Orquestación de Experimentos con el Bloque `optimize`¶

Introducción¶

El bloque optimize representa uno de los avances más significativos en GeneForgeLang, transformando el lenguaje de una simple herramienta de especificación a una plataforma completa de orquestación del descubrimiento científico. Este bloque automatiza la exploración de espacios de parámetros para encontrar condiciones experimentales óptimas, inspirado en las técnicas de 'AI-driven experimentation' que están revolucionando la investigación genómica.

En lugar de ejecutar experimentos de forma secuencial con parámetros fijos, el bloque optimize permite definir bucles experimentales inteligentes que:

Aprenden de cada experimento ejecutado
Adaptan la selección de parámetros basándose en resultados anteriores
Convergen hacia condiciones experimentales óptimas de forma eficiente
Minimizan el número de experimentos necesarios para encontrar soluciones

Este enfoque es especialmente valioso en genómica, donde los experimentos pueden ser costosos, lentos, y donde el espacio de parámetros es típicamente muy grande y complejo.

Estructura del Bloque¶

El bloque optimize se compone de cinco componentes principales que definen completamente un bucle de optimización experimental:

`search_space` - Espacio de Búsqueda¶

Define los parámetros que se van a explorar y sus rangos de valores posibles. Cada parámetro puede ser:

Continuo: Usando la sintaxis range(min, max) para valores numéricos
Discreto: Usando la sintaxis choice([valor1, valor2, ...]) para opciones específicas

Sintaxis:

search_space:
  nombre_parametro: range(valor_min, valor_max)
  otro_parametro: choice([opcion1, opcion2, opcion3])

Ejemplos:

search_space:
  temperatura: range(25, 42)              # Temperatura en °C
  concentracion_guia: range(10, 100)      # Concentración en nM
  tiempo_incubacion: choice([6, 12, 24, 48])  # Horas de incubación
  tipo_buffer: choice([PBS, HEPES, Tris])     # Tipos de buffer

`strategy` - Estrategia de Optimización¶

Especifica el algoritmo de inteligencia artificial que se utilizará para guiar la exploración del espacio de parámetros. El campo name es obligatorio e identifica el plugin de optimización a usar.

Algoritmos Soportados:

ActiveLearning: Selecciona experimentos que maximicen la información ganada
BayesianOptimization: Usa procesos gaussianos para modelar el espacio de parámetros
GeneticAlgorithm: Evoluciona poblaciones de configuraciones experimentales
SimulatedAnnealing: Exploración estocástica con enfriamiento gradual
RandomSearch: Selección aleatoria (línea base)
GridSearch: Exploración exhaustiva sistemática

Sintaxis:

strategy:
  name: NombreAlgoritmo
  parametro_especifico: valor
  otro_parametro: valor

Ejemplos:

# Aprendizaje activo con métrica de incertidumbre
strategy:
  name: ActiveLearning
  uncertainty_metric: entropy
  initial_samples: 5

# Optimización bayesiana con función de adquisición específica
strategy:
  name: BayesianOptimization
  acquisition_function: expected_improvement
  kernel: rbf

`objective` - Objetivo de Optimización¶

Define qué métrica se desea optimizar. Debe contener exactamente una de las siguientes claves:

maximize: Para maximizar una métrica (ej: eficiencia, rendimiento)
minimize: Para minimizar una métrica (ej: costo, tiempo, toxicidad)

Opcionalmente puede incluir un campo target que especifica el contexto del objetivo.

Sintaxis:

objective:
  maximize: nombre_metrica
  # O alternativamente:
  minimize: nombre_metrica
  target: contexto_opcional

Ejemplos:

# Maximizar eficiencia de edición
objective:
  maximize: eficiencia_edicion

# Minimizar efectos fuera del objetivo
objective:
  minimize: efectos_off_target
  target: genoma_completo

# Maximizar expresión génica
objective:
  maximize: nivel_expresion
  target: proteina_GFP

`budget` - Presupuesto y Criterios de Parada¶

Establece las restricciones y criterios de parada para el bucle de optimización. Debe contener al menos una restricción.

