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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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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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유전자의 발현을 인위적으로 조절할 수 있는 벡터의 개발에 힘쓰고 있으며, Avigen, Targeted Genetics, Cell Genesys, Genetic Therapy, Invivogen 등에서는 바이러스성 또는 비바이러스성 표적지향적 벡터의 개발 및 최적화를 위한 연구 를 활발히 진행하고 있
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유전자 알고리즘의 수행절차
1) 개체집단 초기화
2) 개체선택
3) 교배연산(crossover)
4) 돌연변이(mutation)
5) 새로운 세대로 진화
3. 제약조건처리방법
1) 벌점함수(Penalty Function)
2) 복구알고리즘(Repair Algorithm)
3) GENOCOP 시스템(Genetic Algorithm for N
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유전자와 생명 복제에 관한 100문 100답, 서울 : 고려문화사 Ⅰ. 유전자의 선택설
Ⅱ. 유전자의 기능
Ⅲ. 유전자의 제한효소
Ⅳ. 유전자의 작용
Ⅴ. 유전자와 유전자재조합
1. 유전적 재조합(genetic recombination)의 종류 :
1) transformation
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