviles y agentes autónomos.