{"id":62789,"date":"2008-06-02T00:00:00","date_gmt":"2008-06-02T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/p-systems-a-computational-modelling-framework-for-systems-biology\/"},"modified":"2008-06-02T00:00:00","modified_gmt":"2008-06-02T00:00:00","slug":"p-systems-a-computational-modelling-framework-for-systems-biology","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/bioquimica-molecular\/p-systems-a-computational-modelling-framework-for-systems-biology\/","title":{"rendered":"P systems a computational modelling framework for systems biology"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Francisco Jose Romero Campero <\/strong><\/h2>\n<p>El campo biolog\u00eda de sistemas tiene como objetivo profundizar en el conocimiento de la din\u00e1mica de los sistemas celulares a trav\u00e9s de las interacciones entre los diferentes sistemas. A diferencia de la aproximaci\u00f3n cl\u00e1sica en la que el estudio de la din\u00e1mica de los procesos celulares se realizaba a trav\u00e9s de la identificaci\u00f3n y caracterizaci\u00f3n de cada una de sus componentes moleculares. Esta aproximaci\u00f3n no captura el hecho de que el funcionamiento de los sistemas celulares emerge de las interacciones entre sus diferentes componentes. Debido a la complejidad de los procesos celulares y a la gran cantidad de datos producido por los experimentos en laboratorios, se hace imprescindible el modelado matem\u00e1tico-computacional, la simulaci\u00f3n y el an\u00e1lisis que son t\u00e9cnicas esenciales en este campo.  la biolog\u00eda de sistemas constituye un campo interdisciplinar que entremezcla la biolog\u00eda cl\u00e1sica, las matem\u00e1ticas y la inform\u00e1tica. Podemos pensar que esta nueva disciplina producir\u00e1 una nueva generaci\u00f3n de cient\u00edficos capaces de entender y aplicar conceptos, t\u00e9cnicas y de servirse de fuentes de inspiraci\u00f3n provenientes de cada una de esas \u00e1reas.  la biolog\u00eda de sistemas es un campo relativamente pr\u00f3ximo a otra joven disciplina, la biolog\u00eda sint\u00e9tica. El fin \u00faltimo del modelado de sistemas celulares es obtener un conocimiento necesario para poder ser capaces de controlar su funcionamiento, lo que nos puede permitir construir nuestro propio sistema celular que satisfaga unas propiedades fijadas a priori (que es el principal objetivo de la biolog\u00eda sint\u00e9tica). Esto abre un amplio espectro a posibles aplicaciones en farmacolog\u00eda y tratamientos novedosos en importantes enfermedades, como el c\u00e1ncer.  las ecuaciones diferenciales ordinarias (odes) constituyen el primer marco para el modelado en biolog\u00eda de sistemas, quiz\u00e1 debido a que se ha utilizado desde hace d\u00e9cadas para modelar procesos din\u00e1micos. Sin embargo, la aproximaci\u00f3n macrosc\u00f3pica, continua y determinista inherente a las odes es, cuando menos, cuestionable en sistemas celulares con un bajo n\u00famero de mol\u00e9culas, en reacciones lentas o en estructuras no homog\u00e9neas. Para estos casos se han propuesto aproximaciones mesosc\u00f3picas, estoc\u00e1sticas y discretas. Algunos de los marcos computacionales alternativos usados para modelar sistemas celulares han sido las redes de petri, el \u00e1lgebra de procesos, bioambientes, brane c\u00e1lculo, kappa-c\u00e1lculo, sistemas basados en agentes, etc.  no obstante, en la mayor\u00eda de estas aproximaciones no se tiene en cuenta el papel crucial que suelen jugar las membranas biol\u00f3gicas en la compartimentalizaci\u00f3n y funcionamiento de las c\u00e9lulas de los organismos vivos.  en esta memoria se presentan los sistemas p como un marco de modelado computacional que integra los aspectos estructurales y din\u00e1micos de los sistemas celulares en una forma comprensiva y relevante, proporcionando la formalizaci\u00f3n necesaria para poder realizar an\u00e1lisis matem\u00e1ticos y computacionales. Todas las aproximaciones citadas anteriormente fueron formalizadas a partir de diferentes fuentes de inspiraci\u00f3n, y antes de ser aplicadas al modelado de sistemas celulares. Por el contrario, los sistemas p constituyen un modelo no convencional de computaci\u00f3n inspirado en la estructura y el funcionamiento de las c\u00e9lulas. Por tanto, los conceptos usados en los sistemas p est\u00e1n m\u00e1s pr\u00f3ximos a los usados en biolog\u00eda celular y molecular que las abstracciones de los otros formalismos o aproximaciones.  los tres ingredientes esenciales de un sistema p son los siguientes: una estructura de membranas (a modo de c\u00e9lula), conteniendo un determinado n\u00famero de membranas distribuidas jer\u00e1rquicamente y delimitando regiones o compartimentos: multiconjuntos de objetos y cadenas colocadas en el interior de los compartimentos delimitados por las membranas (abstracciones de las sustancias qu\u00edmicas); y reglas de reescritura (abstracciones de las reacciones qu\u00edmicas) asociadas a cada compartimento que describen la evoluci\u00f3n de los objetos y cadenas colocados en los compartimentos .  m\u00e1s que una alternativa a los marcos cl\u00e1sicos de modelado en los sistemas celulares, los sistemas p constituyen una aproximaci\u00f3n complementaria para ser usada cuando las aproximaciones cl\u00e1sicas puedan plantear problemas. Los sistemas p son capaces de representar el car\u00e1cter discreto de la cantidad de componentes de un sistema celular mediante el uso de reglas de reescritura sobre multiconjuntos de objetos y cadenas que representan mol\u00e9culas, y cadenas que describen la organizaci\u00f3n de genes sobre el genoma. La estocasticidad inherente, el ruido externo y la incertidumbre de los sistemas celulares se captura en los sistemas p mediante el uso de estrategias estoc\u00e1sticas basadas en el algoritmo de gillespie.  el principal hecho diferencial de los sistemas p es el uso de la llamada estructura de membranas que representa la compartimentalizaci\u00f3n en la organizaci\u00f3n estructural de las c\u00e9lulas vivas. En todos los casos de estudio que se presentan en esta memoria, las membranas en los sistemas p de especificaci\u00f3n describir\u00e1n las regiones relevantes que corresponden a los sistemas celulares objetos de estudio.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>P systems a computational modelling framework for systems biology<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 P systems a computational modelling framework for systems biology <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Francisco Jose Romero Campero <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Sevilla<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 06\/02\/2008<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Mario De Jes\u00fas P\u00e9rez  Jim\u00e9nez<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: jose Mira mira <\/li>\n<li>pierluigi Frisco (vocal)<\/li>\n<li>gheorghe Paun (vocal)<\/li>\n<li>ioan Ardelean (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Francisco Jose Romero Campero El campo biolog\u00eda de sistemas tiene como objetivo profundizar en el conocimiento de 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