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Rango para el que el modelo Verhulst-Pearl es una buena aproximación

Rango para el que el modelo Verhulst-Pearl es una buena aproximación



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El modelo de Verhulst-Pearl describe el crecimiento de una población utilizando la ecuación diferencial, $$ frac {dN} {dt} = rN left ( frac {K-N} {K} right) $$ donde N es la población (número de organismos), r, el factor de crecimiento intrínseco y K la capacidad de carga de la naturaleza para esa especie. Resolviendo la ecuación diferencial, podemos obtener una relación entre el tiempo y la población instantánea, dada como, $$ frac {N} {K-N} = frac {N_o} {K-N_o} e ^ { frac {rt} {K}} $$ Dónde $ N_o $ es la población inicial. Por un valor general de $ N_o $, el modelo de crecimiento logístico puede predecir la población con bastante precisión. Pero no creo que el gráfico sea del todo correcto si tenemos valores muy bajos o muy altos de población inicial (cerca de la saturación).

Entonces, ¿cuál es el rango de población inicial donde el modelo logístico funciona como una buena aproximación?


Aprendizaje de representación gráfica para biología unicelular

Los gráficos capturan muchos fenómenos en la genómica unicelular, que van desde la similitud y proximidad célula-célula hasta las redes reguladoras de genes dentro de las células.

El aprendizaje de representación gráfica identifica patrones complejos en datos estructurados en gráficos relevantes para cuestiones biológicas de forma automatizada.

Los enfoques comunes basados ​​en gráficos en biología unicelular, como la detección de comunidades y los paseos aleatorios, pueden extenderse fácilmente al marco del aprendizaje de representación de gráficos y, por lo tanto, beneficiarse de las ventajas del aprendizaje profundo.


Considere los siguientes datos:

Usando la extrapolación con una función lineal y una función cuadrática para estimar el valor de X = 1,5. Comentario.

(-0.73507, 0.17716), (-0.58236, 0.13734), (-0.22868, 0.00741),
(0.24253, -0.00397), (0.27129, 0.01410), (0.31244, 0.08215),
(0.51378, 0.04926), (0.59861, 0.14643), (0.63754, 0.08751)

Observamos que ambas técnicas dan respuestas, pero si graficamos tanto los puntos como los polinomios de interpolación, como se muestra en la Figura 2, notamos que la función cuadrática parece ajustarse mejor a los puntos. Además, al observar los coeficientes, el segundo polinomio sugiere que la forma real de los datos puede ser y(X) = 0.30768 X 2 .

Figura 2. Extrapolación de puntos en el ejemplo 3.


Bueno Ol & # 8217 Desviación estándar

La desviación estándar es la forma estándar en la que entendemos e informamos la variabilidad. Lo más asombroso de la desviación estándar es que podemos usarla no solo para describir datos, sino también para realizar análisis adicionales como ANOVA o regresiones lineales múltiples.

La desviación estándar es un método confiable para determinar qué tan variables son los datos tanto para una muestra como para una población. Por supuesto, no podemos conocer realmente la desviación estándar de una población, pero con la desviación estándar de una muestra, podemos inferirla.

La desviación es cuánto varía una puntuación de la media general de los datos. En el caso de nuestros datos de ejemplo, sería cuánto difiere cada valor de la media de 15. Generalmente usamos s para representar la desviación. Para nuestros datos, la desviación es

Al igual que el rango, cuanto mayor sea la diferencia entre los valores más alto y más bajo, mayor será la desviación y mayor la variabilidad. En una nota al margen, sus desviaciones siempre deben sumar cero.

Calcular la desviación estándar

Puede parecer extraño que las puntuaciones de desviación sumen cero, pero la desviación estándar puede ser un valor distinto de cero. Esto se debe a la forma en que se calcula la desviación estándar. La desviación estándar se calcula como una suma de cuadrados en lugar de solo puntuaciones desviadas. La fórmula para la desviación estándar se parece a

Entonces, para nuestro X1 conjunto de datos, la desviación estándar es 7,9 mientras que X3 es 54,0. Esto representa una GRAN diferencia en variabilidad. La desviación estándar para X2 es 1,58, lo que indica una desviación ligeramente menor.

