Área de Concentração: 95131

Concentration area: 95131

Criação: 08/05/2019

Creation: 08/05/2019

Ativação: 08/05/2019

Activation: 08/05/2019

Nr. de Créditos: 8

Credits: 8

Carga Horária:

Workload:

Docentes Responsáveis:

Professors:

Ronaldo Fumio Hashimoto

Junior Barrera

Roberto Marcondes Cesar Junior

André Fujita

Objetivos:

Familiarizar o aluno com modelagem e inferência de sistemas biológicos.

Justificativa:

A Biologia de Sistemas (ou Biologia Sistêmica) é o estudo das interações entre os componentes de um sistema biológico e como essas interações fazem emergir função e comportamento deste sistema. A abordagem utilizada na Biologia de Sistemas é caracterizada pelo uso de experimentos para medir quantitativamente processos biológicos, modelagem matemática e computacional, inferência dos parâmentros destes modelos e sua análise. Estes estudos podem ter grande impacto em domínios tais como prevenção e diagnóstico de doenças, bem como encontrar novas estratégias de tratamento, síntese de medicamentos, controle de pragas, melhoria de espécies vegetais e animais, etc.

Conteúdo:

Modelagem. Modelos matemáticos: estocáticos x determinístico, discretos x contínuos, estáticos x dinâmicos, linear x não-linear. Sistemas dinâmicos: topologia, estabilidade, robustez. Cadeias de Markov: Homogênea e Ergódica, Redes Booleanas Probabilísticas (PBNs), Redes Genéticas Probabilísticas (PGNs). Alguns exemplos de modelos matemáticos para sistemas biológicos (ciclo celular, epidemiologia, vias de sinalização, vias metabólicas). Redes complexas: definição de redes livres de escala e de mundo pequeno. Medidas: diâmetro, centralidade, coeficiente de clusterização. Modularidade. Algoritmos de clusterização em grafos. Inferência. Medidas de dependência (Pearson, Spearman, Kendall, informação mútua). Correlação parcial. Correlação local. Correlação variante no tempo. Medidas de dependência multivariada: Coeficiente de Determinação e Entropia Condicional Mútua. Aplicações de medidas de dependência para construção de redes de regulação gênica. Estudos de caso biológicos: inferência da topologia de redes gênicas de um parasite da malaria a partir de série temporal de expressão gênica medida por microarray; modelagem estocástica da dinâmica de controle do ciclo cellular; inferência de vias de sinalização do ciclo celular a partir do modelo cinético de vias conhecidas e de medidas dinâmicas de concentracão de espécies químicas pertencentes ao sistema.

Forma de Avaliação:

Média ponderada de provas e trabalhos

Observação:

Esta disciplina não possui pré-requisitos

Bibliografia:

• U. Alon, AnIntroductionto Systems Biology: Design PrinciplesofBiologicalCircuits, SecondEdition, Chapman and Hall/CRC, 2015. • A. Kremling, Systems Biology: MathematicalModelingandModelAnalysis, Chapman and Hall/CRC, 2013. • D.J. Wilkinson, StochasticModelling for Systems Biology, Chapman & Hall/CRC MathematicalandComputationalBiology, SecondEdition, 2011. • B. Shipley, Cause andCorrelation in Biology: a user'sguideto path analysis, structuralequationsand causal inference, Cambridge. • E.R. Dougherty, M.L. Bittner, EpistemologyoftheCell: A Systems Perspective onBiologicalKnowledge, IEEE Press Series onBiomedicalEngineering, 2011.

Tipo de oferecimento da disciplina:

Presencial

Class type:

Presencial