1. Problema
   1. Mapeo epidemiológico del genotipo al fenotipo
   2. Fenómenos que ocultan las causas subyacentes de las enfermedades comunes complejas
   3. Identificar subconjuntos más homogeneos de pacientes
   4. Heterogeneidad genética
      1. Heterogéneo
         1. Compuesto de partes de diversa naturaleza.
      2. Mayor problema
      3. Se refiere a la presencia de diferentes mecanismos genéticos subyacentes que resultan en la aparicion de un fenotipo de una misma enfermedad o similar
      4. Dos formas
         1. Heterogeneidad alélica
            1. Alelo
            2. Forma alternativa de un gen
            3. Cuando dos o más alelos de un mismo locus individual se asocian de forma independiente con el mismo rasgo
         2. Heterogeneidad de locus
            1. Locus
            2. Ubicación específica de un gen
            3. Se produce cuando dos o más variaciones de la secuencia de ADN en distintos loci se asocian independientemente con el mismo rasgo
   5. Epistasis
      1. Interacciones gen a gen
      2. Es un problema particularmente retador dado que la asociación de un gen a una enfermedad pude ser solamente vista en el contexto de al menos otro gen
      3. la acción de un gen se ve modificada por la acción de uno o varios genes
   6. Los enfoques convencionales, estadística y de análisis han sido incipientes en el problema
2. Enfoque
   1. Uso de Sistemas clasificadores de lenguaje
   2. Tesis: Los algoritmos LCS son útiles para la detección, caracterización y modelado de GH
   3. Caracterización y modelado de una enfermedad, teniendo la presencia tanto de la heterogeneidad genética
   4. Uso de 3 versiones de Michigan
      1. XCS
         1. eXtended Classifier System
            1. Busca incrementar proliferación y rendimiento de los LCSs
            2. El más polular
            3. Es la base e inspiración de los otros dos
            4. Es flexible y muy aplicable a problemas como mineria de datos y clasificación
      2. UCS
         1. sUpervised Classifier System
            1. Reemplaza el refuerzo de aprendizaje por aprendizaje supervisado
            2. Fomenta la formación de conjuntos de reglas eficientes
            3. Altera la forma cde cálculo del fitness
            4. Clasificación y mineria de datos
      3. MCS
         1. Minimal Classifier System
            1. Muy simple
            2. Basado en fuerza
            3. Es la versión simplificada de XCS
            4. Poco aplicable en problemas del mundo real
            5. Teórico
            6. Usado para comparar otros estudios
3. Conclusiones
   1. Puntos fuertes y débiles de los enfoques Michigan
   2. Sentar las bases para el desarrollo de un algoritmo LCS especifico para abordar la GH
4. Particularidades
   1. Selección por torneo
   2. Tamaños de torneo proporcionales al tamaño del conjunto (0.5)