Especialista en Ingenieria Biomedica: Métodos de Modelizacion y Simulacion de Biosistemas

200 Horas
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Con el curso de Métodos de Modelización y Simulación de Biosistemas, el alumno podrá entender el comportamiento de microorganismos y enzimas en biorreactor, a la vez que comprenderá en entramado sistema de redes (metabólica, genética, de transmisión de señal…) que opera de manera coordinada.
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237517-1801

UNIDAD DIDÁCTICA 1. MODELOS Y SISTEMAS

  1. Concepto de modelos y biosistemas
  2. - Concepto de modelo
  3. - Sistemas y Biología de sistema
  4. - Dinámica de sistemas
  5. Introducción a las técnicas de modelado y simulación
  6. - Construcción de modelos en biología de sistemas
  7. Tipos de modelos y componentes
  8. - Modelo dinámico biológico
  9. - Ecuaciones de tasa bioquímica
  10. - Modelos dentro de una celda
  11. Característica de los sistemas
  12. - Dinámica
  13. - Ambiente
  14. - Complejidad
  15. - Energía
  16. - Entropía
  17. - Equifinalidad
  18. - Equilibrio
  19. - Frontera
  20. - Organización
  21. - Morfogénesis
  22. - Morfastesis
  23. - Negentropía
  24. - Relación
  25. - Retroalimentación
  26. - Sinergia
  27. Evolución y tendencias actuales
  28. - Definición de selección natural
  29. - Definición de selección artificial
  30. - Diferencias clave entre la selección natural y la artificial

UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELIZACIÓN Y CONTROL DE BIOSISTEMAS

  1. Modelos numéricos en biomedicina
  2. - Ingeniería biomédica
  3. - Aspectos fundamentales de la ingeniería biomédica
  4. - Construyendo modelos de ingeniería
  5. - Ejemplos de resolución de modelos de Ingeniería biomédica por ordenador
  6. Fundamentos de la modelización del sistema
  7. - ¿Qué es modelar?
  8. - ¿Qué es la simulación?
  9. - ¿Cómo desarrollar un modelo de simulación?
  10. - ¿Cómo realizar el análisis de simulación?
  11. - Programa de modelado y análisis de simulación
  12. - Beneficios del modelado y análisis de simulación
  13. - Posibles errores durante la simulación
  14. Identificación de sistemas de control biomédicos
  15. - Aplicaciones exitosas de control: sistemas cardiovasculares y sistemas endocrinos
  16. - Anestesia
  17. - Otras aplicaciones
  18. Optimización del control de biosistemas
  19. - Tamaños de mercado e inversión
  20. - Oportunidades para nuevas aplicaciones e investigación
  21. - Consideraciones importantes para potenciar el desarrollo de los sistemas de control de los productos biomédicos
  22. - Retos y barreras

UNIDAD DIDÁCTICA 3. MODELIZACIÓN DE BIOSISTEMAS MEDIANTE MODELOS LINEALES

  1. Modelos lineales
  2. - Modelo de crecimiento lineal básico
  3. - Modelo de crecimiento lineal más complejo
  4. - Ecuaciones diferenciales de coeficiente constante
  5. - El cálculo de ecuaciones
  6. Dominio del tiempo
  7. - Sistemas autónomos
  8. - El caso multivariable.
  9. - Sistemas en forma de entrada / salida
  10. Domino de la frecuencia
  11. - La función de transferencia y la frecuencia
  12. - Sistemas diferenciales
  13. Dominio de la estabilidad
  14. - Estabilidad de los sistemas autónomos
  15. - Las condiciones de Routh-Hurwitz

UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE LA DINÁMICA NO LINEAL DE LOS SISTEMAS BIOMÉDICOS

  1. Diferencias entre sistemas lineales y no lineales
  2. - Sistemas lineales
  3. - Sistemas no lineales
  4. - Diferencias en cuanto a tipos de sistemas
  5. - Sistemas de salida única de una sola entrada
  6. - Diferencias en cuento a modelos matemáticos
  7. Modelos biológicos dinámicos
  8. - Dinámica de poblaciones del Salmón Chinook
  9. - Modelos de “bañera”
  10. - Muchas bañeras: modelos con compartimentos
  11. - Cinética de la enzima
  12. - El proceso de modelado dinámico
  13. - Modelos farmacocinéticos
  14. Fluctuaciones en sistemas dinámicos
  15. Dinámica no lineal y sistemas complejos
  16. - Flujo en una línea
  17. - Bifurcaciones en 1d
  18. - Influencia de los términos de orden superior

UNIDAD DIDÁCTICA 5. HERRAMIENTAS Y TÉCNICAS AVANZADAS DE SIMULACIÓN

  1. Técnicas de simulación en biomedicina
  2. - Estructura básica de los programas de simulación
  3. - Tipos de simulación
  4. Simulación quirúrgica mediante técnicas de realidad virtual
  5. - Entrenamiento quirúrgico
  6. - Concepto de simulación quirúrgica
  7. - La creciente importancia de la simulación en cirugía
  8. - Cirugía laparoscópica
  9. - Papel de los simuladores de realidad virtual en la educación quirúrgica
  10. - Futuro de la simulación en cirugía
  11. - Ventajas de la simulación e integración con las teorías del aprendizaje
  12. - Simulación no solo para aprendizaje
  13. - Simulación, no solo para la adquisición de habilidades técnicas
  14. - Simulación centrada en el paciente
  15. - Desventajas de la simulación
  16. La simulación y los modelos experimentales en el aprendizaje de la cirugía de mínima invasión
  17. - Concepto de modelo y características básicas de su empleo en investigación médica
  18. - Simulación en cirugía mínimamente invasiva

UNIDAD DIDÁCTICA 6. EJEMPLOS DE SIMULACIÓN DE SISTEMAS

  1. Redes genéticas
  2. - Genes redes regulatorias y regulación transcripcional
  3. - Genes selectores, reguladores maestros y factores pioneros
  4. - Una vista a la red de Biologia
  5. - Ejemplo de red genética conocida a través de simulación: Desarrollo del corazón
  6. Redes metabólicas
  7. - Modelo y Métodos
  8. Sistemas de transmisión de señal
  9. - Clasificación en biomedicina en base a los sistemas de señalización
  10. Representación gráfica de las señales
  11. - Algoritmo de clasificación óptima
  12. - Tipos de sistemas de transmisión biológica de señales
  • Duración: 200 horas