Tesis Doctoral
P systems, a computacional modelling framework for systems biology
Título alternativo | Sistemas P: un marco computacional para la biología de sistemas |
Autor/es | Romero Campero, Francisco José |
Director | Pérez Jiménez, Mario de Jesús
Gheorghe, Marian |
Departamento | Universidad de Sevilla. Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial |
Fecha de publicación | 2007 |
Fecha de depósito | 2014-11-27 |
Resumen | "Los programas informáticos que modelizan células facilitarán el trabajo de los biólogos. Se basa en hacer modelos de células, por lo que llevo tres años en los que estoy realizando modelos de sistemas biológicos en ... "Los programas informáticos que modelizan células facilitarán el trabajo de los biólogos. Se basa en hacer modelos de células, por lo que llevo tres años en los que estoy realizando modelos de sistemas biológicos en bacterias. Una parte de programación la realizan ingenieros de software, pero yo monto el algoritmo o el modelo que simula el comp ... ortamiento de las bacterias y hago el proceso de validación de comparación con los datos del biólogo. El lenguaje que utilizan estos modelos de células está muy cerca del que emplean los biólogos y realizar experimentos con modelos de sistemas celulares desde un ordenador es relativamente fácil, en comparación con el esfuerzo de tiempo y dinero que supone elaborar las pruebas necesarias en un laboratorio hasta alcanzar resultados. Los biólogos no están acostumbrados a modelizar y es muy difícil obtener conocimientos del montón de datos que nos proporcionan. Así pues, nosotros intentamos simplificarlos y abstraerlos hasta conseguir un nuevo conocimiento. El modelo que diseñemos se tiene que comportar tal y como los biólogos indican, así ellos podrán trabajar desde un primer momento con nuestros programas para ver cómo funcionan los experimentos desde el ordenador. Una vez que ya lo hayan comprobado podrán saber si es rentable llevarlo al laboratorio." |
Cita | Romero Campero, F.J. (2007). P systems, a computacional modelling framework for systems biology. (Tesis Doctoral Inédita). Universidad de Sevilla, Sevilla. |
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O_Tesis-PROV2.pdf | 2.007Mb | [PDF] | Ver/ | |