Modelos formales en bioinformática

El objetivo fundamental de la asignatura es que el alumno conozca, comprenda, asimile y sea capaz de aplicar técnicas de modelado cuantitativo estocástico de sistemas concurrentes, en particular dentro del dominio de los sistemas biológicos. Para ello se pondrá en contexto la materia haciendo un repaso de las diferentes herramientas formales que son útiles para modelar tales sistemas: procesos de nacimiento y muerte, procesos markovianos, modelos ocultos de Markov y redes de Petri estocásticas. Cada una de esas herramientas de modelado se aplicará a uno o varios problemas concretos dentro del dominio considerado (evolución de poblaciones, análisis de redes bioquímicas, alineamiento de secuencias, etc.).

Al superar la asignatura, el estudiante será más competente para:

1. Diseñar modelos estocásticos de sistemas de eventos discretos con interpretación cuantitativa del tiempo.
2. Analizar propiedades cuantitativas de sistemas concurrentes y distribuidos.
3. Modelar y analizar diferentes sistemas bioinformáticos.

Programa

1. Introducción a modelado biológico, ¿por qué modelado estocástico? Reacciones químicas, modelado de redes genéticas y bioquímicas.
2. DTMC, CTMC y aplicaciones para modelado de cinética química y bioquímica.
3. Procesos de nacimiento y muerte y sus aplicaciones: modelos de evolución de poblaciones, aplicaciones biológicas.
4. Simulación de procesos estocásticos aplicada a sistemas biológicos.
5. Teoremas límite de procesos estocásticos, aplicaciones al análisis de reacciones bioquímicas y dinámica de poblaciones.
6. Modelos ocultos de Markov y sus aplicaciones para alineamiento de pares de secuencias y alineamiento múltiple.
7. Redes de Petri estocásticas y su aplicación para la representación de redes bioquímicas.