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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Conferencia dictada en el Instituto Peruano de Energía Nuclear (IPEN) el 25 de Marzo del 2013

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Page 1: 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

Page 2: Enseñanza de la Bioinformatica y la Biología Computacional

Biología, Informática y Computación

Page 3: Enseñanza de la Bioinformatica y la Biología Computacional

Cibernetica y TGS

Wiener Bertalanffy

Page 4: Enseñanza de la Bioinformatica y la Biología Computacional

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

Page 5: Enseñanza de la Bioinformatica y la Biología Computacional

Disciplinaridad

• Multidisciplinariedad

• Interdisciplinariedad

• Transdisciplinariedad

Page 6: Enseñanza de la Bioinformatica y la Biología Computacional

Biomimetica

• Educación: Piaget

• Memética: Dawkins

• Algoritmos Genéticos

• Redes Neurales

Page 7: Enseñanza de la Bioinformatica y la Biología Computacional

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.

Page 8: Enseñanza de la Bioinformatica y la Biología Computacional

Matrimonio: Biología e Informática

• historia

Page 9: Enseñanza de la Bioinformatica y la Biología Computacional

1600 S.XVII

Pascal

La Pascalina

La Calculadora UniversalLeibniz

Page 10: Enseñanza de la Bioinformatica y la Biología Computacional

1700 S.XVIII

Lamarck

Linneo

Page 11: Enseñanza de la Bioinformatica y la Biología Computacional

1800 S.XIX

Darwin Mendel

Page 12: Enseñanza de la Bioinformatica y la Biología Computacional

1950 S.XX

ENIAC

V. Neumann y la EDVAC

Mauchly y Eckert

Page 13: Enseñanza de la Bioinformatica y la Biología Computacional

1950 S.XX

Rosalind Franklin y la difracción

De rayos XWatson y Crick

Page 14: Enseñanza de la Bioinformatica y la Biología Computacional

1969

Page 15: Enseñanza de la Bioinformatica y la Biología Computacional

Gran capacidad de cómputo

Ya tenemos la posibilidad de simular sistemas bien complejos.

Supercomputadora Cluster de computadoras

Page 16: Enseñanza de la Bioinformatica y la Biología Computacional
Page 17: Enseñanza de la Bioinformatica y la Biología Computacional

Bases de Datos

• Biodiversidad

• Moleculares:

– Secuencias

– Estructuras

– Redes y Ontologias

Page 18: Enseñanza de la Bioinformatica y la Biología Computacional

Alineamiento de Secuencias

• Secuenciamiento Shot Gun

• Algoritmo Smith-Waterman

• Matrices PAM, (Point Accepted Mutation)

• Evolución de Secuencias y Proteínas

Page 20: Enseñanza de la Bioinformatica y la Biología Computacional

BioNetworks

http://oracleofbacon.org/

Page 21: Enseñanza de la Bioinformatica y la Biología Computacional

EQUILIBRIO CAOS

Alejado del Equilibrio

Al Borde del Caos

Equilibrio Caos

ESTRUCTURA DISIPATIVA

Sistemas Dinamicos Complejos

Page 23: Enseñanza de la Bioinformatica y la Biología Computacional