Este documento describe las aplicaciones de la teoría de grafos en biología. Explica que las redes biológicas muestran una distribución desigual de conexiones, con pocos nodos altamente conectados y muchos nodos poco conectados. También describe cómo los nodos más conectados tienden a ganar más conexiones a través de un efecto acumulativo, y cómo eventos altamente improbables pueden tener un gran impacto. Además, analiza cómo la teoría de sistemas complejos y la cibernética de segundo orden pued

1. Network Science:
Aplicaciones Biológicas de la Teoría
de Grafos
Roberto Pineda Ch.

4. Distribución desigual: Pocos nodos con muchos links (muy ricos),
muchos nodos con pocos links (muy pobres).

6. Al que tiene se le dará más y tendrá en abundancia
y al que no tiene se le quitará aún lo que tiene
(conexión preferencial)
Efecto Mateo: parábola de los talentos

8. El impacto de lo
altamente improbable

9. Mediocristan is where we must
endure the tyranny of the
collective, the routine, the
obvious and the predicted;
Extremistan is where we are
subjected to the tyranny of
the singular, the accidently,
the unseen and the unpredicted.

13. Christakis demonstrate the
“contagious” spread of obesity in a
large social network (NEJM 2007).

14. http://oracleofbacon.org/

21. • http://www.google.com/trends
• http://ngrams.googlelabs.com/

22. Transición de red en estrella a red IE – Adquisición del lenguaje

23. Red de mundo pequeño

24. Red libre de escala

25. Densidad

26. ¿Cuál es mas Importante?

27. ¿Cuál es mas Importante?

28. Cercanía
(Closeness Centrality)

29. Cercanía
(Closeness Centrality)

30. intermediación
(betweenness centrality)

31. Intermediación
(betweenness centrality)
• Las tonalidades que van desde el rojo
(valor 0) hasta el azul (valor máximo)
indican la intermediación de los nodos en
el grafo.

32. Centralidad de vector propio
Eigenvector centrality

33. Aleatoriedad
Grafo Regular Grafo Aleatorio

38. Distribución desigual: Pocos nodos con muchos links (muy ricos),
muchos nodos con pocos links (muy pobres).

40. Al que tiene se le dará más y tendrá en abundancia
y al que no tiene se le quitará aún lo que tiene
(conexión preferencial)
Efecto Mateo: parábola de los talentos

42. El impacto de lo
altamente improbable

43. Mediocristan is where we must
endure the tyranny of the
collective, the routine, the
obvious and the predicted;
Extremistan is where we are
subjected to the tyranny of
the singular, the accidently,
the unseen and the unpredicted.

47. Cibernética de segundo orden

49. Roger Sperry
Humberto Maturana

50. El efecto mariposa
“¿Provoca el aleteo de una mariposa en Brasil,
un tornado en Texas?”
Pequeñas variaciones en las condiciones iniciales del
sistema pueden producir grandes variaciones en el
comportamiento del mismo...

51. Atractores de Lorenz
● Descubrió desdoblamiento de
períodos en la función logística:
rx(1-x).
● Atractor de Lorenz: demuestra
sensibilidad a las condiciones
iniciales

52. EQUILIBRIO CAOS
Alejado del Equilibrio
Al Borde del Caos
Equilibrio Caos
ESTRUCTURA DISIPATIVA

53. El mundo es turbulento, el orden-desorden
conviven

54. Elementos simples, al
entrar en estado crítico,
pueden desencadenar
procesos que cambian
completamente las
condiciones del sistema.
(Lorenz, Poincaré,
Prigogine)
AMPLIFICACIÓN POR FLUCTUACIONES .

55. Sistemas Complejos
• Son sistemas compuestos por una enorme cantidad de componentes
en interacción (condición acción) capaces de intercambiar entre
ellos y con el entorno materia, energía o información y de adaptar
sus estados como consecuencia de tales interacciones realizadas en
paralelo.
• Dan lugar a comportamientos emergentes (en que el todo es más
que la suma de las partes).
• Suelen ser “computacionalmente irreducibles”: obligan a la
aproximación constructiva (bottom-up)
• Pueden exhiber estados estacionarios, comportamientos críticos,
transiciones de fase, histéresis y metaestabilidades
Principio de Causa-Efecto
Toda causa tiene su efecto; todo efecto tiene su causa; todo sucede de acuerdo a la ley;
la suerte no es más que el nombre que se le da a la ley no reconocida;
hay muchos planos de casualidad, pero nada escapa a la Ley (El Kybalion)

56. Ejemplos de sistemas complejos
• El comportamiento atmosférico
• Los hormigueros y colmenas
• La economía y la dinámica de los mercados
• Los sistemas ecológicos: evolución de la biodiversidad
• La propagación de epidemias, rumores, etc.
• La dinámica de cooperación competencia en los sistemas
sociales
• Las redes metabólicas y el sistema autoinmune
• Internet y la conectividad de todo tipo
• Etc.