Enseñanza de la Bioinformatica y la Biología Computacional
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Este documento presenta una visión integral de la bioinformática y la biología computacional, destacando su intersección con disciplinas como la biología, la informática, la cibernética y la teoría de sistemas. Explora temas como la multidisciplinariedad, la interdisciplinariedad, la transdisciplinariedad y la biomimética, y examina herramientas como los algoritmos genéticos, las redes neuronales y la modelización basada en agentes. El documento también traza brevemente la historia del matrimonio
Enseñanza de la Bioinformatica y la Biología Computacional
- 1. Enseñanza de la Bioinformatica y la Biologia Computacional Para una vision Integral de la Biologia Blgo. Roberto Pineda
- 2. Biología, Informática y Computación
- 3. Cibernetica y TGS Wiener Bertalanffy
- 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. Disciplinaridad • Multidisciplinariedad • Interdisciplinariedad • Transdisciplinariedad
- 6. Biomimetica • Educación: Piaget • Memética: Dawkins • Algoritmos Genéticos • Redes Neurales
- 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 debe seguir, para dar solución a un problema específico.
- 8. Matrimonio: Biología e Informática • historia
- 9. 1600 S.XVII Pascal La Pascalina La Calculadora Universal Leibniz
- 10. 1700 S.XVIII Lamarck Linneo
- 11. 1800 S.XIX Mendel Darwin
- 12. 1950 S.XX ENIAC Mauchly y Eckert V. Neumann y la EDVAC
- 13. 1950 S.XX Rosalind Franklin y la difracción Watson y Crick De rayos X
- 14. 1969
- 15. Gran capacidad de cómputo Supercomputadora Cluster de computadoras Ya tenemos la posibilidad de simular sistemas bien complejos.
- 17. Bases de Datos • Biodiversidad • Moleculares: – Secuencias – Estructuras – Redes y Ontologias
- 18. Alineamiento de Secuencias • Secuenciamiento Shot Gun • Algoritmo Smith-Waterman • Matrices PAM, (Point Accepted Mutation) • Evolución de Secuencias y Proteínas
- 21. Sistemas Dinamicos Complejos Equilibrio Caos EQUILIBRIO CAOS Alejado del Equilibrio ESTRUCTURA DISIPATIVA Al Borde del Caos
- 22. 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