Studio dell'evoluzione di ecosistemi di oligomeri di DNA tramite algoritmi genetici

Uno dei principali problemi aperti in ecologia, molto difficile da studiare in laboratorio, è quello di comprendere l'emergere di specie che coesistono all'interno di un determinato ambiente. La collaborazione tra il LIPhLab dell'Università di Padova (guidato dal prof. Suweis) e il gruppo del prof. Bellini presso l'Università degli Studi di Milano, ha portato alla realizzazione di una piattaforma sperimentale ad hoc basata su oligomeri di DNA, per investigare questo processo. L'ecosistema artificiale costruito, composto da una popolazione di oligomeri di DNA (predatori), evolve progressivamente in base alla selezione di quegli oligomeri che più facilmente si legano a copie di una particolare sequenza di DNA fissata, chiamata risorsa. Parallelamente è stato sviluppato un algoritmo che ha lo scopo di fornire un modello astratto dei meccanismi che regolano l’evoluzione di queste popolazione. In questa tesi gli obiettivi sono: \begin{enumerate} \item comprendere e riprodurre il codice pre-esistente sviluppato dal gruppo di ricerca; \item modifica dei parametri in input del codice per valutarne l'effetto sul sistema. \end{enumerate} Più in generale il fine è l'introduzione di effetti stocastici nel codice in modo da riprodurre, almeno qualitativamente, la selezione a-specifica (ossia l'indipendenza dalla risorsa) di alcune sequenze. Attualmente il codice, scritto in C++, riesce a riprodurre solo alcuni dei risultati trovati sperimentalmente, anche grazie all’inserimento di una componente stocastica nell'evoluzione; la tesi consiste nel miglioramento di tale approccio, nell’analisi dei risultati tramite script in Python già esistenti, allo scopo di migliorare il confronto col dato sperimentale.