Skip to content

Generalized thermodynamic description of complex biological systems

Informazioni tesi

  Autore: Matteo Fasano
  Tipo: Laurea liv.II (specialistica)
  Anno: 2010-11
  Università: Politecnico di Torino
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria meccanica
  Relatore: Pietro Asinari
  Lingua: Inglese
  Num. pagine: 211

This thesis is divided into four chapters.
In the opening chapter the model construction process will be discussed. After presenting the fundamental aspects of the modeling process, the analysis will be focused on the issue of models classification. Lastly, a systematic approach for the model construction process will be proposed, in order to face the following problems through a rational procedure.
In the second chapter a theoretical preface will be done; it deals with the issues which will be afterwards practically treated. Particularly, there are three main disciplines which will be touched during the essay: Physics, Mathematics and Biology.
Physics is the theoretical base of the quasi-equilibrium models. Concepts as thermodynamic approach, slow invariant manifold and quasi equilibrium manifold will be widely discussed, for a complete understanding of the dynamic models based on quasi equilibrium approximation. Quasi equilibrium dynamic models are based on the knowledge of the steady states of the analyzed system; therefore a detailed analysis of the characteristics of the equilibrium states, according to the conserved quantities of the system, will be done. Moreover, it will be explained the principal component analysis, which will help to calculate the amount of conserved quantities in a system, and the direct or Montecarlo-like analysis, which will be used for the exact identification of the conservation laws.
Mathematics provides the tools in order to optimize and “tune” models. In detail, the mathematical tools explained will be: two optimization algorithms (genetic algorithm and constrained nonlinear optimization), which will be used for fitting the models to the studied system, and the constrained Jacobian matrix, which will have a fundamental role for the network construction process.
Finally, a close examination concerning the Biology of the studied systems will make it possible to identify the utility and the potential field of application of the introduced models. In the third chapter, the quasi-equilibrium model will be tested through several well-known biological systems (already modeled thanks to a detailed kinetic approach), following an increasing order of complexity.
In particular, the model will be used for predicting dynamics of a Michaelis-Menten enzymatic network, a simplified gene regulation system, the MAPK cascades process and the Calvin cycle. The best algorithms and Matlab functions will be identified for our tasks, in order to obtain an optimized QE model before its application on an experimental case. Moreover, a comparison between one-dimensional manifold models and two-dimensional ones will be attempted. Lastly, constrained Jacobian matrices will be utilized for the reaction network construction, and the space of equilibrium states of the above systems (and additionally IкB metabolism and Purine metabolism) will be explored, in order to obtain the number of conserved quantities for the analyzed systems.
In the last chapter the QE model will be applied to some experimental data obtained thanks to a collaboration with the MBC (Molecular Biotechnology Center) located in Turin: the transcriptional regulatory networks in embryonic stem cells will be studied. More precisely, thanks to the principal components analysis of a cloud of equilibrium states, it will be possible to deduce the amount of conservation laws; while, thanks to a direct or a Montecarlo-like analysis, the conservation laws will be precisely identified. Then, species dynamics will be fitted using QE models, and the Jacobian way of network construction process will be attempted.
Finally, a comparison between the results obtained by the QE models and a model proposed in literature [Schmidt, Lipson, Distilling Free-Form Natural Laws from Experimental Data, Science, Vol.324, 2009] will be conducted in appendix C.


La consultazione è esclusivamente in formato digitale .PDF

Mostra/Nascondi contenuto.
Matteo Fasano Generalized thermodynamic description of complex biological systems 3 INTRODUCTION Computational Systems Biology is evolving rapidly, and not a single group of investigators has already developed a complete system that integrates both data generation and data analysis, in a way to allow full and accurate modeling of selected biological agents. Each new method or database implemented represents one or more steps on the path to a complete description of biological systems. How these tools will evolve and how they will be ultimately integrated is an area of intense research and interest. In this thesis in particular, a thermodynamic approach to complex biological systems description is attempted. The theme of non-equilibrium thermodynamics and its application to biotechnology can be considered an innovative way of modeling for a quite recent science field: Systems Biology. Systems Biology can be defined as the quantitative study of biological systems, supported by technological progress: in other words, the data-centric quantitative modeling of biological processes and systems. Systems Biology is related to three main aspects: it is experimentally driven, computationally driven, and knowledge driven. It is experimentally driven because the complexity of biological systems is difficult to penetrate without large-scale coverage of the molecular underpinnings. It is computationally driven because the data obtained from experimental investigations of complex systems need extensive quantitative analysis to be informative. Finally it is knowledge driven because it is not computationally feasible to analyze the data without incorporating all that is already known about the Biology in question. Furthermore, the use of data, computation and knowledge must be concurrent. Researchers have traditionally considered the study of biological systems rather resistant to quantitative approaches. Two events have occurred to bring the field of computational Systems Biology to the forefront. One is the advent of high-throughput methods that have generated large amounts of information about particular systems in the form of genetic studies, gene and protein expression analyses and metabolomics. The other event is the growth of computational processing power and tools. Methods used to analyze this kind of large data sets are often computationally demanding and, as it happens for other areas, the field has benefited from continuing improvements in computational hardware and methods. For the purposes of this thesis, Systems Biology is the promise to analyze Biology on a larger and quantitatively rigorous scale, thanks to a cross-fertilization of knowledge. In fact, this research is centered on the advantage that biological systems modeling can take from decades of systematic model reduction research in non-equilibrium thermodynamics In this thesis, the mathematical notion of slow invariant manifold (SIM) and its convenient approximation (the Quasi Equilibrium Manifold, QEM) have been exploited in order to study a series of complex biological systems. During the last decades several promising methods, for reducing the description of systems with a large number of degrees of freedom, have been developed in the context of physical and chemical kinetics. For instance, an intensive effort has been spent in devising such techniques for combustion mechanisms, where agents are represented by chemical species linked through highly nonlinear interactions and similar issues to biological systems have been encountered (i.e. a tremendously


