Biología matemática

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Biología Matemática o Biomatemática es un área interdisciplinar de estudios que se centra en la construcción de modelos de los procesos biológicos utilizando técnicas matemáticas. Tiene grandes aplicaciones teóricas y prácticas en la investigación biológica.

Debido a la gran diversidad de conocimiento específico involucrado, la investigación biomatemática menudo se lleva a cabo en colaboración entre matemáticos, físicos, biólogos, zoólogos, químicos y fisiólogos, entre otros científicos.

Importancia[editar]

Su importancia puede ser en parte por las siguientes razones:

  • El incremento explosivo de conjuntos de información debido a la revolución genómica, los cuales son difíciles de entender sin el uso de herramientas analíticas.
  • El reciente desarrollo de herramientas matemáticas (como por ejemplo la teoría del caos) ayuda para el entendimiento de mecanismos complejos y no lineales en biología.
  • Un incremento en la capacidad computacional que permite hacer cálculos y simulaciones que no eran posibles con anterioridad.
  • Un incremento en el interés en la experimentación in silico debido a las complicaciones que surgen en investigación animal y humana.

Áreas de investigación[editar]

A continuación sigue una breve descripción de algunas áreas de investigación de la biológica

Dinámica de poblaciones[editar]

La dinámica de poblaciones ha tradicionalmente sido el campo dominante de la biología matemática. El trabajo en esta área se remonta al siglo XIX. Las ecuaciones Lotka–Volterra son un famoso ejemplo. Hacia finales del siglo XIX y en la primera década del siglo XX, la dinámica de la población ha sido complementada por la teoría evolutiva de juegos, desarrollada primero por John Maynard Smith. Bajo estas dinámicas, conceptos de la biología evolucionaria pueden tomar forma determinista y matemática.

La dinámica de poblaciones está relacionada con otra área activa de investigación en biomatemática: epidemiología matemática, el estudio de las enfermedades infeciosas que afectan a las poblaciones. Se han propuesto diversos modelos de esparcimiento viral ,que analizados, proveen resultados importantes que pueden ser aplicados a políticas de salud.

Modelado en biología celular y molecular[editar]

Esta área ha recibido un incremento en interesados en ella debido a la creciente importancia de la biología molecular.

  • Mecánica de los tejidos biológico [2]
  • Modelado del movimiento de poblaciones celulares interactivas [5]
  • Modelado matemático de dinámica intracelular [7]

Modelado de sistemas fisiológicos[editar]

  • Modelado multi-escalar del corazón [9]

Modelos matemáticos[editar]

Un modelo de un sistema biológico se traduce en sistemas de ecuaciones, aunque la palabra modelo es a menudo usada como el sistema de las ecuaciones correspondientes. La solución de las ecuaciones, ya sea por medios analíticos o numéricos, describe cómo el sistema biológico se comporta ya sea a en el tiempo o en equilibrio. Hay muchos diferentes tipos de ecuaciones y el tipo de comportamiento que puede ocurrir es dependiente tanto del modelo como de las ecuaciones utilizadas. El modelo a menudo hace suposiciones sobre el sistema. Las ecuaciones pueden también hacer suposiciones sobre la naturaleza de lo que puede ocurrir.

Véase también[editar]

En relación a herramientas y modelos matemáticos utilizados en biomatemática:

Sociedades e Institutos[editar]

Sociedad Latinoamericana de Biología Matemática[1]

Referencias[editar]

  1. Sociedad Latinoamericana de Biología Matemática http://solabima.uniandes.edu.co/
  • S.H. Strogatz, Nonlinear dynamics and Chaos: Applications to Physics, Biology, Chemistry, and Engineering. Perseus., 2001, ISBN 0-7382-0453-6
  • N.G. van Kampen, Stochastic Processes in Physics and Chemistry, North Holland., 3rd ed. 2001, ISBN 0-444-89349-0
  • P.G. Drazin, Nonlinear systems. C.U.P., 1992. ISBN 0-521-40668-4
  • L. Edelstein-Keshet, Mathematical Models in Biology. SIAM, 2004. ISBN 0-07-554950-6
  • G. Forgacs and S. A. Newman, Biological Physics of the Developing Embryo. C.U.P., 2005. ISBN 0-521-78337-2
  • A. Goldbeter, Biochemical oscillations and cellular rhythms. C.U.P., 1996. ISBN 0-521-59946-6
  • F. Hoppensteadt, Mathematical theories of populations: demographics, genetics and epidemics. SIAM, Philadelphia, 1975 (reprinted 1993). ISBN 0-89871-017-0
  • D.W. Jordan and P. Smith, Nonlinear ordinary differential equations, 2nd ed. O.U.P., 1987. ISBN 0-19-856562-3
  • J.D. Murray, Mathematical Biology. Springer-Verlag, 3rd ed. in 2 vols.: Mathematical Biology: I. An Introduction, 2002 ISBN 0-387-95223-3; Mathematical Biology: II. Spatial Models and Biomedical Applications, 2003 ISBN 0-387-95228-4.
  • E. Renshaw, Modelling biological populations in space and time. C.U.P., 1991. ISBN 0-521-44855-7
  • S.I. Rubinow, Introduction to mathematical biology. John Wiley, 1975. ISBN 0-471-74446-8
  • L.A. Segel, Modeling dynamic phenomena in molecular and cellular biology. C.U.P., 1984. ISBN 0-521-27477-X
  • L. Preziosi, Cancer Modelling and Simulation. Chapman Hall/CRC Press, 2003. ISBN 1-58488-361-8

Enlaces externos[editar]