Restricciones Disponibles:

max_experiments: Número máximo de experimentos (entero)
max_time: Tiempo máximo (formato: "24h", "7d", "30m")
max_cost: Presupuesto máximo (número)
convergence_threshold: Umbral de convergencia (0.0 - 1.0)

Sintaxis:

budget:
  max_experiments: numero
  max_time: "tiempo_con_unidad"
  max_cost: cantidad
  convergence_threshold: umbral

Ejemplos:

# Límites múltiples
budget:
  max_experiments: 100
  max_time: 72h
  max_cost: 15000
  convergence_threshold: 0.01

# Solo límite de experimentos
budget:
  max_experiments: 50

`run` - Bloque de Ejecución¶

Define el experimento o análisis que se ejecutará en cada iteración del bucle de optimización. Debe contener exactamente uno de:

experiment: Un bloque de experimento estándar de GFL
analyze: Un bloque de análisis estándar de GFL

Los parámetros definidos en search_space se pueden inyectar usando la sintaxis ${nombre_parametro}.

Sintaxis:

run:
  experiment:
    tool: herramienta
    type: tipo
    params:
      parametro1: ${parametro_del_search_space}
      parametro2: valor_fijo

# O alternativamente:
run:
  analyze:
    strategy: estrategia
    data: datos
    thresholds:
      umbral: ${parametro_del_search_space}

Ejemplo Completo¶

A continuación se presenta un ejemplo completo de optimización de parámetros para una reacción de PCR:

metadata:
  experiment_id: PCR_OPTIM_001
  researcher: Dr. María González
  project: pcr_optimization
  description: Optimización de condiciones de PCR para maximizar especificidad

optimize:
  # Definir parámetros a explorar
  search_space:
    temperatura_annealing: range(55, 72)      # Temperatura de alineamiento (°C)
    concentracion_primers: range(0.1, 1.0)    # Concentración de primers (μM)
    tiempo_extension: choice([30, 45, 60])     # Tiempo de extensión (segundos)
    concentracion_mgcl2: range(1.5, 4.0)      # Concentración de MgCl2 (mM)

  # Estrategia de optimización con aprendizaje activo
  strategy:
    name: ActiveLearning
    uncertainty_metric: entropy
    initial_samples: 8
    batch_size: 4

  # Objetivo: maximizar especificidad de la PCR
  objective:
    maximize: especificidad_pcr

  # Restricciones del experimento
  budget:
    max_experiments: 80
    max_time: 48h
    convergence_threshold: 0.02

  # Experimento que se ejecuta en cada iteración
  run:
    experiment:
      tool: PCR
      type: validation
      strategy: optimization
      params:
        # Parámetros inyectados desde search_space
        annealing_temp: ${temperatura_annealing}
        primer_conc: ${concentracion_primers}
        extension_time: ${tiempo_extension}s
        mgcl2_conc: ${concentracion_mgcl2}

        # Parámetros fijos
        template_dna: "template_covid.fasta"
        forward_primer: "ATGACTGCCAAGTATTGGAG"
        reverse_primer: "TCAGATCCTCTTGCTGAAAT"
        cycles: 35
        replicates: 3

# Análisis posterior de todos los resultados
analyze:
  strategy: comparative
  data: optimization_results
  operations:
    - type: plot_optimization_curve
    - type: identify_optimal_conditions
    - type: validate_reproducibility

