enseñanza de la bioinformatica y la biología computacional

Enseñanza de la Bioinformatica y la Biologia Computacional

Para una vision Integral de la Biologia

Blgo. Roberto Pineda

Biología, Informática y Computación

Cibernetica y TGS

Wiener Bertalanffy

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

Disciplinaridad

• Multidisciplinariedad

• Interdisciplinariedad

• Transdisciplinariedad

Biomimetica

• Educación: Piaget

• Memética: Dawkins

• Algoritmos Genéticos

• Redes Neurales

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.

Matrimonio: Biología e Informática

• historia

1600 S.XVII

Pascal

La Pascalina

La Calculadora UniversalLeibniz

1700 S.XVIII

Lamarck

Linneo

1800 S.XIX

Darwin Mendel

1950 S.XX

ENIAC

V. Neumann y la EDVAC

Mauchly y Eckert

1950 S.XX

Rosalind Franklin y la difracción

De rayos XWatson y Crick

1969

Gran capacidad de cómputo

Ya tenemos la posibilidad de simular sistemas bien complejos.

Supercomputadora Cluster de computadoras

Bases de Datos

• Biodiversidad

• Moleculares:

– Secuencias

– Estructuras

– Redes y Ontologias

Alineamiento de Secuencias

• Secuenciamiento Shot Gun

• Algoritmo Smith-Waterman

• Matrices PAM, (Point Accepted Mutation)

• Evolución de Secuencias y Proteínas

M&M

• http://www.youtube.com/watch?v=8O3qEtH76OA

BioNetworks

http://oracleofbacon.org/

EQUILIBRIO CAOS

Alejado del Equilibrio

Al Borde del Caos

Equilibrio Caos

ESTRUCTURA DISIPATIVA

Sistemas Dinamicos Complejos

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