Biología (plan 1997) 2021-2
Optativas, Temas Selectos de Biología II
Grupo 5277, 35 lugares. 21 alumnos.
Biología de sistemas
Bienvenidos al curso de biología de sistemas.
Me alegra y emociona mucho poder dar este curso para ustedes. Algunos anuncios importantes:
Temas Selectos de Biología II: Biología de Sistemas
Anuncio: estimades alumnes, si no han recibido correo con instrucciones para conectarse etc, favor de escribirme un correo electrónico. Saludos, Elisa
Motivación:
¿Qué causa y cómo se previenen las enfermedades complejas? ¿Cómo minimizar la generación de cepas microbianas resistentes a antibióticos? ¿Cómo optimizar un sistema agroecológico? Estos son algunos de los principales retos de la biología que no se han logrado resolver utilizando enfoques tradicionales (reduccionistas). Esto se debe a que estos problemas de importancia socio-ambiental son en realidad propiedades emergentes de sistemas biológicos complejos. La biología de sistemas es un nuevo enfoque interdisciplinario en el que se pretende dar respuesta a este tipo de preguntas desde una perspectiva holística, cuantitativa y formal, utilizando herramientas de la biología, las matemáticas, la computación y la física.
El objetivo de este seminario es proveer a los estudiantes las bases conceptuales para realizar investigación desde la biología de sistemas. Indagaremos sobre formalismos matemáticos para representar sistemas dinámicos discretos o continuos y deterministas o estocásticos; aplicaremos métodos computacionales para analizar estos sistemas utilizando MATLAB y R; estudiaremos conceptos básicos de biología de sistemas, por ejemplo, la célula como procesador de señales, la homeostasis, la resiliencia y la plasticidad fenotípica, y algunas dinámicas ecosistémicas.
A lo largo del seminario, discutiremos y replicaremos (por medio de prácticas computacionales) artículos de investigación de biología de sistemas de vanguardia, con el fin de fomentar la investigación crítica, creativa y colaborativa. Desarrollaremos así un lenguaje común de biología de sistemas que facilite la interacción interdisciplinaria entre alumnos de la licenciatura en biología y los provenientes de otras carreras (física, física biomédica, matemáticas, cómputo, ingenierías, etcétera), para potenciar la construcción de soluciones a retos nacionales de los sectores salud y medio ambiente.
Evaluación:
El objetivo de este seminario es que los alumnos aprendan a aplicar herramienteas de la biología de sistemas para resolver problemas concretos en biomedicina y ecología. Por ello, se insta a los alumnos a participar activamente en la clase por medio de trabajos y presentaciones en equipo (20%), discusión de artículos (20%) y tareas de laboratorio computacional (10%). El desepeño de los alumnos se evaluará, además, por medio de un examen escrito (30%) y uno oral (20%).
Requisitos de ingreso
Este seminario va dirigido a estudiantes con un interés en biología de sistemas. La biología de sistemas es interdisciplinaria, por lo que aceptamos a estudiantes de diversas áreas, incluyendo biología, matemáticas, ciencias de la computación, física biomédica, física e ingeniería. El requisito principal es tener la motivación para aprender e integrar conceptos y técnicas de matemáticas, biología y computación.
Temario
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Introducción - motivación: Biología de sistemas: ¿por qué y para qué?
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Robustez, plasticidad y resiliencia en sistemas biológicos
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Los sistemas biológicos como procesadores de información
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Redes booleanas
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Fenotipos como atractores de un sistema multi-estable
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Esbozando el paisaje epigenético
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Ecuaciones diferenciales
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Modelos mecanicistas vs fenomenológicos: Construcción de puertas lógicas: ¿a priori o a posteriori?
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Modelos cinéticos: Ley de acción de masas
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Análisis cualitativo: bifurcaciones y formas normales
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Causas y consecuencias de interacciones no lineales en sistemas biológicos: saturación de la señal, adaptación, excitabilidad, biestabilidad, oscilaciones
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Optimización paramétrica
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Modelos estocásticos o: ¿De dónde salen las distribuciones poblacionales?