Pero John, ¿cuánta desviación estándar es demasiada?

Otra gran pregunta, y una para la que desearía tener una respuesta dura y rápida. En general, cuanto más cerca esté de cero su desviación estándar, menor será la variabilidad de sus datos. Eso significaría que sus valores están relativamente cerca de la media, tal como vemos en la X2 conjunto de datos. Una regla empírica que me enseñaron al principio de mi carrera en estadística fue que bien la desviación estándar debe ser menor que el valor de la media. Entonces X3& # 8216s la desviación estándar de 54.0 definitivamente NO es buena. Significa, en promedio, que los valores difieren enormemente de la media.

En última instancia, tanto el rango como la desviación estándar le dan una idea sobre la variabilidad de sus datos o cuánto difiere cada valor de la media. Cuanto menor sea su rango o desviación estándar, menor y mejor será su variabilidad para un análisis posterior. El rango es útil, pero la desviación estándar se considera la medida más confiable y útil para los análisis estadísticos. En cualquier caso, ambos son necesarios para comprender verdaderamente los patrones en sus datos. ¡Felices estadísticas!


Resultados

Se obtuvieron medidas biométricas (circunferencia de la cabeza y el abdomen y longitud femoral) de 18 959 fetos de 20 a 36 semanas de gestación. La mediana (rango intercuartílico (IQR)) ± DE del número de exámenes realizados en cada semana de gestación fue 134 (251602) ± 1230. En 9577 (50,5%) casos, se dispuso de información sobre el sexo al nacer. Fueron 4708 (49,2%) mujeres y 4869 (50,8%) varones recién nacidos. En los 9382 casos restantes, no se utilizó información sobre el sexo fetal porque no se confirmó al nacer.

Los EFW sin procesar se ajustaron satisfactoriamente con un modelo polinomial cuártico de la siguiente manera (todos los EFW en gy la edad gestacional (EG) en semanas exactas).

Las DE de EFW a lo largo de la edad gestacional se ajustaron mediante un ajuste cuadrático. Los ajustes para las DE fueron los siguientes (todos los DE en gy edad gestacional (EG) en semanas exactas).

La Tabla 1 muestra la media predicha y la DE para EFW a nivel mundial, así como en hombres y mujeres, a las 20-36 semanas de gestación. La Tabla 2 muestra la media, 3º, 10º, 90º y 97º percentiles para EFW a las 20-36 semanas.

GA (semanas) Peso fetal estimado (g)
En general Machos Hembras
Significar Dakota del Sur Significar Dakota del Sur Significar Dakota del Sur
20 343 36 327 37 340 23
21 419 44 432 43 405 44
22 493 54 518 50 473 64
23 572 65 596 60 551 83
24 662 77 677 71 642 101
25 767 90 771 84 750 118
26 890 105 882 99 876 134
27 1031 121 1015 116 1021 149
28 1192 139 1171 135 1184 163
29 1369 158 1349 155 1362 177
30 1561 178 1546 178 1552 189
31 1761 199 1756 202 1748 201
32 1964 222 1972 228 1944 212
33 2162 246 2183 256 2131 222
34 2345 272 2377 286 2301 231
35 2503 299 2539 318 2442 239
36 2624 327 2652 352 2542 246
  • EG, edad gestacional (semanas): las fracciones de semanas se calcularon a la semana más cercana, y las fracciones de ≤4 días y & gt5 días se asignaron a la semana más cercana más baja y más alta, respectivamente.
GA (semanas) Centile
3 rd 10 th 50 th 90 th 97 th
20 274 296 343 389 411
21 335 362 419 476 503
22 392 424 493 562 595
23 451 489 572 655 694
24 518 564 662 760 806
25 597 651 767 882 937
26 692 755 890 1024 1087
27 803 876 1031 1187 1259
28 931 1014 1192 1369 1453
29 1073 1168 1369 1571 1666
30 1227 1333 1561 1788 1895
31 1386 1506 1761 2016 2136
32 1546 1680 1964 2248 2382
33 1699 1847 2162 2477 2625
34 1834 1997 2345 2693 2856
35 1942 2121 2503 2886 3065
36 2009 2205 2624 3042 3238
  • EG, edad gestacional (semanas): las fracciones de semanas se calcularon a la semana más cercana, y las fracciones de ≤4 días y & gt5 días se asignaron a la semana más cercana más baja y más alta, respectivamente.

