Modelación Matemática (MM)

El modelamiento matemático permite estudiar la complejidad de los sistemas biológicos que surgen de la interacción de los procesos de transporte, metabolismo, regulación y procesos de control. Con el objetivo de entender el funcionamiento en el pasado para explicar el comportamiento en el futuro, el modelamiento matemático entrega poderosas herramientas que describen los sistemas a distintos niveles, desde interacciones celulares hasta el escalamiento de procesos biotecnológicos de interés industrial.

En el CeBiB se abordan diversas áreas de aplicación de modelamiento matemático, como: Desarrollo de modelos matemáticos de procesos de separación utilizados en biotecnología industrial, Regulación y redes de interacción en circuitos biológicos, Modelado de sistemas biológicos con aplicación particular de ecuaciones diferenciales parciales.

Algunos de nuestros proyectos en Modelamiento Matemático son:

–          Optimización de la separación de proteínas por cromatografía líquida, para disminuir tiempo y costos.

–          Modelado Matemático de Floraciones de Marea Roja en la Bahía de Quellón, Chiloé – Chile

–          Modelado de la propagación y control óptimo de Arviroses por Wolbachia.

–          Estudio del sistema biológico de los transportadores y reguladores de la absorción de hierro, y su absorción intestinal.

–          Crecimiento tumoral acoplado a angiogénesis: nuevas estrategias de tratamiento Modelamiento matemático del crecimiento de tumores y la efectividad de terapias mixtas sobre el proceso de angiogénesis.

Publicaciones relacionadas:

  • Jiménez, Z. P. Gerdtzen, A. Olivera-Nappa, J. C. Salgado, and C. Conca (2018) Genome-scale analysis of Wolbachia metabolism. BMC Genomics (Accepted)
  • Colins, Z.P. Gerdtzen, M.T.  Nuñez, and Salgado J.C. (2017) Mathematical modeling of intestinal iron absorption using genetic programming. PLoS One 12(1):e0169601.
  • Shene C. Chisti Y. Bustamante M. Rubilar M. (2016). Effect of CO2 in the aeration gas on cultivation of the microalga Nannochloropsis oculata: Experimental study and mathematical modeling of CO2 assimilation. Algal Research 13, 16-29
  • Hefzi, K.S. Ang, M. Hanscho, A. Bordbar, D. Ruckerbauer, M. Lakshmanan, C.A. Orellana, D. Baycin-Hizal, Y. Huang, D. Ley, V.S. Martinez, S. Kyriakopoulos, N. Jiménez, D.C. Zielinski1, L.E. Quek, T. Wulff, J. Arnsdorf, S. Li, J.S. Lee, G. Paglia, N. Loira, P.N. Spahn, L.E. Pedersen, J.M. Gutierrez, H. Nagarajan, A. Thomas, A.M. Abdel-Haleem, J. Zanghellini, H.F. Kildegaard, B.G. Voldborg, Z.P. Gerdtzen, M.J. Betenbaugh, B.Ø. Palsson, M.R. Andersen, L.K. Nielsen, N. Borth, D.Y. Lee, and N.E. Lewis.(2016) A consensus genome-scale reconstruction of Chinese hamster ovary cell metabolism. Cell Systems  3(5), 434-443.e8
  • Cumsille, A. Coronel, C. Conca, C. Quiñinao, and C. Escudero. (2015). Proposal of a hybrid approach for tumor progression and tumor-induced angiogenesis. Theoretical Biology and Medical Modelling 12(1):13
  • Cumsille, J.A. Asenjo, and Carlos Conca (2014) A novel model for biofilm growth and its resolution by using the hybrid immersed interface-level set method.Computers & Mathematics with Applications  67(1):34-51

 

Investigador Principal: María Elena Lienqueo

Investigadores Asociados:

Carlos Conca

Álvaro Olivera

Carolina Shene

Juan Asenjo

Pablo Moisset

Cristian Salgado

Ziomara Gertzen

Patricio Cumsille

Jorge San Martín

Raul Gormaz

 

Postdocs:

Matías Godoy