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Sistemas híbridos: análisis de bifurcaciones e integración numérica de ecuaciones diferenciales con separación de escalas temporales
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Sobre el uso y abuso de metáforas en la biología (teórica)
Software: R, Matlab, Python
Bibliografía:
Libros de texto:
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Uri Alon (2006): An Introduction to Systems Biology: Design Principles of Biological Circuits (Chapman & Hall/CRC Mathematical and Computational Biology) 1st Edition. Chapman & Hall/CRC Mathematical and Computational Biology (Book 10).
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Emmanuel Barillot, Laurence Calzone. Philippe Hupé, Jean-Philippe Vert, Andrei Zinovyev (2013). Computational Systems biology of cancer. CRC Press.
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Carlo Cosentino, Declan Bates (2011): Feedback Control in Systems Biology. CRC Press.
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Domitilla Del Vecchio. Richard M. Murray (2014): Biomolecular Feedback Systems. Princeton University Press.
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Kunihiko Kaneko (2006): Life: An Introduction to Complex Systems Biology. Springer.
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Rob Phillips, Jane Kondev, Julie Theriot, Hernan García (2012): Physical biology of the cell. Garland Science.
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Murray, J.D., 2003. Mathematical biology 3rd ed. Springer, ed.,
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Strogatz, S., 2000. Nonlinear dynamics and chaos,
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Wilkinson, D.J., 2006. Stochastic Modelling for Systems Biology.
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Elena Álvarez-Buylla Roces, Juan Carlos Martínez-García, José Dávila Velderrain, Elisa Domínguez-Hüttinger and Mariana Esther Martínez-Sánchez. Modeling Methods for Medical Systems Biology - Regulatory Dynamics Underlying the Emergence of Disease Processes. Editorial: Springer. Serie: Advances in Experimental Medicine and Biology (versión beta de manuscrito en preparación).
Artículos (lista no exhaustiva de los artículos que se revisarán en el seminario)
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Lazebnik, I., 2003. Can a biologist fix a radio, or what I learned while studying apoptosis. Biochemistry, 12(12), pp.166–71.
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Méndez-López, L.F. et al., 2017. Gene regulatory network underlying the immortalization of epithelial cells. BMC systems biology, 11(24), pp.1–15.
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Martinez-Sanchez, M.E. et al., 2015. A Minimal Regulatory Network of Extrinsic and Intrinsic Factors Recovers Observed Patterns of CD4+ T Cell Differentiation and Plasticity. PLoS Computational Biology, 11(6), pp.1–23.
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Davila-Velderrain, J., Villarreal, C. & Alvarez-Buylla, E.R., 2015. Reshaping the epigenetic landscape during early flower development: induction of attractor transitions by relative differences in gene decay rates. BMC systems biology, 9(1), p.20.
Construcción de compuertas lógicas a priori
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Setty, Y. et al., 2003. Detailed map of a cis-regulatory input function. PNAS, 100(13), pp.7702–7707.
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Mayo, A.E. et al., 2006. Plasticity of the cis -Regulatory Input Function of a Gene. PLoS biology, 4(4), p.e45.
Introducción a las ecuaciones diferenciales
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Tyson, J.J., Chen, K.C. & Novak, B., 2003. Sniffers, buzzers, toggles and blinkers: dynamics of regulatory and signaling pathways in the cell. Current Opinion in Cell Biology, 15(2), pp.221–231.
Biestabiidad (modelos continuos)
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Angeli, D., Ferrell, J.E. & Sontag, E.D., 2004. Detection of multistability, bifurcations, and hysteresis in a large class of biological positive-feedback systems. PNAS, 101(7), pp.1822
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Tanaka, R.J., Ono, M. & Harrington, H. a, 2011. Skin barrier homeostasis in atopic dermatitis: feedback regulation of kallikrein activity. PloS one, 6(5), p.e19895.