La Figura 1 muestra los gráficos globales para la media, 3º, 10º, 90º y 97º percentiles de EFW. La Figura 2 ilustra los mismos gráficos para hombres y mujeres por separado. La Figura 3 ilustra la calidad de ajuste de nuestro modelo con la distribución de Z-puntuaciones que calculamos en función de las ecuaciones ajustadas. La media y la desviación estándar de este Z-la distribución de puntuaciones fueron -0,002 y 0,98, respectivamente, estos valores estaban muy cerca de los valores teóricos de 0 y 1, respectivamente 10.

Gráficos de peso fetal estimado (EFW), construidos a partir de una población francesa de 18 959 fetos, con percentiles ajustados 3º, 10º, 50º, 90º y 97º.

Gráficos de peso fetal estimado (EFW) específicos por género, construidos a partir de una población francesa de 18 959 fetos, con percentiles ajustados 3º, 10º, 50º, 90º y 97º: (a) machos (b) hembras.

Distribución de Z-puntuaciones obtenidas en base a nuestro modelo ajustado construido a partir de una población francesa de 18 959 fetos. La distribución observada (media, -0,002 DE, 0,98) está muy cerca de la distribución normal estándar, lo que ilustra la calidad de ajuste de nuestro modelo.

La Tabla 3 muestra la media predicha, los percentiles 3 y 97 para el peso al nacer y la PEF. Entre las semanas 25 y 35 de gestación, la PEF media fue notablemente mayor que el peso medio real al nacer, con discrepancias de hasta el 16% del peso al nacer a las 30 semanas (peso al nacer previsto = 1341 g, PEF previsto = 1561 g). Esta discrepancia fue aún mayor cuando se compararon los 3 er percentiles previstos, con discrepancias de hasta el 62% del peso al nacer a las 29 semanas, es decir, para un 3 er percentil previsto para el peso al nacer de 663 g, el 3 er percentil predicho para EFW fue 1073. gramo. Entre las semanas 28 y 32, el percentil 50 para el peso al nacer comparado aproximadamente con el percentil 10 para la EFW. La Figura 4 muestra la discrepancia entre la media predicha, los percentiles 10 y 90 para el peso al nacer y la PFE.

Comparación de nuestra nueva tabla de referencia de peso fetal estimado (EFW) (líneas continuas), en una población francesa de 18959 fetos, con la tabla de referencia de peso al nacer (líneas discontinuas) obtenida en la misma división territorial durante el mismo período de estudio 14, de 25 a 36 semanas de gestación. Se muestran los percentiles 10, 50 y 90. El EFW medio fue notablemente mayor que el peso medio real al nacer. A las 28-32 semanas de gestación, el percentil 50 para el peso al nacer se compara aproximadamente con el percentil 10 para la EFW.

GA (semanas) Centile
3 rd 50 th 97 th
BW EFW BW EFW BW EFW
25 512 597 752 767 991 937
26 508 692 825 890 1142 1087
27 531 803 919 1031 1307 1259
28 582 931 1035 1192 1489 1453
29 663 1073 1176 1369 1689 1666
30 775 1227 1341 1561 1907 1895
31 915 1386 1529 1761 2142 2136
32 1083 1546 1738 1964 2393 2382
33 1274 1699 1964 2162 2654 2625
34 1484 1834 2203 2345 2922 2856
35 1706 1942 2448 2503 3191 3065
36 1933 2009 2693 2624 3453 3238
  • EG, edad gestacional (semanas): las fracciones de semanas se calcularon a la semana más cercana, y las fracciones de ≤4 días y & gt5 días se asignaron a la semana más cercana más baja y más alta, respectivamente.