Casos de Uso Genómicos¶

1. Optimización CRISPR-Cas9¶

optimize:
  search_space:
    concentracion_cas9: range(5, 50)          # ng/μL
    concentracion_guia: range(10, 100)        # nM
    tiempo_incubacion: choice([2, 4, 6, 8])   # horas
    temperatura: range(25, 37)                # °C

  strategy:
    name: BayesianOptimization
    acquisition_function: upper_confidence_bound

  objective:
    maximize: eficiencia_edicion

  budget:
    max_experiments: 60

  run:
    experiment:
      tool: CRISPR_cas9
      type: gene_editing
      params:
        cas9_conc: ${concentracion_cas9}
        guide_rna_conc: ${concentracion_guia}
        incubation_time: ${tiempo_incubacion}h
        temperature: ${temperatura}
        target_gene: TP53

2. Optimización de Secuenciación RNA-seq¶

optimize:
  search_space:
    profundidad_secuenciacion: range(10, 50)     # Millones de reads
    longitud_reads: choice([75, 100, 150])       # Nucleótidos
    protocolo_prep: choice([polyA, ribozero, total])

  strategy:
    name: GeneticAlgorithm
    population_size: 20
    mutation_rate: 0.1

  objective:
    maximize: calidad_datos
    minimize: costo_por_muestra

  budget:
    max_experiments: 40
    max_cost: 25000

  run:
    experiment:
      tool: RNAseq
      type: sequencing
      params:
        depth: ${profundidad_secuenciacion}M
        read_length: ${longitud_reads}
        library_prep: ${protocolo_prep}

3. Optimización de Cultivos Celulares¶

optimize:
  search_space:
    concentracion_glucosa: range(2, 25)       # mM
    ph_medio: range(7.0, 7.8)               # pH
    concentracion_oxigeno: range(5, 21)      # %
    densidad_inicial: range(1e4, 1e6)       # células/mL

  strategy:
    name: SimulatedAnnealing
    initial_temperature: 100
    cooling_rate: 0.95

  objective:
    maximize: tasa_crecimiento

  budget:
    max_experiments: 100
    max_time: 14d

  run:
    experiment:
      tool: cell_culture
      type: optimization
      params:
        glucose: ${concentracion_glucosa}
        ph: ${ph_medio}
        oxygen: ${concentracion_oxigeno}
        initial_density: ${densidad_inicial}

Integración con Plugins¶

El bloque optimize está diseñado para ser completamente extensible a través del sistema de plugins de GeneForgeLang. La clave strategy.name hace referencia a plugins específicos de optimización que implementan diferentes algoritmos de inteligencia artificial.

Plugins de Optimización Disponibles¶

Cada plugin de optimización debe implementar la interfaz OptimizationStrategy y proporcionar:

Inicialización: Configuración del algoritmo con parámetros específicos
Selección de Experimentos: Lógica para elegir próximos parámetros a probar
Aprendizaje: Actualización del modelo interno con resultados experimentales
Criterios de Parada: Evaluación de convergencia y condiciones de terminación

Desarrollo de Nuevos Plugins¶

Los desarrolladores pueden crear nuevos plugins de optimización siguiendo la especificación del SDK de GeneForgeLang. Esto permite incorporar algoritmos especializados para dominios específicos de la genómica.

class CustomOptimizationStrategy(OptimizationStrategy):
    def suggest_experiments(self, history, budget_remaining):
        # Lógica personalizada para sugerir próximos experimentos
        pass

    def update_model(self, experiment_results):
        # Actualizar modelo interno con nuevos resultados
        pass

Mejores Prácticas¶

1. Diseño del Espacio de Búsqueda¶

Mantén el espacio dimensional manejable: Evita optimizar demasiados parámetros simultáneamente
Usa conocimiento previo: Establece rangos realistas basados en la literatura
Considera interacciones: Algunos parámetros pueden tener efectos combinados

2. Selección de Estrategia¶

ActiveLearning: Ideal cuando los experimentos son costosos y el espacio es complejo
BayesianOptimization: Excelente para espacios continuos con ruido experimental
GeneticAlgorithm: Útil para espacios discretos o con múltiples óptimos locales
RandomSearch: Buena línea base y para comparaciones

