Enseñanza de la Bioinformatica y la Biología Computacional

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

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  • Muchas gracias Profesor Pineda por la conferencia dictada en el IPEN
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Enseñanza de la Bioinformatica y la Biología Computacional

  1. 1. Enseñanza de la Bioinformatica y la Biologia Computacional Para una vision Integral de la Biologia Blgo. Roberto Pineda
  2. 2. Biología, Informática y Computación
  3. 3. Cibernetica y TGSWiener Bertalanffy
  4. 4. 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
  5. 5. Disciplinaridad• Multidisciplinariedad• Interdisciplinariedad• Transdisciplinariedad
  6. 6. Biomimetica• Educación: Piaget• Memética: Dawkins• Algoritmos Genéticos• Redes Neurales
  7. 7. NO ES BIOINFORMATICA Algoritmos Geneticos Redes Neuronales • Son llamados así porque se inspiran en la • La clase de problemas que mejor se evolución biológica y su base genético- resuelven con las redes neuronales son los molecular. Estos algoritmos hacen mismos que el ser humano resuelve evolucionar una población de individuos mejor: Asociación, evaluación, y sometiéndola a acciones aleatorias reconocimiento de patrones. Las redes semejantes a las que actúan en la neuronales son perfectas para problemas evolución biológica (mutaciones y que son muy difíciles de calcular pero que recombinaciones genéticas), así como no requieren de respuestas perfectas, sólo también a una selección de acuerdo con respuestas rápidas y buenas. Tal y como algún criterio, en función del cual se acontece con el escenario bursátil en el decide cuáles son los individuos más que se quiere saber adaptados, que sobreviven, y cuáles los ¿compro?, ¿vendo?, ¿mantengo?, o en el menos aptos, que son descartados. 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 debeseguir, para dar solución a un problema específico.
  8. 8. Matrimonio: Biología e Informática• historia
  9. 9. 1600 S.XVIIPascal La Pascalina La Calculadora Universal Leibniz
  10. 10. 1700 S.XVIIILamarck Linneo
  11. 11. 1800 S.XIX MendelDarwin
  12. 12. 1950 S.XXENIAC Mauchly y Eckert V. Neumann y la EDVAC
  13. 13. 1950 S.XXRosalind Franklin y la difracción Watson y Crick De rayos X
  14. 14. 1969
  15. 15. Gran capacidad de cómputo Supercomputadora Cluster de computadorasYa tenemos la posibilidad de simular sistemas bien complejos.
  16. 16. Bases de Datos• Biodiversidad• Moleculares: – Secuencias – Estructuras – Redes y Ontologias
  17. 17. Alineamiento de Secuencias• Secuenciamiento Shot Gun• Algoritmo Smith-Waterman• Matrices PAM, (Point Accepted Mutation)• Evolución de Secuencias y Proteínas
  18. 18. M&M• http://www.youtube.com/watch?v=8O3qEtH7 6OA
  19. 19. BioNetworkshttp://oracleofbacon.org/
  20. 20. Sistemas Dinamicos Complejos Equilibrio CaosEQUILIBRIO CAOS Alejado del Equilibrio ESTRUCTURA DISIPATIVA Al Borde del Caos
  21. 21. 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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