MAT-437 Modelos Biomatemáticos
2º semestre 2021


"This is a story about dynamics: about change, flow, and rhythm, mostly in things that are alive."
Arthur T. Winfree, "The Geometry of Biological Time", 1980.



Cátedras: Pablo Aguirre (pablo.aguirre [at] usm.cl)

Horarios de Clases:
 Martes 15.50-17.00hrs             
                                  Jueves 14.30-15.40hrs
                             

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Fechas importantes:

Inicio de clases: Martes 31 agosto.
Reporte 1: 30 septiembre & 5 octubre.
Reporte 2: 28 octubre & 2 noviembre.
Certamen:  30 noviembre.
Reporte 3: 7 & 9 diciembre.
Reporte 4: 21 & 23 diciembre.
Término del semestre: 30 diciembre.

CRONOGRAMA detallado aquí                                   


                                
DESCRIPCIÓN DEL CURSO

La Biología Matemática es una de las áreas más excitantes y de mayor crecimiento de la Matemática Aplicada. Los sistemas biológicos son sistemas complejos y requieren el uso y comprensión de matemáticas sofisticadas, y de la interacción y comunicación entre biólogos, matemáticos y estadísticos. Ejemplos incluyen flujo sanguíneo en arterias, propagación de tumores, brotes y control de epidemias y enfermedades infecciosas, lecturas del ritmo cardíaco, conservación de especies en peligro, emergencia de patrones en el desarrollo y el crecimiento, etc. Por lo tanto, la investigación en Biología Matemática tiene la virtud de hallar rápidamente aplicaciones en el mundo real con un impacto positivo en la sociedad.


OBJETIVOS DEL CURSO

•    Identificar modelos, herramientas, técnicas y conceptos matemáticos usualmente aplicados en modelación de fenómenos biológicos.
•    Adquirir nuevas técnicas avanzadas de dinámica no lineal y aplicarlas en modelos descritos por EDOs y EDPs.
•    Interpretar los resultados obtenidos y discutir las implicancias de las predicciones que se puedan hacer con ellos.

Para el final del curso, los estudiantes estarán familizarizados con:
(1) Las aplicaciones de modelos en la forma de EDOs en una variedad de sistemas biológicos;
(2) Ecuaciones de reacción-difusión y sus aplicaciones en biología;
(3) El uso de análisis de estabilidad lineal y no lineal para estudiar la dinámica de sistemas complejos;
(4) El enfoque de sistemas dinámicos para describir medios oscilatorios y excitables.


Requisitos: Este curso puede ser tomado por estudiantes matemáticos y no-matemáticos con conocimientos sólidos de teoría cualitativa de ecuaciones diferenciales ordinarias, cálculo diferencial e integral, y conocimientos de ecuaciones diferenciales parciales elementales.
Deseable pero no imprescindible: Nociones de sistemas dinámicos y teoría de bifurcaciones.
No es necesario haber estudiado biología para cursar exitosamente este ramo
.


Contenidos:


1) Dinámica de poblaciones: Modelos para poblaciones aisladas. Sistemas depredador-presa. Modelos bien planteados: soluciones no-negativas y acotadas.

2) Enfermedades infecciosas: Modelos SIR, número básico de reproducción y brotes de epidemias, matriz de la próxima generación.

3) Oscilaciones de relajación: Propagación de impulsos nerviosos en neuronas, ecuaciones de Hodgkin-Huxley, modelo de Fitzhugh-Nagumo. Dinámica en distintas escalas de tiempo (sistemas slow-fast); teoría geométrica de perturbación singular.

4) Mecanismos de dispersión espacial: Convección, atracción y difusión. Ecuaciones de reacción-difusión. Ondas viajeras: pulsos viajeros, frentes de onda, ondas periódicas. Ecuación de Fisher-Kolgomorov. Estabilidad de ondas viajeras.

5) Formación de patrones: Inestabilidad de Turing, bifurcación de Turing. Morfogénesis (creación de formas y patrones espaciales).



REPORTES DE INVESTIGACIÓN

1) Exposiciones del 30 septiembre & 5 octubre.

