ANOTACE PROČ PRO KOHO KONTAKT PROBRÁNO BODY
MATEMATICKÉ MODELOVÁNÍ
V BIOINFORMATICE

ANOTACE

Předmět staví na matematickém modelování a vývoji biologických (zejména buněčných) struktur a procesů, které se in silico simulují.

Budeme se zabývat:

  1. obecným základem modelování a simulací, včetně různých přístupů (zejména z pohledů kompartmentů a jejich interakcí), pročež probereme vhodný a přiměřený matematický základ
  2. aplikací modelů na konkrétní biologické situace - dle publikovaných článků

Studenti si vyzkouší a prozkoumají:

  1. jednoduchý spojitý kompartmentový model imunity a jeho chování včetně klasifikace vývojů systému
  2. propojení modelu s daty
  3. vlastní formulace modelu a jeho implementace
  4. složitější diskrétní buněčný model s aplikacemi na buněčnou diferenciaci a chemotaktický pohyb

Zkoumání je vedeno jak analyticky (co a proč se děje) tak synteticky (vytvoření systému daných vlastností).
Primárně se zaměříme na konstrukci modelů, pochopení jejich vlastností a aplikací. Sekundárně na technicko-implementační techniky a programovací jazyky. Hlubší základy matematiky či programování nejsou pro předmět třeba.

Většinu na přednášce zmíněné látky si prakticky vyzkoušíme. Přičemž si studenti budou moci, dle zájmu, simulovat, konzultovat a diskutovat vlastní modely.

Pracovat budeme v Julia notebooku, který nás odstíní od "technicko-implementačních" věcí i komerečních SW (SimBiology - Matlab, Mathematika) pro vyzkoušení v praxi používaných nástrojů.

Příklad jednoduchého spojitého modelu s imunity dle článku "A basic mathematical model of the immune response; Chaos; DOI: 10.1063/1.166098" (1); návrh modelu, implementace, simulace, prozkoumání jeho chování, i ovlivnění chování modelu (s potenciálem návrhu vhodné léčby).

Podíváme se i na základní diskrétní modely (příklad) s tím "jak málo" stačí ke složitému chování, přičemž se dotkeme i emergentího a chaotického chování (příklad) dynamických systémů.

(1) Mayer H, Zaenker KS, An Der Heiden U. A basic mathematical model of the immune response. Chaos. 1995 Mar; 5:155-161. DOI: 10.1063/1.166098. PMID: 12780168;

MOTIVACE

Bioinformatiku, jako obor, vnímáme ve fázi "střelby na běžící cíl". Nežli se definuje či ustálí vymezení oboru, tak se vzhledem k rychlému vývoji oboru změní. Podobně jako machine learning či artificial inteligence.

V současné bioinformatice zaznamenáváme následující proudy:

  1. stringologie (operace s řetězci a jejich podobností)
  2. molekulární biologie (od genové exprese, přes folding, k reakcím, membránám a procesech na nich, regulacím a další)
  3. statistika, zpracování dat a datamining
  4. modelování, simulační a syntetická biologie

Předmět podporuje v curriculu studia bioinformatiky modelování a simulační část. Nabídne propojení zpracování dat a dataminingu s modelováním a simulacemi.

PRO KOHO

Zejména pro studenty bioinformatiky (lépe od druhého ročníku). I pro zájemce z přírodovědých, informatických, lékařských či jiných oborů, kteří si chtějí rozšířit obzory. Základy matematiky, programování a biologie mohou být přínosné ale nejsou nutné.

SYLABUS

  1. Modely a Simulace
    • rozdíly mezi pozorováním, modelem, simulacemi a laboratorním pokusem
    • zjednodušení reality
    • kde a jak vznikají chyby
    • různé přístupy k modelování
  2. Jednoduchý model imunity - experimenty se zadaným modelem
    • kompartmenty
    • dopředná a zpětná vazba
    • definice entit, jejich vztahů včetně míry abstrakce
    • popis modelu diferenciálními rovnicemi
    • prozkoumání chování modelu a modulace jeho chování
    • aplikace modelu na biologické situace
  3. Vytváření a popis modelu
    • studenti tvoří/definují pokročilejší model
    • definice entit, jejich vztahů včetně míry abstrakce a neurčitostí přirozeného jazyka
    • formulování modelu v grafu, analýza chování modelu
  4. Zobecnění interakcí
    • taxonomie možných chování dynamických systémů
    • úvod do teorie chaosu dynamických systémů
    • emergentní chování systému: definice, vlastnosti, podmínky
  5. Zobecnění modelů
    • taxonomie modelů: principy a omezení
    • multiagentní systémy: definice agentů a prostředí
    • formulace multiagentního přístupu na buněčné modely a mezibuněčné interakce
    • klasifikace modelů podle typu agenta (bez stavu, se stavem, s modelem, s cílem, učící se)
    • celulární automaty a jiné modely popsané pravidly
    • jazyk, pravidla a Chomského hierarchie
PODKLADY