Especificaciones de contenido

La distribución aproximada de preguntas por categoría de contenido se muestra a continuación.

I. BIOLOGÍA CELULAR Y MOLECULAR (33–34%)

Se abordan los fundamentos de la biología celular, genética y biología molecular. Los temas principales en la estructura y función celular incluyen células procariotas y eucariotas, vías metabólicas y su regulación, dinámica de membranas y superficies celulares, orgánulos, citoesqueleto y ciclo celular. Las áreas principales de la genética y la biología molecular incluyen virus, cromatina y estructura cromosómica, organización y mantenimiento genómico y regulación de la expresión génica. Se incluyen la base celular de la inmunidad y los mecanismos de las interacciones antígeno-anticuerpo. También se presta atención a la metodología experimental.

  1. Estructura y función celular (16-17%)
    1. Compuestos biológicos
      • Estructura y unión macromolecular
      • Origen abiótico de moléculas biológicas
    2. Actividad enzimática, unión a receptores y regulación.
    3. Principales vías metabólicas y regulación.
      • Respiración, fermentación y fotosíntesis.
      • Síntesis y degradación de macromoléculas.
      • Control hormonal y mensajeros intracelulares
    4. Dinámica de membranas y superficies celulares.
      • Transporte, endocitosis y exocitosis
      • Potenciales eléctricos y sustancias transmisoras
      • Mecanismos de reconocimiento celular, transporte intercelular y comunicación.
      • Pared celular y matriz extracelular
    5. Organelos: estructura, función, síntesis y focalización
      • Núcleo, mitocondrias y plastidios
      • Retículo endoplásmico y ribosomas
      • Aparato de Golgi y vesículas secretoras
      • Lisosomas, peroxisomas y vacuolas
    6. Citoesqueleto: motilidad y forma
      • Sistemas basados ​​en actina
      • Sistemas basados ​​en microtúbulos
      • Filamentos intermedios
      • Flagelos bacterianos y movimiento.
    7. Ciclo celular: crecimiento, división y regulación (incluida la transducción de señales)
    8. Métodos
      • Microscopía (por ejemplo, electrónica, luz, fluorescencia)
      • Separación (p. Ej., Centrifugación, filtración en gel, PAGE, clasificación de células activadas por fluorescencia [FACS])
      • Inmunológico (por ejemplo, Western Blot, inmunohistoquímica, inmunofluorescencia)
    1. Fundamentos genéticos
      • Herencia mendeliana
      • Análisis de pedigrí
      • Genética procariota (transformación, transducción y conjugación)
      • Mapeo genético
    2. Cromatina y cromosomas
      • Nucleosomas
      • Cariotipos
      • Aberraciones cromosómicas
      • Cromosomas politeno
    3. Organización de la secuencia del genoma
      • Intrones y exones
      • ADN de copia única y repetitivo
      • Elementos transponibles
    4. Mantenimiento del genoma
      • Replicación de ADN
      • Mutación y reparación del ADN
    5. Expresión y regulación génica en procariotas y eucariotas: mecanismos
      • El operón
      • Promotores y potenciadores
      • Factores de transcripción
      • Síntesis de ARN y proteínas
      • Procesamiento y modificaciones tanto de ARN como de proteínas.
    6. Expresión y regulación génica: efectos
      • Control del desarrollo normal
      • Cáncer y oncogenes
      • Expresión del genoma completo (por ejemplo, microarrays)
      • Regulación de la expresión génica por RNAi (p. Ej., SiRNA)
      • Epigenética
    7. Inmunobiología
      • Base celular de la inmunidad.
      • Diversidad y síntesis de anticuerpos
      • Interacciones antígeno-anticuerpo
    8. Bacteriófagos, virus animales y virus vegetales
      • Genomas, replicación y ensamblaje virales
      • Interacciones virus-célula huésped
    9. Metodología del ADN recombinante
      • Endonucleasas de restricción
      • Transferencia e hibridación
      • Polimorfismos de longitud de los fragmentos de restricción
      • Clonación, secuenciación y análisis de ADN
      • Reacción en cadena de la polimerasa