* Benjamín Acuña: Modelos matemáticos aplicados al dilema halcón vs paloma.
* Jacson Aravena: Modelo matemático para una colonia de abejas infestadas por ácaros.
* Javiera González: Control de la población china - Política de un solo hijo.
* Cristóbal Lobos: Interacción parasitoide-huésped.
* Macarena Rojas: Modelo "Living zombie" - Enfermedad de desgaste crónico CWD.
* Ariadne Sandoval: Control de la malaria mediante la población infectada.


2) Exposiciones del 28 octubre & 2 noviembre.

* Benjamín Acuña: Modelo de la dinámica de transmisión del VIH/SIDA y su control con medidas preventivas.
* Jacson Aravena: Análisis de un modelo matemático para la infección del cólera con campañas de control.
* Javiera González: Modelo matemático para la dinámica de transmisión del VIH/SIDA.
* Cristóbal Lobos: Modelos SIR para la propagación del ébola en Liberia en 2014.
* Macarena Rojas: Modelando el virus del papiloma humano y su interacción con el cáncer de cuello uterino.
* Ariadne Sandoval: ¿Cómo afecta la vacunación en el modelo SIR?


3) Exposiciones del 7 & 9 diciembre.

* Benjamín Acuña: Ciclos circadianos en una población de cianobacterias.
* Jacson Aravena: Modelo slow-fast para la dinámica de la adicción - Prediciendo frecuencias de recaídas.
* Javiera González: Modelo neuronal de Hindmarsh-Rose.
* Cristóbal Lobos: Modelos para la dinámica de una neurona.
* Macarena Rojas: Análisis slow-fast para el modelo Wonderland.
* Ariadne Sandoval: Oscilaciones de relajación en un modelo de oscilador mitótico.


4) Exposiciones del 21 & 23 diciembre.

* Jacson Aravena: Patrones de Turing en un modelo depredador-presa con consumo no local de recursos.
* Javiera González: Dinámica para un modelo polinizador-planta.
* Cristóbal Lobos: Modelo reacción-difusión epidémico.
* Macarena Rojas: Formación de patrones en peces Pseudolatystoma.
* Ariadne Sandoval: Modelando el crecimiento de neuritas.



Bibliografía

Apuntes del curso
- P. Aguirre, Modelos Biomatemáticos, 2021.      Versión actualizada 18 noviembre 2021.


Textos recomendados en Biomatemática

- A. D. Bazykin, Nonlinear Dynamics of Interacting Populations, World Scientific, 1998.

- F. Brauer & C. Castillo-Chávez, Mathematical Models in Population Biology and Epidemiology, 2nd edition, Springer, 2012.

- N. F. Britton, Essential Mathematical Biology, 2nd edition, Springer, 2003.
- L. Edelstein-Keshet, Mathematical Models in Biology, SIAM, 2005.
- E. Izhikevich, Dynamical Systems in Neuroscience. The Geometry of Excitability and Bursting, MIT Press, 2007.
- J. D. Murray, Mathematical Biology, 3rd. edition, Springer-Verlag, 2002.
    Disponible en formato digital aquí: Volumen I, Volumen II.                 

- R. Smith?, Modelling Disease Ecology with Mathematics, 2nd. edition, AIMS, 2017.
- A. T. Winfree, The Geometry of Biological Time, 2nd. edition, Springer-Verlag, 2001.


Otros textos complementarios en Matemática

- D. W. Jordan & P. Smith, Nonlinear Ordinary Differential Equations, 4th Edition, Oxford University Press, 2007.
- C. Kuehn, Multiple Time Scale Dynamics, Springer, 2015.
-
C. Kuehn, PDE Dynamics, SIAM, 2019.
- J. D. Meiss, Differential Dynamical Systems, Revised Edition, SIAM, 2017.
- L. Perko, Differential Equations and Dynamical Systems, Springer, 2001.
- S. Strogatz, Nonlinear Dynamics and Chaos, Westview Press, 2001.





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Last updated 28 Diciembre 2021.