LITERATURA

SW

img

BLIŽŠÍ INFORMACE O PŘEDMĚTU A EXAMINACE

PROBRÁNO

BODY

ZADÁNÍ DOMÁCÍCH ÚKOLŮ

1. Elaborát se simulací

Zadání: Vypracování elaborátu

  1. Forma: elaborátu/„Mini článek“
  2. Obsah - (Váš text by měl, v principu nikoliv nutně, obsahovat):
    1. Uvedení do problému, popsání výzkumného gapu článku nebo Vašeho
    2. Shrnutí procesu/situací, které chceme modelovat z daného článku
    3. Popis a vhodná formulace modelu s úvahami, co je podstatné a co se vynechalo
    4. Implementace a popis implementace simulace + zdrojový kód
    5. Analýza modelu/simulace (stabilita, fázové přechody dle parametrického prostoru, analýza chování včetně prohledání prostoru parametrů a klasifikace průběhů a jejich interpretace)
    6. Výsledky a porovnání výsledků se závěry článku
    7. Hodnocení, jestli bylo dost informací v článku pro vytvoření modelu
    8. Závěr a interpretace, možná rozšíření
    9. Odkazy na literaturu
  3. Elaborát zpracujte na podkladě jednoho z článků nebo si navrhněte Váš:
    1. Vámi vybraný a zvolený článek - nutno zaslat a schválit (není primárně omezena oblast na biologii; je možné fyzika, ekonomie, chemie, sociologie, ...)
    2. Některý ze článků:
      1. Netriviální rozšíření ET modelu (Mayer H, Zaenker KS, An Der Heiden U. A basic mathematical model of the immune response. Chaos. 1995 Mar; 5:155-161. DOI: 10.1063/1.166098. PMID: 12780168) (minimum je jedno z rozšíření):
        1. injekce
        2. zpoždění v modelu
        3. vakcinace
        4. Váš návrh rozšíření - nutno schválit
      2. Seeing around corners: Cells solve mazes and respond at a distance using attractant breakdown, Science 28 Aug 2020: Vol. 369, Issue 6507, eaay9792, DOI: 10.1126/science.aay9792
      3. Část modelu z „SUMMARY FIGURE“, p. 69 z How the Immune System Works, 6th Edition; Lauren M. Sompayrac; ISBN: 978-1-119-54212-4; April 2019; Wiley-Blackwell
      4. Model technologie výroby piva z http://uprt.vscht.cz/ucebnice/mb/; Kapitola: 4.3 Technologie výroby piva resp. 4.3.4 Matematické modelování pivovarské technologie
      5. Moses Melanie E., Cannon Judy L., Gordon Deborah M., Forrest Stephanie; Distributed Adaptive Search in T Cells: Lessons From Ants; Frontiers in Immunology; 2019, vol. 10., p. 1357; https://www.frontiersin.org/article/10.3389/fimmu.2019.01357; DOI 10.3389/fimmu.2019.01357
  4. Termíny:
    1. Výběr článku - povinné schválení do 13.12.2021 včetně (možno se ještě optat na přednášce či cvičení)
    2. (10 bodů) Odevzdání preverze povinné - stačí popis problému a popis a definice modelu do 23.12.2021 včetně
    3. (50 bodů) Finální verze povinné - minimálně 5 pracovních dní před zkouškou nebo do konce zimního zkouškového období
    4. Odevzdání emailem ve formě docx, odf, pdf. Jinou formu zpracování např. interaktivní notebook, je nutno dopředu dohodnout a schválit.
  5. Poznámky:
    1. V případě velmi dobrého a nadstandardního zpracování (zejména automatizovaná analýza chování včetně segmentace/klastrování průběhů (datamining metody), ovlivňování včetně vizualizací či biologické interpretace - hodnotí se bystrost, relevantnost i technické zpracování) mohou být uděleny bonusové body (max 10 bodů).

2. OnBoarding článku

Vyberte si jeden ze článků:

  1. A. M. Turing; The Chemical Basis of Morphogenesis; Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological Sciences, Vol. 237, No. 641. (Aug. 14, 1952), pp. 37-72. The Chemical Basis of Morphogenesis on JSTOR
  2. Seeing around corners: Cells solve mazes and respond at a distance using attractant breakdown; Science, 28 Aug 2020, Vol 369, Issue 6507, DOI: 10.1126/science.aay9792 https://www.science.org/doi/10.1126/science.aay9792

Zadání:

  1. (5 bonusových bodů) Do termínu 8.11.2021 začátku přednášky můžete (a nemusíte) poslat preverzi. Zadání preverze je „onboarding“ (tj. „80% podstatného za 20% času“) toho, co je v článku i Vaše interpretaci k Vámi zvolenému článku. Zadání je obecné, aby byl prostor pro Vaše pojetí bez předpojetí (bez šablony).
  2. (20 bodů) Do termínu 22.11.2021 začátku přednášky zašlete finální verzi „onboardingu“ ke zvolenému článku, přičemž bude po termínu 8.11.2021 upřesněno zadání. Upřesnění proběhlo na cvičení.

BLIŽŠÍ INFORMACE PŘEDMĚTU

Název: Matematické modelování v bioinformatice
Anglický název: Mathematical modelling in bioinformatics
Odkaz na SIS
Kód předmětu: MB151P133
Předmět vyučován v: zimním semestru
Rozsah výuky: 2/2 Z/ZK
Počet kreditů: 5

EXAMINACE

Zkouška

  1. forma: písemná a ústní
  2. obsah skládající se z diskuze zápočtového elaborátu a zkoušející znalosti z přednášek a cvičení předmětu

Zápočet

  1. Získat alespoň 70 bodů za zápočtové úkoly
  2. (60 bodů) vypracování elaborátu skládajícího se z definování, vytvoření, analýzy, popisu a návrhu ovlivnění rozumné malé simulace - nutné schválit zadání
  3. (20 bodů) rešerše vědeckého článku dle zadání
  4. (max 20 bodů) Za průběžné úkoly na cvičení či na doma (2-3 zadání)
KONTAKT

KONTAKT

Mgr. Jiří Šejnoha - email: jiri.sejnoha@mff.cuni.cz
Mgr. Tomáš Bílý - email: tomby@ucw.cz