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유전 알고리즘은 최적화 문제에 대한 솔루션을 찾기 위한 기계 학습 및 인공 지능 분야에서 많이 사용되는 하나의 알고리즘입니다. 유전자와 인공지능이 어떤 관계를 갖고 있는지 왜 유전 알고리즘이 이토록 많이 사용되는 주요한 알고리즘
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유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)
자연선택(natural selection)과 자연유전(natural genetics)에 기초한 탐색기법
적자생존(survival of the fittest)의 원리
각 세대별로 부모스트링(parent string)으로부터 자녀스트링(child string)을 형성
GA는 효과적으로 과거의
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유전공학genetic engineering : DNA를 목적에 따라 적절히 조작하여 유전물질을 개조시키는 과정
1. DNA 기법
(1) 제한효소와 점착성 말단
제한효소restriction : 특정 염기서열에서 DNA 분자의 인산 골격을 끊을 수 있는 효소
ex) Eco RI : E. coli에서 처
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10000명의 사람이 질병에 시달린다고 한다. 하지만 아직 GM 상품에 대항할 수 있는 확실한 보호책이 없는 상태이다. GM 식품의 부작용을 밝히는 것도 쉽지 않은 상태이다.
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유전암호의 misreading을 일으킴 * 단백질의 구성과 종류
* 단백질의 구조
* alpha helix
* beta sheet
* 유전암호genetic code
* tRNA (transfer RNA)
* 리보솜ribosome (80S-4,200,000Da in eucaryotes)
* aminoacyl-tRNA의 형성 (아미노산의 활성화)
* 개시복
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