Design, analysis and optimization of biochemical and genetic regulation routes using stochastic models

Resumen

Uno de los desafíos de la biología de sistemas y sintética es mejorar la previsibilidad de los modelos matemáticos de procesos intracelulares que ocurren en presencia de grandes cantidades de ruido molecular. La propuesta del modelo de Ecuaciones en Derivadas Parciales Integro-Diferenciales (PIDE) para redes de regulación genética ha sido un paso importante abordar este desafío, permitiendo simular eficientemente las dinámicas de las redes de simulación genética estocásticas, allanando el camino para futuros desarrollos en el diseño automático y estimación de parámetros en biosistemas. El objetivo principal de esta tesis es proveer métodos efectivos para estimación de par´ametros y diseño automático de biosistemas en el contexto del ruido molecular, para avanzar tanto en la identificación de modelos como diseño de biocircuitos para aplicaciones en biología de sistemas y sintética. Para completar este objetivo general, se han abordado tres problemas específicos. Primero, algoritmos disponibles para la simulación estocástica de redes de reacciones bioquímicas, incluyendo el reciente modelo PIDE para la simulación de redes de regulación genéticas estocásticas, se ha mejorado y paralelizado en GPUs para acelerar los cálculos. Segundo, el problema de estimación de parámetros en redes biomoleculares estocásticas se ha formulado y resuelto mediante la combinación de estos métodos de simulación mejorados con implementaciones eficientes de algoritmos de optimización. Tercero, el problema de diseño automático de circuitos genéticos estocásticos se ha formulado como un problema de Programaci´on No Lineal Entera Mixta y resuelto con algoritmos adecuados. Para ilustrar los métodos, se han demostrado ciertas pruebas de concepto relevantes para la biología sintética y de sistemas.