    II. BIOLOGÍA ORGANISMAL (33–34%)

    Se abordan la estructura, fisiología, comportamiento y desarrollo de los organismos. Los temas cubiertos incluyen la obtención y procesamiento de nutrientes, intercambio de gases, transporte interno, regulación de fluidos, mecanismos de control y efectores, y reproducción en organismos autótrofos y heterótrofos. Los ejemplos de fenómenos del desarrollo van desde la fertilización hasta la diferenciación y la morfogénesis. Las respuestas a los estímulos ambientales se examinan en lo que respecta a los organismos. También se tratan las principales características distintivas y las relaciones filogenéticas de los organismos.

    1. Estructura, función y organización de los animales (10%)
      1. Intercambio con el medio ambiente
        • Intercambio de nutrientes, sal y agua.
        • El intercambio de gases
        • Energía
      2. Transporte e intercambio interno
        • Sistemas circulatorio, respiratorio, excretor y digestivo
      3. Soporte y movimiento
        • Sistemas de soporte (externos, internos e hidrostáticos)
        • Sistemas de movimiento (flagelar, ciliar y muscular)
      4. Mecanismos de integración y control
        • Sistemas nervioso y endocrino.
      5. Comportamiento (comunicación, orientación, aprendizaje e instinto)
      6. Tasas metabólicas (temperatura, tamaño corporal y actividad)
      1. Estructuras reproductivas
      2. Meiosis, gametogénesis y fertilización
      3. Desarrollo temprano (por ejemplo, polaridad, escisión y gastrulación)
      4. Procesos de desarrollo (p. Ej., Inducción, determinación, diferenciación, morfogénesis y metamorfosis)
      5. Mecanismos de control externo (por ejemplo, fotoperiodo)
      1. Órganos, sistemas de tejidos y tejidos
      2. Transporte de agua, incluida la absorción y la transpiración.
      3. Transporte y almacenamiento de floema
      4. Nutrición mineral
      5. Energética vegetal (por ejemplo, respiración y fotosíntesis)
      1. Estructuras reproductivas
      2. Meiosis y esporogénesis
      3. Gametogénesis y fertilización
      4. Desarrollo de la embriogenia y la semilla
      5. Meristemos, crecimiento, morfogénesis y diferenciación
      6. Mecanismos de control (p. Ej., Hormonas, fotoperiodo y tropismos)
      1. Arqueas
        • Morfología, fisiología e identificación
      2. Bacterias
        • Morfología, fisiología, patología e identificación
      3. Protista
        • Protozoos, otros protistas heterótrofos (mohos de limo y Oomycota) y protistas autótrofos
        • Principales características distintivas
        • Relaciones filogenéticas
        • Importancia (por ejemplo, eutrofización, enfermedad)
      4. Hongos
        • Características distintivas de los principales filos (reproducción vegetativa, asexual y sexual)
        • Ciclos de vida generalizados
        • Importancia (por ejemplo, descomposición, biodegradación, antibióticos y patogenicidad)
        • Líquenes
      5. Animalia con énfasis en los principales phyla
        • Principales características distintivas
        • Relaciones filogenéticas
      6. Plantae con énfasis en los principales phyla
        • Alternancia de generaciones
        • Principales características distintivas
        • Relaciones filogenéticas

      III. ECOLOGÍA Y EVOLUCIÓN (33–34%)

      Se abordan las interacciones de los organismos y su entorno, haciendo hincapié en los principios biológicos a niveles superiores al individuo. Los temas ecológicos van desde adaptaciones fisiológicas hasta el funcionamiento de los ecosistemas. Aunque se enfatizan los principios, algunas preguntas pueden considerar aplicaciones a los problemas ambientales actuales. Los temas de la evolución van desde los fundamentos genéticos hasta los procesos evolutivos y sus consecuencias. La evolución se considera a nivel molecular, individual, poblacional y superiores. Es posible que se requieran algunas habilidades cuantitativas, incluida la interpretación de modelos matemáticos simples.


