Biosystems characterization, modeling and optimization

Abstract

There is a need for interdisciplinary work to better understand, represent, and make competitive decisions in regards of biosystems. In this work biosystems understanding is sought through statistical characterization, representation through statistical modeling, and decision-making through mathematical optimization, all within a biological framework. This thesis applies these concepts in an orderly fashion through three biosystems in particular: biofuel derived from algae, hairy vetch as a cover crop for corn, and the identification of important genes in Alzheimer’s Disease. The first case consists on supporting decision-making on lipid extraction to obtain biofuel from microalgae. The second case consists on defining how hairy vetch management and latitude affect the economics of hairy vetch. The last case consists of characterizing Alzheimer’s disease through differentially expressed genes using microarray experiments. After finding these genes an interaction is established within each other. These cases were identified independently but can be organized in the proposed framework.

El trabajo interdisciplinario es necesario para entender, representar y tomar decisiones competitivas al respecto de biosistemas. Este trabajo se basa en utilizar métodos de caracterización, modelaje estadístico y toma de decisiones por medio de optimización matemática dentro del marco biológico. Este trabajo aplica estos conceptos de una forma ordenada en tres biosistemas: biocombustible obtenidos de algas, hairy vetch como cocultivo del maíz y la identificación de genes importantes en la enfermedad del Alzheimer. El primer caso consiste en apoyar la toma de decisiones en la extracción de lípidos para obtener biocombustible de algas. El segundo caso consiste en definir cómo el mantenimiento de hairy vetch y la latitud afecta su economía. El último caso consiste en caracterizar el Alzheimer por medio de genes que se diferencian en su expresión usando microarreglos e interacciones entre sí. Los casos han sido identificados independientemente, pero son organizados de acuerdo con el marco propuesto.