Abstract:
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[ES] Mediante el presente trabajo se pretende caracterizar el rango de valores adoptables por
los parámetros de un modelo dinámico en un circuito biológico mediante optimización
multiobjetivo.
El circuito genético ...[+]
[ES] Mediante el presente trabajo se pretende caracterizar el rango de valores adoptables por
los parámetros de un modelo dinámico en un circuito biológico mediante optimización
multiobjetivo.
El circuito genético utilizado para este experimento consiste en un sistema incoherente de
tipo I que actuará como sensor a la introducción de una proteína. Este circuito ha sido elegido dada
su simplicidad y ubicuidad como elemento básico en otros circuitos. Esto se debe a la importancia
del desarrollo de circuitos biológicos que actúen como módulos estándar para su uso en el diseño
de conjuntos más complejos. A su vez, su función de sensor es una representación del gran
potencial y versatilidad que tiene hoy en día el campo de la biología sintética.
Durante el trabajo se describirá en detalle el modelo matemático utilizado y se indicarán los
pasos realizados para su obtención. Se detallará su proceso de implementación y reducción para su
uso computacional, así como los métodos utilizados para la optimización e identificación de los
parámetros.
A continuación, se detallará el proceso de obtención de un software con la mayor
estabilidad posible, sencillo de utilizar y alterar para el uso de diferentes modelos matemáticos en
el proceso de optimización multiobjetivo. Este software deberá poder leer los datos experimentales
de diversos experimentos con las menores variaciones al código posibles, obtener las diferentes
soluciones dentro de la frontera de Pareto proporcionadas por la optimización y validación
posterior cualitativa y cuantitativa mediante datos experimentales.
Finalmente utilizando este código se realizará la identificación de diversos parámetros del
modelo y como, la variación de rangos de búsqueda puede afectar a una mejor o peor adaptación
a los datos experimentales. El análisis de los conjuntos de soluciones obtenidos se llevará acabo
usando técnicas de validación cualitativa y cuantitativa del error.
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