La consultazione è esclusivamente in formato digitale .PDF



Per consultare la tesi è necessario essere registrati e acquistare la consultazione integrale del file, al costo di 29,89€.
Il pagamento può essere effettuato tramite carta di credito/carta prepagata, PayPal, bonifico bancario, bollettino postale.
Confermato il pagamento si potrà consultare i file esclusivamente in formato .PDF accedendo alla propria Home Personale. Si potrà quindi procedere a salvare o stampare il file.
Maggiori informazioni
Ingiustamente snobbata durante le ricerche bibliografiche, una tesi di laurea si rivela decisamente utile:
  • perché affronta un singolo argomento in modo sintetico e specifico come altri testi non fanno;
  • perché è un lavoro originale che si basa su una ricerca bibliografica accurata;
  • perché, a differenza di altri materiali che puoi reperire online, una tesi di laurea è stata verificata da un docente universitario e dalla commissione in sede d'esame. La nostra redazione inoltre controlla prima della pubblicazione la completezza dei materiali e, dal 2009, anche l'originalità della tesi attraverso il software antiplagio
  • L'utilizzo della consultazione integrale della tesi da parte dell'Utente che ne acquista il diritto è da considerarsi esclusivamente privato.
  • Nel caso in cui l'Utente volesse pubblicare o citare una tesi presente nel database del sito deve ottenere autorizzazione scritta dall'Autore della tesi stessa, il quale è unico detentore dei diritti.
  • L'Utente è l'unico ed esclusivo responsabile del materiale di cui acquista il diritto alla consultazione. Si impegna a non divulgare a mezzo stampa, editoria in genere, televisione, radio, Internet e/o qualsiasi altro mezzo divulgativo esistente o che venisse inventato, il contenuto della tesi che consulta o stralci della medesima. Verrà perseguito legalmente nel caso di riproduzione totale e/o parziale su qualsiasi mezzo e/o su qualsiasi supporto, nel caso di divulgazione nonché nel caso di ricavo economico derivante dallo sfruttamento del diritto acquisito.
  • L'Utente è a conoscenza che l'importo da lui pagato per la consultazione integrale della tesi prescelta è ripartito, a partire dalla seconda consultazione assoluta nell'anno in corso, al 50% tra l'Autore/i della tesi e Tesionline Srl, la società titolare del sito
L'obiettivo di Tesionline è quello di rendere accessibile a una platea il più possibile vasta il patrimonio di cultura e conoscenza contenuto nelle tesi.
Per raggiungerlo, è fondamentale superare la barriera rappresentata dalla lingua. Ecco perché cerchiamo persone disponibili ad effettuare la traduzione delle tesi pubblicate nel nostro sito.
Scopri come funziona

DUBBI? Contattaci

Contatta la redazione a
[email protected]

Ci trovi su Skype (redazione_tesi)
dalle 9:00 alle 13:00

Oppure vieni a trovarci su

Parole chiave

algoritmi genetici
biologia computazionale
principal component analysis
system biology
regolazione genica
network construction
ciclo di calvin
leggi di conservazione
mapk cascades
equilibria cloud

Non hai trovato quello che cercavi?

Abbiamo più di 45.000 Tesi di Laurea: cerca nel nostro database

Oppure consulta la sezione dedicata ad appunti universitari selezionati e pubblicati dalla nostra redazione

Ottimizza la tua ricerca:

  • individua con precisione le parole chiave specifiche della tua ricerca
  • elimina i termini non significativi (aggettivi, articoli, avverbi...)
  • se non hai risultati amplia la ricerca con termini via via più generici (ad esempio da "anziano oncologico" a "paziente oncologico")
  • utilizza la ricerca avanzata
  • utilizza gli operatori booleani (and, or, "")

Idee per la tesi?

Scopri le migliori tesi scelte da noi sugli argomenti recenti

Come si scrive una tesi di laurea?

A quale cattedra chiedere la tesi? Quale sarà il docente più disponibile? Quale l'argomento più interessante per me? ...e quale quello più interessante per il mondo del lavoro?

Scarica gratuitamente la nostra guida "Come si scrive una tesi di laurea" e iscriviti alla newsletter per ricevere consigli e materiale utile.

La tesi l'ho già scritta,
ora cosa ne faccio?

La tua tesi ti ha aiutato ad ottenere quel sudato titolo di studio, ma può darti molto di più: ti differenzia dai tuoi colleghi universitari, mostra i tuoi interessi ed è un lavoro di ricerca unico, che può essere utile anche ad altri.

Il nostro consiglio è di non sprecare tutto questo lavoro:

È ora di pubblicare la tesi