      Rango para el cual el modelo Verhulst-Pearl es una buena aproximación - Biología

      Datación por carbono para determinar la edad de los restos fósiles

      En esta sección exploraremos el uso de la datación por carbono para determinar la edad de los restos fósiles.

      El carbono es un elemento clave en moléculas biológicamente importantes. Durante la vida de un organismo, el carbono entra en la célula desde el medio ambiente en forma de dióxido de carbono o moléculas de alimentos a base de carbono, como la glucosa, que luego se usa para construir moléculas biológicamente importantes como azúcares, proteínas, grasas y ácidos nucleicos. . Estas moléculas se incorporan posteriormente a las células y tejidos que componen los seres vivos. Por lo tanto, los organismos, desde una bacteria unicelular hasta el más grande de los dinosaurios, dejan restos de carbono.

      La datación por carbono se basa en la desintegración del 14 C, un isótopo radiactivo del carbono con una vida media relativamente larga (5700 años). Si bien el 12 C es el isótopo de carbono más abundante, existe una relación cercana a constante de 12 C a 14 C en el medio ambiente y, por lo tanto, en las moléculas, células y tejidos de los organismos vivos. Esta proporción constante se mantiene hasta la muerte de un organismo, cuando el 14 C deja de reponerse. En este punto, la cantidad total de 14 C en el organismo comienza a decaer exponencialmente. Por lo tanto, al conocer la cantidad de 14 C en restos fósiles, puede determinar cuánto tiempo hace que murió un organismo examinando la desviación de la proporción observada de 12 C a 14 C de la proporción esperada para un organismo vivo.

      Desintegración de isótopos radiactivos

      Los isótopos radiactivos, como el 14 C, se desintegran exponencialmente. La vida media de un isótopo se define como la cantidad de tiempo que tarda en haber la mitad de la cantidad inicial del isótopo radiactivo presente.

      Por ejemplo, suponga que tiene norte0 gramos de un isótopo radiactivo que tiene una vida media de t * años. Entonces sabemos que después de una vida media (o t * años después), tendrás

      gramos de ese isótopo.

      t* años después de eso (es decir, 2t * años desde la medición inicial), habrá

      gramos.

      3 t * años después de la medición inicial habrá

      gramos,

      etcétera.

      Podemos usar nuestro modelo general de desintegración exponencial para calcular la cantidad de carbono en un momento dado usando la ecuación,

      norte (t) = norte0e kt .

      Modelando la desintegración de 14 C.

      Volviendo a nuestro ejemplo del carbono, sabiendo que la vida media de 14 C es 5700 años, podemos usar esto para encontrar la constante, k. Es decir, cuando t = 5700, hay la mitad de la cantidad inicial de 14 C.Por supuesto, la cantidad inicial de 14 C es la cantidad de 14 C cuando t = 0, o norte0 (es decir. norte(0) = norte0e k & sdot0 = norte0mi 0 = norte0). Por tanto, podemos escribir:

      .

      Simplificando esta expresión cancelando el norte0 en ambos lados de la ecuación da,


      .

      Resolviendo lo desconocido k , tomamos el logaritmo natural de ambos lados,

      .

      Por lo tanto, nuestra ecuación para modelar la desintegración de 14 C está dada por,

      .

      También se utilizan otros isótopos radiactivos para fechar fósiles.

