Autômatos celulares na biologia

Abstract

Autômatos Celulares (ACs) são sistemas dinâmicos discretos compostos por uma grade de células, cada uma em um estado finito, que evoluem em passos de tempo discretos segundo regras locais de transição. Diante disso, este trabalho investiga as aplicações de autômatos celulares na biologia, com foco na modelagem da relação entre genótipo (as regras de transição do autômato) e fenótipo (o comportamento global emergente) através de estudo de mutações genéticas. A metodologia que usamos baseia-se na revisão bibli- ográfica e na implementação computacional em Python para simular ACs, analisar sua estabilidade frente a perturbações (variações no genótipo ou mutações) e explorar concei- tos como o parâmetro λ e a classificação de Wolfram. Os resultados obtidos mostraram evidênciais que incluem uma melhor compreensão de como operações genéticas simples podem gerar complexidade fenotípica, oferecendo insights para áreas como biomatemática e bioinformática. Palavras-chave: Sistemas Dinâmicos. Genótipo. Fenótipo. Biomatemática. Python. Mutação.Cellular Automata (CAs) are discrete dynamical systems composed of a grid of cells, each in a finite state, which evolve in discrete time steps according to local transition rules. This work investigates the applications of cellular automata in biology, focusing on modeling the relationship between genotype (the automaton’s transition rules) and phenotype (the emergent global behavior) through the genetic mutations. The methodology is based on a literature review and computational implementations in Python to simulate CAs, analyze their stability under perturbations (variations in the genotype or mutations), and explore concepts such as the λ parameter and Wolfram’s classification. The results obtained provide evidence for a deeper understanding of how simple genetic operations can generate phenotypic complexity, offering insights for fields such as biomathematics and bioinformatics. Keywords: Dynamical Systems. Genotype. Phenotype. Biomathematics. Python. Mutation.