Computación Natural

Computación NaturalBiología Sintética + Biología de

SistemasPaula Cordero Moreno

Grupo de Computación Natural

Retos y Problemas

Computación Natural◦ Introducción◦ Filosofía y Fundamentos◦ Desarrollo de la Computación Natural

Avances y Aplicaciones◦ In-Silico

Swarm Intelligence (Sistemas Descantralizados) Algoritmos Genéticos (Sistemas Centralizados) Biología de Sistemas

◦ In-Vitro Computación con ADN Puertas Lógicas con ADN

◦ In-Vivo Biología Sintética

Biología Sintética + Biología de Sistemas

ÍndiceÍndice

Creciente demanda en el campo de las tecnologías de la información y la comunicación.

La siguiente generación de computadores

Retos y Problemas

Olvidándonos del silicio

Retos y Problemas

◦ Nanotenología, Biotecnología, Tecnología de la Información y Ciencia Cognitiva. NBIC

Un nuevo enfoque

Challenges and ProblemsRetos y Problemas

Nuevas técnicas de computación inspiradas en la naturaleza.

Método computacional bidireccional. Doble enfoque: Se obtienen ideas de la naturaleza para desarrollar sistemas artificiales o se usan mecanismos y sistemas existentes en la naturaleza para realizar cómputos.

Introducción: Definición

Computación Natural

Filosofía y Fundamentos


1. Computación Bioinspirada◦ La computación bioinspirada aborda la resolución de

problemas complejos usando métodos computacionales inspirados en principios observados en la naturaleza.

2. Biocomputación◦ Uso de mecanismos naturales para computar cuyo

objetivo es reemplazar las arquitecturas computacionales existentes.

3. Técnicas biológicas inspiradas en la computación

◦ Síntesis de procesos para la creación de patrones y comportamientos observados en la naturaleza en organismos artificiales o sintéticos.

Desarrollo de la Computación Natural


In-Silico◦ Sistemas Complejos

Swarm Intelligence / Inteligencia Colectiva◦ Computación Evolutiva◦ P-Systemas◦ Simulación de procesos bioquímicos

In-Vitro◦ Computación con ADN◦ Computación Cuántica◦ Computación Microfluídica

In-Vivo◦ Biología Sintética

Desarrollo de la Computación Natural


Estudio y aplicación del comportamiento

colectivo de sistemas

descentralizados y autoorganizativos ya sean naturales o artificiales.Collective

ACO, PSO, SDS, RDF…

In-Silico: Swarm Intelligence

Avances y Aplicaciones

Uso del potencial computacional de moléculas, bacterias… en el diseño de algoritmos genéticos.

◦ Las soluciones se codifican en cadenas, casetes, genomas… Ventajas en la generación de la población inicial. Aplicación de procesos biológicos en el diseño de

nuevos operadores.

In-Silico: Computación Evolutiva

Selección Automática

Mejora del tiempo de

convergencia Múltiples campos de aplicación


In-vitro: Computación con AND/Molecular

L.M. Adleman. Molecular computation of solutions to combinatorial problems. Science, 1994

Head T., Rozenberg G. et al. Computing with DNA by operating on plasmids. BioSystems, 2000

Experimento de Rozemberg

Experimento de Adleman


In-vitro: Puertas lógicas con ADN

Milan N. Stojanovic, Tiany Elizabeth Mitchell and Darko Stefanovic. Deoxyribozyme- Based LogicGates.American Chemical Society, 2001


Biología Sintética

In-vivo: Biología Sintética


Dispositivos biológicos como Computadores

en miniatura

• Circuitos genéticos compuestos por reacciones bioquímicas y genes.

• • Analogía con circuitos

eléctricos compuestos por señales lógicas booleanas y puertas.

Ron Weiss. Synthetic biology: new engineering rules for an emerging discipline, 2006

Background I


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Background I

◦ Señal lógica → Concentración de mRNA.

◦ Puerta → Señal de entrada simple: mRNA.