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Höfer, T. et al., 2002. GATA-3 transcriptional imprinting in Th2 lymphocytes: a mathematical model. PNAS, 99(14), pp.9364–8.
Optimización de parámetros
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Fey, D. et al., 2015. Signaling pathway models as biomarkers : Patient-specific simulations of JNK activity predict the survival of neuroblastoma patients. Science signaling, 8(408), pp.1–16.
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Tanaka, R.J. et al., 2015. In silico modeling of spore inhalation reveals fungal persistence following low dose exposure. Scientific Reports, 5(August), p.13958. Available at: http://www.nature.com/doifinder/10.1038/srep13958.
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Andrews, S.S. et al., 2016. Push-Pull and Feedback Mechanisms Can Align Signaling System Outputs with Inputs. Cell Systems, pp.1–12..
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Diego Oyarzún, Madalena Chaves, and Marit Hoff-Hoffmeyer-Zlotnik. Multistability and oscillations in genetic control of metabolism. J. Theor. Biol., 295:139–53, feb 2012.
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Gouhei Tanaka, Kunichika Tsumoto, Shigeki Tsuji, and Kazuyuki Aihara. Bifurcation analysis on a hybrid systems model of intermittent hormonal therapy for prostate cancer. Phys. D Nonlinear Phenom., 237(20):2616–2627, 2008.
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Yoshito Hirata, Nicholas Bruchovsky, and Kazuyuki Aihara. Development of a mathematical model that predicts the outcome of hormone therapy for prostate cancer. J. Theor. Biol., 264(2):517–27, may 2010.
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Kazuyuki Aihara and Hideyuki Suzuki. Theory of hybrid dynamical systems and its applications to biological and medical systems. Philos. Trans. A. Math. Phys. Eng. Sci., 368(1930):4893–914, nov 2010.
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Domínguez-Hüttinger, E. et al., 2017. Mathematical Modeling of Atopic Dermatitis Reveals “Double switch” Mechanisms Underlying Four Common Disease Phenotypes. Journal of Allergy and Clinical Immunology, (February).
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Domínguez-Hüttinger, E. et al., 2017. Mathematical Modeling of Streptococcus pneumoniae Colonization, Invasive Infection and Treatment. Frontiers in physiology, 8(March), pp.1–14.
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Panayiotis Christodoulides, Yoshito Hirata, Elisa Domínguez-Hüttinger, Simon G Danby, Michael J Cork, Hywel C. Williams, Kazuyuki Aihara, and Reiko J. Tanaka. Computational design of treatment strategies for proactive therapy on atopic dermatitis using optimal control theory. Philos. Trans. A, in press, 2017.
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Colman-Lerner, A. et al., 2005. Regulated cell-to-cell variation in a cell-fate decision system. Nature, 437(September).
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Inoue, K. et al., 2016. Oscillation dynamics underlie functional switching of NF-κB for B-cell activation. npj Systems Biology and Applications, 2(April), p.16024. Available at: http://www.nature.com/articles/npjsba201624.
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Loewer A, Lahav G. p53 Dynamics Control Cell Fate. Science (80- ) 2012;336:13–6.
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Fey, D. et al., 2015. Frequency modulation of ERK activation dynamics rewires cell fate. Molecular systems biology, pp.1–14.
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Ashall, L. et al., 2009. Pulsatile stimulation determines timing and specificity of NF-kappaB-dependent transcription. Science (New York, N.Y.), 324(5924), pp.242–246.
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John J Tyson. Modeling the cell division cycle: cdc2 and cyclin interactions. PNAS, 88(August):7328–7332, 1991.
** interesados favor de escribirnos un correo electrónico, para agregarles a la lista de correos y mandarles la liga de la clase** ** la clase será en tiempo real (síncrona); además se les dará acceso a clases grabadas por si necitan repasar / tienen problemas de conexión**
Material para la clase en nuestra página web: sysbio.mx/