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Modelos de expresión genética

Simulación en simulink de varios modelos géneticos
by

Carles Navarro

on 9 June 2013

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Modelos de expresión genética Carles navarro Lopez
Sandra Osuna Modelos de expresión genética Carles Navarro López
Sandra Osuna Betancourt
Javier Rodríguez Benítez ÍNDICE
Introducción
Modelo de Estado Estacionario
Ruido molecular
Autorregulación
Represión mutua
Ciclos circadianos
Conclusiones Introducción Las proteínas son el producto de la expresión de un gen. La concentración de éstas en una célula se basa en el balance de al menos siete procesos. Síntesis del ARN primario (proceso denominado Transcripción) Modificación del ARN, con el fin de convertirlo en ARN mensajero (ARNm) Degradación del
ARNm Síntesis de las proteínas
(proceso denominado Traducción) Modificación de las proteínas Direccionamiento y traslado de proteínas Degradación de proteínas Mensaje del gen transcripción a ARN Interpretación en la célula ARNm Traducción en los ribosomas proteínas Ruido molecular La aleatoriedad en las reacciones celulares genera ruido molecular. La variación natural debida a éste puede contribuir a la respuesta rápida por parte del individuo a los cambios del ambiente. Autorregulación Regulación Cruzada Esta variación del modelo de autoregulación es considerando que las proteínas pueden reprimir o activar la producción de otras moléculas de RNAm Ciclos Circadianos Si se tienen en cuenta que este tipo de reacciones biológicas intervienen mas partículas y que están mas interrelacionadas, obtenemos los ciclos circadianos Conclusiones Modelo de Estado Estacionario Modelo de Autorregulación Funciones de Regulación po=1000nM po=100nM Rango Teórico
p = 100-1000nM
m = 1-10mM po=1000nM Represión
po=150nM Activación r1>r2 r1<r2 Estabilidad Ciclos Circadianos Periodicidad
Teoría del Caos
Ecuaciones de Estado
Modelo Determinista
Modelo Estocástico Periodicidad Caos Todos los modelos presentados son adecuados dependiendo del grado de precisión o del fenómeno que se quiera obtener o estudiar.
Es posible el uso de estos modelos como base a estudios mas complejos en aplicaciones de genética.
La naturaleza caótica de la expresión genética permite los procesos de evolución y la adaptación de las especies.
Es posible estudiar enfermedades de origen genético mediante el análisis de los Atractores. Bibliografía Gracias por su
Atención !! Diseño de Forma de un modelo dinámico de un gen en una cepa de macrófagos. Nathalie Barbosa Roa. Universidad Nacional Colombia, Bogota DC. 2010.
Matemática de los Sistemas Biológicos. Guillermo Abramson. Centro Atómico de Bariloche, Instituto Balseiro y CONICET. Argentina, Bariloche 2012
Biología. Neil A. Campbell University of California, California, Riverside. 2007
Fundamentos de Bioquímica Metabólica. José Maria Tejión Rivera. Universidad Complutense de Madrid. Madrid, España. 2006
Stochastic models for circadian rhythms. Didier Gonze. Universitè libre de Bruxelles. Bruxelles, Bélgica. 2002 Modelo de Estado Estacionario
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