      La vida media del 14 C es de aproximadamente 5700 años, por lo que el isótopo 14 C solo es útil para fechar fósiles de hasta 50 000 años de antigüedad. Los fósiles de más de 50.000 años pueden tener una cantidad indetectable de 14 C. Para los fósiles más antiguos, se debe utilizar un isótopo con una vida media más larga. Por ejemplo, el isótopo radiactivo potasio-40 se desintegra en argón-40 con una vida media de 1.300 millones de años. Otros isótopos comúnmente utilizados para la datación incluyen el uranio-238 (vida media de 4.5 mil millones de años) y el torio-232 (vida media de 14.1 mil millones de años).

      *****


      Análisis de bifurcación numérica de modelos inmunológicos con retrasos de tiempo

      En los últimos años, han aparecido en las ciencias de la vida un gran número de modelos matemáticos que se describen mediante ecuaciones diferenciales de retardo (DDE). Para analizar la dinámica de los modelos, se necesitan métodos numéricos, ya que los estudios analíticos solo pueden dar resultados limitados. A su vez, la disponibilidad de métodos numéricos y paquetes de software eficientes fomenta el uso de retrasos en el modelado matemático, lo que puede conducir a modelos más realistas. Describimos métodos numéricos desarrollados recientemente para el análisis de bifurcación de DDE e ilustramos el uso de estos métodos en el análisis de un modelo matemático de la infección por el virus de la hepatitis B humana.


      CONCLUSIONES

      Los sistemas biológicos son sistemas complejos y los niveles más altos de complejidad surgen del comportamiento colectivo y las propiedades emergentes en múltiples niveles. Esto requiere inicialmente el análisis de grandes cantidades de datos de bajo nivel, ya sea adquiridos mediante mediciones directas o accediendo a una variedad de fuentes. Luego, estos datos deben integrarse en varios modelos de red o modelos multiescala. Los modelos son un paso fundamental en el descubrimiento científico. En este artículo, describimos diferentes tipos de modelos que se han utilizado en biología para el descubrimiento de conocimientos y las predicciones. Sin embargo, construir un buen modelo es una tarea difícil. Para ayudar a los lectores interesados, analizamos en detalle el estado del arte en modelado. Además, en la parte final del artículo se incluyen ejemplos de modelos y aplicaciones recientes, a diferentes escalas.

      Descripción de modelos y su uso.

      Análisis del proceso del modelo: objetivos de los modelos para la verificación del modelo.


      MODELADO COMPARATIVO DE PROTEÍNAS Y DESCUBRIMIENTO DE FÁRMACOS

      A El principio

      El conocimiento de los principios generales de la estructura de las proteínas y de las características generales de las familias y superfamilias de proteínas proporciona un enfoque útil para modelar proteínas 41 que generalmente se caracteriza como modelado comparativo. 42–50

      El modelado comparativo genera una estructura de proteína a partir de su secuencia utilizando información de (una) otra (s) estructura (s) homóloga (s). 51 Por extensión de los principios evolutivos discutidos anteriormente, se puede construir un modelo para una secuencia de estructura desconocida extrapolando características estructurales de las estructuras homólogas conocidas (base) para tramos de secuencia que se consideran regiones similares consideradas diferentes y deben modelarse utilizando otros técnicas. El proceso se puede elaborar si se dispone de múltiples estructuras como base, ya que diferentes piezas de diferentes estructuras de base pueden ser localmente más similares: la combinación de la información de estas diferentes fuentes puede generar un mejor modelo general. Se han desarrollado procedimientos de modelado automatizados y basados ​​en reglas para minimizar las decisiones manuales subjetivas. En general, las técnicas de modelado comparativo se dividen en varios procedimientos distintos: encontrar estructuras base que alineen la secuencia objetivo con las estructuras base y, finalmente, ensamblar fragmentos o imponer restricciones basadas en esta alineación para generar un modelo 3D del objetivo. Algunas de las etapas se discuten sólo brevemente aquí. Se pueden encontrar más detalles en Sternberg 31 y Johnson. et al. 51


      Ver el vídeo: Función exponencial, modelo de crecimiento logístico (Agosto 2022).