Enseñanza de la Bioinformatica y la Biología Computacional
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Enseñanza de la Bioinformatica y la Biologia Computacional
Para una vision Integral de la Biologia
Blgo. Roberto Pineda
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Biología, Informática y Computación
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Cibernetica y TGS
Wiener Bertalanffy
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Sistemas
• Conway: Juego de la Vida• http://www.bitstorm.org/gameoflife/
• Biomorfos: Richard Dawkins• http://www.annanardella.it/biomorph.html#quick
• Autopoiesis: Maturana• http://ccl.northwestern.edu/courses/mam2009/student_work/Autopoiesis.html
• Kauffman: redes boleanas• http://www.mariusthart.net/specials/kauffman/kauffman.html
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Disciplinaridad
• Multidisciplinariedad
• Interdisciplinariedad
• Transdisciplinariedad
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Biomimetica
• Educación: Piaget
• Memética: Dawkins
• Algoritmos Genéticos
• Redes Neurales
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NO ES BIOINFORMATICA
Algoritmos Geneticos• Son llamados así porque se inspiran en la
evolución biológica y su base genético-molecular. Estos algoritmos hacen evolucionar una población de individuos sometiéndola a acciones aleatoriassemejantes a las que actúan en la evolución biológica (mutaciones y recombinaciones genéticas), así como también a una selección de acuerdo con algún criterio, en función del cual se decide cuáles son los individuos más adaptados, que sobreviven, y cuáles los menos aptos, que son descartados.
Redes Neuronales• La clase de problemas que mejor se
resuelven con las redes neuronales son los mismos que el ser humano resuelve mejor: Asociación, evaluación, y reconocimiento de patrones. Las redes neuronales son perfectas para problemas que son muy difíciles de calcular pero que no requieren de respuestas perfectas, sólo respuestas rápidas y buenas. Tal y como acontece con el escenario bursátil en el que se quiere saber ¿compro?, ¿vendo?, ¿mantengo?, o en el reconocimiento cuando se desea saber ¿se parece? ¿es el mismo pero tienen una ligera modificación?
Un Algoritmo es una serie de pasos organizados que describe el proceso que se debe seguir, para dar solución a un problema específico.
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Matrimonio: Biología e Informática
• historia
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1600 S.XVII
Pascal
La Pascalina
La Calculadora UniversalLeibniz
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1700 S.XVIII
Lamarck
Linneo
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1800 S.XIX
Darwin Mendel
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1950 S.XX
ENIAC
V. Neumann y la EDVAC
Mauchly y Eckert
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1950 S.XX
Rosalind Franklin y la difracción
De rayos XWatson y Crick
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1969
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Gran capacidad de cómputo
Ya tenemos la posibilidad de simular sistemas bien complejos.
Supercomputadora Cluster de computadoras
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Bases de Datos
• Biodiversidad
• Moleculares:
– Secuencias
– Estructuras
– Redes y Ontologias
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Alineamiento de Secuencias
• Secuenciamiento Shot Gun
• Algoritmo Smith-Waterman
• Matrices PAM, (Point Accepted Mutation)
• Evolución de Secuencias y Proteínas
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M&M
• http://www.youtube.com/watch?v=8O3qEtH76OA
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BioNetworks
http://oracleofbacon.org/
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EQUILIBRIO CAOS
Alejado del Equilibrio
Al Borde del Caos
Equilibrio Caos
ESTRUCTURA DISIPATIVA
Sistemas Dinamicos Complejos
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Modelado Basado en Agentes
• http://ccl.northwestern.edu/netlogo/models/WolfSheepPredation
• http://ccl.northwestern.edu/netlogo/models/Flocking
• http://ccl.northwestern.edu/netlogo/models/Ants
• http://ccl.northwestern.edu/netlogo/models/Daisyworld
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