Temas selectos de análisis numérico y computación científica I - 4.5 hrs/sem
Azpeitia Eugenio
Análisis computacionales del comportamiento de grupos multicelulares.
El curso buscará estudiar cómo las variaciones en la adhesividad de los patrones celulares influyen en la transición a la multicelularidad y en la formación de estructuras complejas. Se explorarán metodologías numéricas y computacionales, en particular modelos de Potts, para modelar dinámicas de interacción entre conjuntos de células. Posteriormente se verá como analizar los resultados mediante técnicas de análisis topológico de datos (TDA), integrando aspectos biológicos con enfoques matemáticos.
Temario
El curso se dividirá en cuatro partes:
1) Modelado de Adhesividad Celular
Simulación de dinámicas de grupos multicelulares con modelos de Potts:
Implementación de algoritmos para simular interacciones entre células, evaluando cómo estas interacciones afectan la organización y morfología.
Uso de métodos numéricos para resolver ecuaciones que describen la dinámica de agrupamientos celulares usando el software CC3D.
2) Análisis Topológico de Datos (TDA):
Fundamentos de la TDA y su aplicación en la clasificación de patrones multicelulares.
Generación de diagramas de persistencia y su análisis para extraer características de la organización celular.
Visualización y Interpretación de Resultados:
3) Técnicas de visualización de datos complejos mediante heatmaps y diagramas de persistencia, facilitando la interpretación de las relaciones entre patrones.
4) Discusión sobre la relevancia biológica de los hallazgos obtenidos a partir de los análisis matemáticos y computacionales.
Bibliografía
Newman, S. A., & Bhat, R. (2009). Dynamical patterning modules: a" pattern language" for development and evolution of multicellular form. International Journal of Developmental Biology, 53(5), 693.
Swat, M. H., Thomas, G. L., Belmonte, J. M., Shirinifard, A., Hmeljak, D., & Glazier, J. A. (2012). Multi-scale modeling of tissues using CompuCell3D. In Methods in cell biology (Vol. 110, pp. 325-366). Academic Press.
Rabadán, R., & Blumberg, A. J. (2019). Topological data analysis for genomics and evolution: topology in biology. Cambridge University Press.
Bhaskar, D., Zhang, W. Y., Volkening, A., Sandstede, B., & Wong, I. Y. (2023). Topological data analysis of spatial patterning in heterogeneous cell populations: clustering and sorting with varying cell-cell adhesion. npj Systems Biology and Applications, 9(1), 43.
Requisitos
Conocimientos básicos de programación en python
Nociones de biología evolutiva y biología del desarrollo
Conocimientos básicos de topología
