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Biología de sistemas

103 Estudiantes

Biología de sistemas: Fundamentos y aplicaciones computacionales

Comprender y predecir el funcionamiento y composición de los sistemas biológicos complejos constituidos por células mamíferas, representa un tema de interés para la sociedad, que busca predecir el comportamiento de un sistema completo frente a la presencia, ausencia, excitación o inhibición de alguna de las partes individuales que lo conforman, con el fin de mejorar las herramientas diagnósticas y de tratamiento, que aporten soluciones al sector salud de manera más eficiente, segura, precisa y personalizada para mejorar la calidad de vida de los individuos y contribuir al avance científico y médico de la ciudad y el país.
A lo largo del tiempo se han creado técnicas experimentales que permiten reconocer la relación entre las partes que componen un sistema biológico. Empleando métodos experimentales actuales como la secuenciación de ADN, espectrometría de masa, citometría de flujo y de masa, y la interpretación de las imágenes de células vivas, se pueden cuantificar la expresión génica, el nivel de proteínas y marcar anticuerpos u otros reactivos para teñir células individuales, factores claves para el entendimiento de su funcionamiento.
Las simulaciones computacionales basadas en modelos estadísticos, matemáticos o de redes, hacen uso de los datos experimentales para predecir el funcionamiento de sistemas biológicos complejos. Los modelos estadísticos se basan en los datos experimentales para realizar modelos de regresión y clasificación. Los modelos matemáticos, en cambio, se basan en ecuaciones que describen la física y la química detrás de los sistemas biológicos y en su caracterización experimental para predecir valores de las variables fisicoquímicas. Los modelos de redes se basan en la teoría de grafo y las interconexiones entre moléculas en una vía biológica. Dichos enfoques permiten tener una representación virtual del sistema para realizar predicciones en aras de mejorar el diagnóstico, tratamiento y fortalecer la medicina personalizada.
Este curso tiene como objetivo principal concientizar al estudiante sobre la importancia de la recolección de datos de la población de Medellín a través de métodos experimentales, para generar modelos matemáticos, estadísticos y/o de redes, que permitan realizar predicciones para mejorar las herramientas diagnósticas y de tratamiento, fortaleciendo el desarrollo de la medicina personalizada y contribuyendo a la creación del HUB de ciencias de la vida en la ciudad de Medellín.

 

Alcance y competencias por desarrollar

Al finalizar este curso el profesional estará en capacidad de comprender y plantear soluciones desde el modelado y la simulación computacional a problemas relacionados con sistemas biológicos. Será capaz de preparar los datos obtenidos en experimentos de secuenciación, espectrometría de masa y citometría de flujo, entre otros., para su análisis estadístico (Top-Down) y matemático (Bottom-Up), mediante el uso de software libre. A partir de las simulaciones, el estudiante estará en capacidad de analizar y sentar las bases para predecir el funcionamiento de sistemas biológicos y podrá identificar oportunidades de aplicación desde su propio campo de acción que favorezcan la consolidación del HUB de ciencias de la vida en la ciudad de Medellín.

Objetivos General

Desarrollar capacidades de modelado y simulación computacional a partir de enfoques matemáticos y estadísticos que hacen uso de datos experimentales de sistemas biológicos para aportar al desarrollo del área de la salud en la ciudad de Medellín, mediante el uso de herramientas disruptivas de alta tecnología, fomentado la consolidación del HUB de ciencias de la vida en la ciudad.

Objetivos Específicos

  • Conocer grosso modo las técnicas experimentales en ciencias ómicas como la secuenciación de ARN, espectrometría de masa, citometría de flujo/masa e imágenes de células vivas.
  • Obtener bases útiles de programación y capacidades de organización de datos experimentales para su correcta lectura y análisis en un software libre.
  • Comprender y aplicar modelos de redes para el análisis de datos en expresión génica y secuenciación profunda.
  • Conocer y aplicar las técnicas estadísticas de clusterización, análisis de componentes principales y redes de asociación funcional para analizar y proponer soluciones a problemas en sistemas biológicos.
  • Comprender y aplicar los modelos matemáticos basados en ecuaciones diferenciales y en modelos estocásticos para solucionar problemas relacionados con los sistemas biológicos como el ciclo celular y la señalización eléctrica.
  • Hacer uso de las habilidades obtenidas en el curso para desarrollar un proyecto individual relativo al campo de estudio y/o trabajo específico del estudiante que fomente el desarrollo del HUB de ciencias de la vida de la ciudad de Medellín.

Instructor

FINCLI: Formación en Investigación Clínica. Iniciativas de formación a través de contenidos especializados que apoye el talento humano profesional.

CRONOGRAMA DE CLASES SINCRÓNICAS BIOLOGÍA DE SISTEMAS 

 

  • Sábado 17 Oct
    9 a 11 am
  • Bienvenida e introducción al curso.
  • Ver clase
  • Sábado 31 Oct
    9 a 11 am
  • Caso práctico de regresión logística y análisis de componentes principales
  • Ver clase
  • Sábado 7 Nov
    9 a 11 am
  • Caso práctico de Clustering y modelos de redes en biología de sistemas.
  • Ver clase
  • Sábado 14 Nov
    9 a 11 am 
  • Práctica manejo básico y solución de ODEs con Octave
  • Ver clase
  • Sábado 21 Nov
    9 a 11 am
  • Práctica estabilidad y biestabilidad
  • Ver clase
  • Sábado 28 Nov
    9 a 11 am
  • Práctica modelo del ciclo celular
  • Ver clase
  • Sábado 5/12
    9 a 11 am
  • Práctica modelo de señalización eléctrica, PDEs y modelos estocásticos.
Gratis
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