Si mRNA de entrada está ausente como consecuencia se obtiene la transcripción del gen como señal de salida. En una segunda fase, esa misma proteina se une al promotor y previene la transcripción de la molecula.

Weiss R., Basu S., Hooshangi S., Kalmbach A., Karig D., Mehreja R., Netravali I. Genetic circuit building blocks for cellular computation, communications, and signal processing. Natural Computing, 2003.

Módulos del circuito genético [Weisss, 2003]:


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Background II Implementación de la lógica del diseño en diferentes

dominios [Ball,2010]

Ball D, et al. Co-design in Synthetic Biology: A System-level Analysis of the Development of an Environmental Sensing Device. Pacific Symposium on Biocomputing. 2010

Promotores híbridos con factores de transcripción para el control de la expresión de fluorescencia de proteinas.

Expresión de fragmentos no-fluorescentes de proteinas fluorescentes. Espectro de fluorescencia para la identificacion de las moleculas de

entrada.


Background II


Ball D, Lux M, Graef R, Peterson M, Valenti J, Dileo J, Peccoud J. Co-design in Synthetic Biology: A System-level Analysis of the Development of an Environmental Sensing Device. Pacific Symposium on Biocomputing. 2010

Background II



Background II



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Aplicaciones I Repressilator [Elowitz, 2000]

Elowitz, M.B., Leibler, S. A synthetic oscillatory network of transcriptional regulators. Nature, 2000

Gardner, T.S., Cantor, C.R., Collins, J.J. Construction of a genetic toggle switch in Escherichia coli. Nature, 2000

Toggle switch [Gardner, 2000]


Aplicaciones I: Repressilator






Relojes genéticos sincronizados


Tal Danino, et al. A synchronized quorum of genetic clocks. Nature, 2010

Elowitz, M.B., Leibler, S. A synthetic oscillatory network of transcriptional regulators. Nature, 2000

Biología Sintética[Subhayu Basu, et al]

[Takayuki Sohkaa, et al]

[Roger Y. Tsien]

[Levskaya A, et al]

http://syntheticbiology.org

http://ung.igem.org/

http://openwetware.org/wiki

IGEM IBiología Sintética

http://syntheticbiology.org/

http://syntheticbiology.org/

http://ung.igem.org/



IGEM 2008http://2008.igem.org/Team:Valencia

IGEM 2009http://2009.igem.org/Team:UAB-Barcelona

IGEM 2010http://2010.igem.org/Team:UPO-Sevilla

http://2010.igem.org/Team:Valencia

IGEM IIBiología Sintética

http://2009.igem.org/Team:UAB-Barcelona






http://2010.igem.org/Team:UPO-Sevilla


• Posibilidad de adaptar las practicas de diseños convencionales a la ingeniería de sistemas biológicos.

• Necesidad de estandarizar los modelos para poder construir sistemas más complejos.

• Enfatizar en el cambio en el método de codificar la información el mismo organismo es el soporte para la computación autónoma.

Conclusiones y perspectivas

Synthetic Biology

Conclusiones y perspectivas

Synthetic Biology

• Es necesario la posibilidad de integración de módulos ya diseñados en sistemas con mayor complejidad.

• Diseñar las bacterias u organismo con capacidad autónoma de cómputo para su aplicación en el medioambiente, procesos industriales, generación de energía o medicina.

• Capacidad de reemplazar genomas naturales por sintéticos.

Oscilador poblacional - Modelo cliente servidor

Computador bacteriano para la resolución de problemas combinatorios complejos - Con

aplicación a la configuración de redes de telefonía móvil.

Propuestas NGCSynthetic Biology

Biología de Sistemas

La biología de sistemas se centra en estudiar sistemas biológicos en su totalidad, usando

herramientas de modelación, simulación, y comparación al experimentado.

In-silico: Biología de Sistemas

Formación proteica

Redes metabólicas

Biología de Sistemas

Dudas…Sugerencias…

Ideas…

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