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Júpiter - Sistema de Gestão Acadêmica da Pró-Reitoria de Graduação


Instituto de Matemática e Estatística
 
Ciência da Computação
 
Disciplina: MAC0375 - Biologia de Sistemas
System Biology

Créditos Aula: 4
Créditos Trabalho: 0
Carga Horária Total: 60 h
Tipo: Semestral
Ativação: 01/01/2024 Desativação:

Objetivos
Familiarizar o aluno com modelagem e inferência de sistemas biológicos. 
 
Familiarize the student with modeling and inference of sistems biology.
 
 
Docente(s) Responsável(eis)
3180800 - André Fujita
72450 - Junior Barrera
1914321 - Roberto Marcondes Cesar Junior
63092 - Ronaldo Fumio Hashimoto
 
Programa Resumido
Modelagem: Modelos matemáticos, Sistemas dinâmicos, Cadeias de Markov, Redes complexas. Inferência: Medidas de dependência,
Medidas de dependência multivariada. inferência da topologia de redes.
 
Modeling: Mathematical models, Dynamical systems, Markov Chains, Complex networks. Inference: Dependency measures, Measures of multivariate dependence, topology inference of networks.
 
 
Programa
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: de nição de redes livres de escala e de mundo pequeno. Medidas: diâmetro, centralidade, coe ciente 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: Coefciente 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.
 
Modeling. Mathematical models: stochastic x deterministic, discrete x continuous, static x dynamic, linear x non-linear. Dynamical systems: topology, stability, robustness. Markov Chains: Homogeneous and Ergodic, Probabilistic Boolean Networks (PBNs), Probabilistic Genetic Networks (PGNs). Some examples of mathematical models for biological systems (cell cycle, epidemiology, signaling pathways, metabolic pathways). Complex networks: de nition of free networks of scale and small world. Measurements: diameter, centrality, clustering coe cient. Modularity. Clustering algorithms in graphs. Inference. Dependency measures (Pearson, Spearman, Kendall, mutual information). Partial correlation. Local correlation. Variant correlation in time. Measures of multivariate dependence: Coe cient of Determination and Mutual Conditional Entropy. Applications of dependency measures for the construction of gene regulation networks. Biological case studies: topology inference of gene networks of a malaria parasite from time series of gene expression measured by microarray; stochastic modeling of cell cycle control dynamics; inference of cell cycle signaling pathways from the kinetic model of known pathways and dynamic measures of concentration of chemical species belonging to the system.
 
 
Avaliação
     
Método
Média ponderada de provas, trabalhos e exercícios.
Critério
A média geral deve ser maior ou igual a 5 para aprovação e pelo menos 70% de presença.
Norma de Recuperação
Em caso de média geral maior ou igual a 3 e menor que 5, a nova média geral consiste de uma média ponderada entre a média geral e uma prova de recuperação.
 
Bibliografia
     
Bibliografia básica 

● U. Alon, An Introduction to Systems Biology: Design Principles of Biological Circuits, Second Edition, Chapman and Hall/CRC, 2015. 

● Ilya Shmulevich, Edward R. Dougherty. Genomic Signal Processing, Princeton University Press, 2007. 

Bibliografia complementar

● Edward R. Dougherty and Michael L. Bittner. Epistemology of the Cell: A Systems Perspective on Biological Knowledge, Wiley-IEEE Press, 2011. 

● Ilya Shmulevich, Edward R. Dougherty. Probabilistic Boolean Networks: The Modeling and Control of Gene Regulatory Networks, Society for Industrial and Applied Mathematics, 2010 
 

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