Submitted by Irene Nascimento (irene.kessia@ufpe.br) on 2016-08-02T18:02:48Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Fock space approach to Schnakenberg model.pdf: 6802590 bytes, checksum: 388dea2a463bd63474eaab61feece049 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-02T18:02:48Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Fock space approach to Schnakenberg model.pdf: 6802590 bytes, checksum: 388dea2a463bd63474eaab61feece049 (MD5) Previous issue date: 2016-05-24 / Capes / This work has as objective to study the relationship between Fock spaces, quantum operators and chemical reaction systems used to model many stochastic processes with biological motivation, such as population growth, heartbeats and cell metabolism. In particular, we work with a generalization of Schnakenberg model, in its deterministic and stochastic versions, and which is used to describe the process of cellular glycolysis. As it is a new and at the same time a interdisciplinary area, involving knowledge in stochastic processes, theoretical physics, chemistry and biomathematics, this text seeks to be self-contained, including all the elements needed for the study of theme, for the purpose of contribute to the better understanding between these diverse areas. / Este trabalho tem como objetivo estudar a relação entre espaços de Fock, operadores de mecânica quântica e sistemas de reações químicas usados para modelar diversos processos estocásticos com motivação biológica, como crescimento populacional, batimentos cardíacos e metabolismo celular. Em particular, vamos trabalhar com uma generalização do modelo de Schnakenberg, em suas versões determinística e estocástica, e que pode ser utilizado para descrever o processo de glicólise celular. Como é uma área recente e ao mesmo tempo interdisciplinar, envolvendo conhecimento em processos estocásticos, física teórica, química e biomatemática, este texto procura ser autocontido, incluindo todos os fundamentos necessários para o estudo do tema, visando contribuir para o melhor entendimento entre estas diversas áreas.

Orientador: Fernando Jose Von Zuben / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-11T13:03:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Bezerra_GeorgeBarretoPereira_M.pdf: 1423598 bytes, checksum: 5587c3941203fcdd6c2eddb7dad89a93 (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: Esta dissertação trata das redes gênicas, o mecanismo de controle da ativação dos genes nas células, sob três perspectivas computacionais diferentes. Inicialmente, sob uma ótica de engenharia, é elaborada uma ferramenta de inferência de redes gênicas, capaz de reconstruir a estrutura estática dessas redes a partir de um conjunto de dados experimentais. O método proposto para essa tarefa de identificação de sistemas é especialmente projetado para conjunto de dados reduzidos, um cenário bastante comum quando se trata de dados de expressão gênica. Numa segunda etapa, é proposto um modelo computacional das redes gênicas, em que as reações bioquímicas que ocorrem na célula são vistas como equações não-lineares arranjadas numa estrutura conexionista. Desta vez, ao invés de inferir redes existentes, esse modelo é utilizado em conjunto com uma abordagem evolutiva para sintetizar redes gênicas artificiais capazes de realizar tarefas dinâmicas ¿ em específico, para solucionar um problema clássico de robótica evolutiva. Embora o modelo seja empregado como técnica de resolução de problemas, o objetivo agora é mais no sentido científico, isto é, as redes gênicas artificiais evoluídas são analisadas como modelos que podem ajudar a compreender propriedades observadas nos sistemas naturais. Finalmente, a terceira etapa consiste numa abordagem conceitual. O propósito principal é tentar compor um novo cenário para o estudo das redes gênicas, reunindo conceitos e dados empíricos de outras áreas da ciência moderna, como a neurociência e a sinergética, e investigando as implicações de uma nova ótica para o processamento de informação celular. O objetivo aqui é voltado para a compreensão dos mecanismos de processamento de informação em organismos vivos / Abstract: This dissertation deals with genetic networks, the mechanism of control of gene activity in cells, under three different computational perspectives. Initially, as an engineering approach, a computational tool for inference of genetic networks is proposed, which is able to recover the static structure of these networks from experimental datasets. This systems identification method is especially designed for small datasets, a common scenario when coping with gene expression data. In the second step, a computational model for genetic networks is proposed, in which biochemical reactions that occur inside the cell are treated as nonlinear equations in a connectionist structure. Rather than inferring networks from data, this model is used together with an evolutionary algorithm to synthesize artificial genetic networks that are able to solve dynamic tasks ¿ and in particilar, to solve a classic problem in evolutionary robotics. Although the model is used as a problem-solving technique, the objective here is primarily scientific, i.e., the evolved artificial genetic networks are viewed as an opportunity to study properties observed in natural systems. Finally, the third step comprises a conceptual approach, in which ideas from other fields of modern science, like neuroscience and synergetics, are put together to compose a new scenario to the study of the information processing in genetic networks / Mestrado / Engenharia de Computação / Mestre em Engenharia Elétrica