Matemáticas (plan 1983) 2023-1

Optativas de los Niveles VII y VIII, Biología Matemática I

Video presentación:

https://youtu.be/ZyeZDi1XhTw

1.Descripción del curso

En este curso estudiaremos algunos fenómenos biológicos desde el punto de vista matemático, aunque haremos énfasis en los métodos, nos interesa que estos métodos correspondan al contexto biológico del problema. El enfoque del curso no es, simplemente hacer una extensión de los cursos de ecuaciones diferenciales, sino más bien hacer una introducción al estudio de la biología teórica.

Partiremos del fenómeno biológico y utilizaremos las herramientas matemáticas para tratar de obtener un entendimiento causal, objetivo y profundo, ayudados por el rigor matemático. Nos interesan fenómenos que exhiben comportamientos emergentes, que no pueden ser explicados simplemente tomando promedios, en las

que las interacciones individuales son esenciales para encontrar explicaciones plausibles. Es decir, en muchos casos el reduccionismo resulta poco útil en el estudio de la vida, no es que no nos dé información, pero la información que obtenemos puede no ser útil. En lugar del enfoque reduccionista trataremos de utilizar el punto de vista de los sistemas complejos. Con ello tenemos el segundo elemento del curso: la complejidad biológica.

En este curso trataremos de utilizar varias herramientas. Esto implica que además de las herramientas clásicas del análisis matemático usaremos extensivamente la modelación computacional, como un acercamiento al entendimiento de algunos sistemas biol ́ogicos. No es indispensable saber programar, pero si lo es estar dispuesto a aprender.

2.Temario

1. Dinámica de poblaciones.
a) Modelos de crecimiento y catástrofes.
b) Ecología de poblaciones.
c) Modelos tipo Lotka-Volterra. Dinámicas de interacción marital.

d) Modelación basada en Agentes I. ¿Por qué nos interesa la interacción?

2. Epidemiología matemática
a) Estructura matématica de las epidemias.
b) Modelos humano-humano y redes de contacto.
c) Introducción a la epidemiología in-silico. Autómatas Celulares, modelación basada en agentes II y ambientes basados en redes.

3. Introducción a la biología de sistemas

a) La geometría fractal de la naturaleza.

b) Morfogénesis, mecanismo de Turing y biología del desarrollo

c) Redes de regulación génica.

d) Introducción a enfermedades complejas y bioinformática

3.Metodología de trabajo

Habrán tres sesiones presenciales a la semana lunes, miércoles y viernes. Las ayudantías serán el martes y jueves. Utilizaremos las siguientes plataformas en linea, como auxiliares.

1. Canal de Youtube https://www.youtube.com/c/CursosAugustoCabreraBecerril
2. De ser necesario, videoconferencia por jitsi-meet
3. Se utilizará Telegram como medio de comunicación directa con el grupo. La invitación se enviara por clasroom.
4. El material de consulta puede buscarse en el directorio de GDrive: https://drive.google.com/drive/folders/1IgfTHjF15CaUVH5VGPxnJkwlz-c5BsZB?usp=sharing
5. Los anuncios, las asignaciones y trabajos finales se haran mediante la plataforma classroom. Una vez inscritos, inscribirse por favor en el clasroom https://classroom.google.com/c/NTM1NTkxMDM4NTE2?cjc=egfesjl
6. Los ejemplos, las notas y herramientas de computo se pueden consultar en: https://github.com/acb100cias/BioMateFC

4. Referencias

[1] JD Murray, Mathematical Biology I y II. Spriger-Verlag.
[2] Miklos Farkas, Dymnamical models in Biology. Academic Press.
[3] Gerda de Vries et al, A Course in Mathematical Biology: Quantitative Modeling with Mathematical and Computational Methods. SIAM.
[4] José Luis Gutiérrez Sánchez y Faustino Sánchez Garduño, Matemática del crecimiento orgánico. Las Prensas de Ciencias.
[5] Lourdes Esteva y Manuel Falconi Magaña (coord.), Biología matemática. Un enfoque desde los sistemas dinámicos. Las Prensas de Ciencias.
[6] J. Epstein, Nonlinear dynamics, mathematical biology, and social science. Addison-Wesley.
[7] K.Kaneko, Life: An introduction to complex systems biology. Springer
[8] Fred Brauer, Pauline van den Driessche,Jianhong Wu (Eds.). Mathematical epidemiology. Springer-Verlag
[9] R.W. Shonkwiler y J. Herod. Mathematical Biology. Springer-Verlag
[10] N.F. Britton, Essential Mathematichal biology. Springer-Verlag
[11] Lachlan B. Wilson (ED), Mathematical Biology: Research Trends. Nova Sciences.
[12] J. Istas, Mathematical Modeling for the Life Sciences, Springer.
[13] Vincenzo Capasso. Mathematical Structures of Epidemic Systems, Springer Verlag.
[14] J Keener, Mathemathical Physiology I y II, Springer Verlag.
[15] Alexander R. A. Anderson, Mark A. J. Chaplain, Katarzyna A. Rejniak (ed). Single-Cell-BAsed Models in Biology and Medicine. Birkhäuser
[16] M. E. J. Newman, Networks An Introduction. Oxford university press.
[17] Faustino Sánchez Garduño, Pedro Miramontes y José Luis Gutirerrez(Coord) CLÁSICOS DE LA BIOLOG IA MATEM ATICA. Siglo XXI
[18] Uri Wilensky y W Rand, An Introduction to Agent Based Modeling, The MIT Press.
[19] A.M. Turing, Essential Turing. Oxford University Press.
[20] D.W. Thomson, On Growth and Form. Dover

[21]Daniel Kaplan, Leon Glass.Understanding Nonlinear Dynamics, Springer 1995.

5.Evaluación

• 2 Miniproyectos que consisten en el desarrollo de un problema que implica la modelación de un fenómeno con alguna de las herramientas vistas en clase. No se espera que todos los miniproyectos se entreguen completos, se espera que el estudiante entregue todos los intentos fallidos, debidamente comentados.

• Entrega de un trabajo final profundizando sobre algún tema visto en clase o algún problema interesante, pero que sea de interés para el curso. El trabajo consiste de una parte escrita y de haber condiciones una exposición suscinta.