Optimización dinámica aplicada al análisis de balance de flujo de redes metabólicas

Martínez Guarnizo, Julian Camilo

Optimización dinámica aplicada al análisis de balance de flujo de redes metabólicas

dc.contributor.advisor	Vargas Domínguez, Andrés
dc.contributor.advisor	Clavijo Buritica, Diana Carolina
dc.contributor.author	Martínez Guarnizo, Julian Camilo
dc.contributor.evaluator	Chacón Cortés, Leonardo Fabio
dc.date.accessioned	2022-01-28T17:57:25Z
dc.date.available	2022-01-28T17:57:25Z
dc.date.created	2021-11-19
dc.description.abstract	Una red metabólica es el conjunto de reacciones bioquímicas presentes en una célula. Las redes metabólicas se pueden modelar a través de métodos como el análisis de balance de flujo dinámico (DFBA, por sus siglas en inglés Dynamic Flux Balance Analysis) el cual consiste en resolver un problema de optimización dinámica. En este trabajo se explican algunos métodos para resolver problemas de optimización dinámica de forma numérica como lo es método de disparo múltiple directo y el método de colocación ortogonal aplicado a problemas de optimización dinámica. Estos métodos se basan en discretizar las variables de estado y las variables de control y resolver ecuaciones diferenciales ordinarias (EDOs) en subintervalos del horizonte de tiempo para posteriormente resolver un problema de programación no lineal (NLP, por sus siglas en inglés Non–Linear Programming). Entre los métodos más usados para resolver las EDOs está el método de colocación en elementos finitos y sus variaciones mientras que para resolver el NLP se utiliza más frecuentemente el método de programación cuadrática secuencial (SQP, por sus siglas en inglés Sequential Quadratic Programming) y debido a que ambos métodos son útiles para la solución de problemas de optimización dinámica, ambos fueron introducidos a lo largo del documento. Adicionalmente, el método de colocación ortogonal aplicado a problemas de optimización dinámica se utilizó para modelar una red metabólica con 4 metabolitos y 8 reacciones utilizando una rutina en el lenguaje R. El modelamiento se realizó planteando el problema de optimización dinámica asociado a la red metabólica para después discretizarlo y obtener un NLP que pudiera resolverse en R. Los resultados simularon un escenario biológico real en el cual se consumen metabolitos como la glucosa y el oxígeno para producir biomasa.	spa
dc.description.abstractenglish	A metabolic netwok is a set of biochemical reactions present in a cell. Metabolic networks can be modeled through methods like Dynamic Flux Balance Analysis (DFBA) which lies in solving a Dynamic Optimization problem. In this work, some methods to solve Dynamic Optimization problems like Direct Multiple Shooting and Orthogonal Collocation applied to Dynamic Optimization problems are explained. This methods are base on discretize the state variables and control variables and solving Ordinary Differential Equations (ODEs) over sub-intervals of the time horizon to subsequently solve a Non-linear Programming problem (NLP). Among the most useful methods to solve ODEs is the Orthogonal collocation method and it’s variations while to solve the NLP is frecuently used Sequential Quadratic Programming method (SQP). As both methods are used to solve Dynamic Optimization problems, both were introduced throughout the document. Also, Orthogonal Collocation method applied to Dynamic Optimization problems was used to model a metabolic network with 4 metabolites and 8 reactions, using a language R routine. The modeling was done setting out the Dynamic Optimization problem associated to the metabolic network to subsequently discretize the problem and get a NLP solvable in R. The results simulated a real biological scenario which metabolites like glucose and oxygen were consumed to produce biomass.	spa
dc.description.cvlac	https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001987220	spa
dc.description.degreelevel	Pregrado	spa
dc.description.degreename	Matemático (a)	spa
dc.format	PDF	spa
dc.format.mimetype	application/pdf	spa
dc.identifier.doi	https://doi.org/10.60794/drcd-ng05
dc.identifier.instname	instname:Pontificia Universidad Javeriana	spa
dc.identifier.reponame	reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana	spa
dc.identifier.repourl	repourl:https://repository.javeriana.edu.co	spa
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10554/58764
dc.language.iso	spa	spa
dc.publisher	Pontificia Universidad Javeriana	spa
dc.publisher.faculty	Facultad de Ciencias	spa
dc.publisher.program	Matemáticas	spa
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2	spa
dc.rights.licence	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional	*
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dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	*
dc.subject	Optimización dinámica	spa
dc.subject	Colocación Ortogonal	spa
dc.subject	NLP	spa
dc.subject	DFBA	spa
dc.subject.armarc	Matemáticas - Tesis y disertaciones académicas	spa
dc.subject.armarc	Optimización matemática	spa
dc.subject.armarc	Método de elementos finitos	spa
dc.subject.keyword	Dynamic optimization	spa
dc.subject.keyword	Orthogonal collocation	spa
dc.subject.keyword	NLP	spa
dc.subject.keyword	DFBA	spa
dc.title	Optimización dinámica aplicada al análisis de balance de flujo de redes metabólicas	spa
dc.title.english	Dynamic optimization applied to flux balance analysis of metabolic networks	spa
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.hasversion	http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado	spa