Modelos estocásticos en la división de bacterias desde el énfasis teórico-computacional

Dentro de la siguiente monografía exploramos el tema del cálculo estocástico en aplicaciones de BioFísica, utilizando dos secciones principales. Inicialmente hacemos una exposición de las bases teóricas formales utilizando el capitulo 4 de cadenas Markov del libro "Introduction to Probability M...

Full description

Autores:
Caicedo Murgueitio, Alejandro
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/73252
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/1992/73252
Palabra clave:
Física
Ecuaciones diferenciales
Estocásticas
Computacional
Física
Rights
openAccess
License
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
Description
Summary:Dentro de la siguiente monografía exploramos el tema del cálculo estocástico en aplicaciones de BioFísica, utilizando dos secciones principales. Inicialmente hacemos una exposición de las bases teóricas formales utilizando el capitulo 4 de cadenas Markov del libro "Introduction to Probability Models" escrito por Sheldon M. Ross. En este damos los pa-sos preliminares sobre procesos de Markov y utilizamos estos para construir la ecuación de Chapman-Kolmogorov discreta. Luego, utilizando el libro "Handbook for Stochastic Methods" escrito por Crispin Gardiner damos una introducción rigurosa a un proceso estocástico con lo cual pasamos la ecuación de CK de una construcción discreta a una continua. Por último, solucionamos la ecuación según el libro "Stochastic Processes in Physics and Chemistry" de N.G Van Kampen. A su vez que utilizaremos estas construcciones para explicar el artículo llamado, "Continuous rate modeling of bacterial stochastic size dynamics" escrito por César Nieto, César Vargas García y Juan M. Pedraza. En este se expresa el cálculo estocástico para encontrar la distribución de tamaños para una población arbitraria de bacterias, prediciendo cuál de las posibles estrategias de división es más probable que sea utilizada. Los cualculos son realizados utilizando la ecuación de balance de población y la ecuación Chapman Kolmogorov. Donde en este documento realizamos todos los resultados analíticos haciendo referencia a las explicaciones de la primera sección y recreamos los modelos numéricos, al mismo tiempo, que estos son verificados con las implementaciones de la biblioteca PyEcoLib desarrollada por Cesar Nieto. De una manera similar se expone las deducciones analíticas del artículo "A mechanistic stochastic framework for regulating bacterial cell división" escrito por Khem Raj Ghusinga, Cesar A. Vargas-Garcia y Abhyudai Singh. En el cual nuevamente reproducimos los resultados teóricos y computacionales, específicamente se desarrolla el proceso estocástico de creación de una proteína el cual se propone como un posible medio de regulación de la división. Además, se llega a una conclusión similar donde la estrategia predilecta de división 1 es Adder.