3. Definición de Objetivos¶

Métricas cuantificables: Asegúrate de que la métrica objetivo sea medible objetivamente
Considera trade-offs: Usa análisis posterior para evaluar múltiples métricas
Validación robusta: Incluye replicados para reducir el impacto del ruido experimental

4. Gestión de Presupuesto¶

Múltiples criterios: Combina límites de experimentos, tiempo y costo
Convergencia inteligente: Usa umbrales de convergencia para parar automáticamente
Monitoreo continuo: Revisa el progreso regularmente para ajustar estrategias

Flujos de Trabajo Avanzados¶

Optimización Multi-objetivo¶

Aunque cada bloque optimize tiene un objetivo único, se pueden combinar múltiples bloques para optimización multi-objetivo:

# Primera fase: optimizar eficiencia
optimize:
  search_space:
    param1: range(1, 10)
  objective:
    maximize: eficiencia
  budget:
    max_experiments: 50
  run:
    experiment: {...}

# Segunda fase: optimizar costo manteniendo eficiencia
optimize:
  search_space:
    param2: range(0.1, 1.0)
  objective:
    minimize: costo
  budget:
    max_experiments: 30
  run:
    experiment:
      params:
        param1: 7.5  # Valor óptimo de la fase anterior
        param2: ${param2}

Optimización Jerárquica¶

Para espacios de parámetros muy grandes, usa optimización en fases:

# Fase 1: Exploración gruesa
optimize:
  search_space:
    temp: range(20, 50)      # Rango amplio
    conc: range(1, 100)      # Rango amplio
  strategy:
    name: RandomSearch       # Exploración rápida
  budget:
    max_experiments: 20
  run: {...}

# Fase 2: Refinamiento fino
optimize:
  search_space:
    temp: range(35, 40)      # Rango refinado
    conc: range(40, 60)      # Rango refinado
  strategy:
    name: BayesianOptimization  # Optimización precisa
  budget:
    max_experiments: 40
  run: {...}

Conclusión¶

El bloque optimize transforma GeneForgeLang en una herramienta de descubrimiento científico automatizado, permitiendo a los investigadores definir bucles experimentales inteligentes que aprenden y se adaptan. Esta capacidad es especialmente valiosa en genómica, donde la optimización de protocolos experimentales puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso de un proyecto de investigación.

Al combinar la expresividad de GeneForgeLang con algoritmos de inteligencia artificial avanzados, los científicos pueden explorar espacios de parámetros complejos de manera eficiente, reduciendo significativamente el tiempo y costo del descubrimiento científico.

Orquestación de Experimentos con el Bloque optimize¶

Introducción¶

Estructura del Bloque¶

search_space - Espacio de Búsqueda¶

strategy - Estrategia de Optimización¶

objective - Objetivo de Optimización¶

budget - Presupuesto y Criterios de Parada¶

run - Bloque de Ejecución¶

Ejemplo Completo¶

Casos de Uso Genómicos¶

1. Optimización CRISPR-Cas9¶

2. Optimización de Secuenciación RNA-seq¶

3. Optimización de Cultivos Celulares¶

Integración con Plugins¶

Plugins de Optimización Disponibles¶

Desarrollo de Nuevos Plugins¶

Mejores Prácticas¶

1. Diseño del Espacio de Búsqueda¶

2. Selección de Estrategia¶

3. Definición de Objetivos¶

4. Gestión de Presupuesto¶

Flujos de Trabajo Avanzados¶

Optimización Multi-objetivo¶

Optimización Jerárquica¶

Conclusión¶

Orquestación de Experimentos con el Bloque `optimize`¶

`search_space` - Espacio de Búsqueda¶

`strategy` - Estrategia de Optimización¶

`objective` - Objetivo de Optimización¶

`budget` - Presupuesto y Criterios de Parada¶

`run` - Bloque de Ejecución¶