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dc.contributor.advisor | Picó Marco, Jesús Andrés | es_ES |
dc.contributor.advisor | Navarro Herrero, José Luís | es_ES |
dc.contributor.author | Villalba Pérez, Luis | es_ES |
dc.date.accessioned | 2017-07-13T07:03:39Z | |
dc.date.available | 2017-07-13T07:03:39Z | |
dc.date.created | 2017-07-10 | |
dc.date.issued | 2017-07-13 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/85065 | |
dc.description.abstract | [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. | es_ES |
dc.language | Español | es_ES |
dc.publisher | Universitat Politècnica de València | es_ES |
dc.rights | Reconocimiento - No comercial (by-nc) | es_ES |
dc.subject | Biología sintética | es_ES |
dc.subject | Identificación de sistemas dinámicos | es_ES |
dc.subject | Diseño de experimentos | es_ES |
dc.subject | Optimización multi-objetivo | es_ES |
dc.subject | Circuito genético sintético | es_ES |
dc.subject.classification | INGENIERIA DE SISTEMAS Y AUTOMATICA | es_ES |
dc.subject.other | Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales-Grau en Enginyeria en Tecnologies Industrials | es_ES |
dc.title | Caracterización experimental de un circuito genético sintético | es_ES |
dc.type | Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado | es_ES |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática - Departament d'Enginyeria de Sistemes i Automàtica | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Villalba Pérez, L. (2017). Caracterización experimental de un circuito genético sintético. http://hdl.handle.net/10251/85065. | es_ES |
dc.description.accrualMethod | TFGM | es_ES |
dc.relation.pasarela | TFGM\70190 | es_ES |