Este documento presenta una introducción a la computación natural, la biología sintética y la biología de sistemas. Cubre los retos y problemas en el campo de la computación, las técnicas de computación inspiradas en la naturaleza como la inteligencia colectiva y los algoritmos genéticos, y los avances en computación in-silico, in-vitro e in-vivo utilizando ADN y biología sintética. Finalmente, discute las conclusiones y perspectivas del campo, incluyendo la necesidad de estandarizar los dise

1. Computación NaturalBiologíaSintética+ Biología de Sistemas Paula Cordero Moreno Grupo de Computación Natural

2. Retos y Problemas Computación Natural Introducción Filosofía y Fundamentos Desarrollo de la Computación Natural Avances y Aplicaciones In-Silico Swarm Intelligence (SistemasDescantralizados) AlgoritmosGenéticos (SistemasCentralizados) Biología de Sistemas In-Vitro Computación con ADN PuertasLógicas con ADN In-Vivo BiologíaSintética BiologíaSintética + Biología de Sistemas Índice Índice

3. Crecientedemanda en el campo de lastecnologías de la información y la comunicación. Retos y Problemas La siguientegeneración de computadores

4. Retos y Problemas Olvidándonos del silicio

5. Challenges and Problems Retos y Problemas Un nuevoenfoque Nanotenología, Biotecnología, Tecnología de la Información y CienciaCognitiva. NBIC

6. Nuevastécnicas de computacióninspiradas en la naturaleza. Métodocomputacionalbidireccional.Dobleenfoque: Se obtienen ideas de la naturalezaparadesarrollarsistemasartificiales o se usanmecanismos y sistemasexistentes en la naturalezapararealizarcómputos. Computación Natural Introducción: Definición

7. Computación Natural Filosofía y Fundamentos

8. Computación Natural Desarrollo de la Computación Natural Computación Bioinspirada La computaciónbioinspiradaaborda la resolución de problemascomplejosusandométodoscomputacionalesinspirados en principiosobservados en la naturaleza. Biocomputación Uso de mecanismos naturales para computar cuyo objetivo es reemplazar las arquitecturas computacionales existentes. Técnicas biológicas inspiradas en la computación Síntesis de procesos para la creación de patrones y comportamientos observados en la naturaleza en organismos artificiales o sintéticos.

9. Computación Natural Desarrollo de la Computación Natural In-Silico Sistemas Complejos SwarmIntelligence / Inteligencia Colectiva Computación Evolutiva P-Systemas Simulación de procesos bioquímicos In-Vitro Computación con ADN Computación Cuántica Computación Microfluídica In-Vivo Biología Sintética

10. Avances y Aplicaciones In-Silico: Swarm Intelligence Estudio y aplicación del comportamientocolectivo de sistemasdescentralizados y autoorganizativosyaseannaturales o artificiales.Collective ACO, PSO, SDS, RDF…

11. Avances y Aplicaciones In-Silico: ComputaciónEvolutiva Uso del potencial computacional de moléculas, bacterias… en el diseño de algoritmos genéticos. Las soluciones se codifican en cadenas, casetes, genomas… Ventajas en la generación de la población inicial. Aplicación de procesos biológicos en el diseño de nuevos operadores. Mejora del tiempo de convergencia Selección Automática Múltiples campos de aplicación

12. Avances y Aplicaciones In-vitro: Computación con AND/Molecular Experimento de Rozemberg Experimento de Adleman L.M. Adleman. Molecular computation of solutions to combinatorial problems. Science, 1994 Head T., Rozenberg G. et al. Computing with DNA by operating on plasmids. BioSystems, 2000

13. Avances y Aplicaciones In-vitro: Puertaslógicas con ADN Milan N. Stojanovic, Tiany Elizabeth Mitchell and DarkoStefanovic. Deoxyribozyme- BasedLogic Gates.AmericanChemicalSociety, 2001

14. Biología Sintética

16. Analogía con circuitoseléctricoscompuestosporseñaleslógicasbooleanas y puertas.Ron Weiss. Synthetic biology: new engineering rules for anemergingdiscipline, 2006

17. BiologíaSintética Background I

20. Expresión de fragmentos no-fluorescentes de proteinasfluorescentes.

21. Espectro de fluorescenciapara la identificacion de lasmoleculas de entrada.Ball D, et al. Co-design in Synthetic Biology: A System-level Analysis of the Development of an Environmental Sensing Device. Pacific Symposium on Biocomputing. 2010

22. BiologíaSintética Background II Ball D, Lux M, Graef R, Peterson M, Valenti J, Dileo J, Peccoud J. Co-design in Synthetic Biology: A System-level Analysis of the Development of an Environmental Sensing Device. Pacific Symposium on Biocomputing. 2010

23. BiologíaSintética Background II Ball D, Lux M, Graef R, Peterson M, Valenti J, Dileo J, Peccoud J. Co-design in Synthetic Biology: A System-level Analysis of the Development of an Environmental Sensing Device. Pacific Symposium on Biocomputing. 2010

24. BiologíaSintética Background II Ball D, Lux M, Graef R, Peterson M, Valenti J, Dileo J, Peccoud J. Co-design in Synthetic Biology: A System-level Analysis of the Development of an Environmental Sensing Device. Pacific Symposium on Biocomputing. 2010

26. Toggle switch [Gardner, 2000]Elowitz, M.B., Leibler, S. A synthetic oscillatory network of transcriptional regulators. Nature, 2000 Gardner, T.S., Cantor, C.R., Collins, J.J. Construction of a genetic toggle switch in Escherichia coli. Nature, 2000

27. BiologíaSintética Aplicaciones I: Repressilator

28. BiologíaSintética Aplicaciones I: Repressilator

29. BiologíaSintética Aplicaciones I: Repressilator

30. BiologíaSintética Relojes genéticos sincronizados Elowitz, M.B., Leibler, S. A synthetic oscillatory network of transcriptional regulators. Nature, 2000 Tal Danino, et al. A synchronized quorum of genetic clocks. Nature, 2010

31. BiologíaSintética [SubhayuBasu, et al] [Levskaya A, et al] [TakayukiSohkaa, et al] [Roger Y. Tsien]

32. http://syntheticbiology.org http://ung.igem.org/ http://openwetware.org/wiki IGEM I BiologíaSintética

33. IGEM 2008 http://2008.igem.org/Team:Valencia IGEM 2009 http://2009.igem.org/Team:UAB-Barcelona IGEM 2010 http://2010.igem.org/Team:UPO-Sevilla http://2010.igem.org/Team:Valencia IGEM II BiologíaSintética

35. Necesidad de estandarizar los modelos para poder construir sistemas más complejos.

36. Enfatizar en el cambio en el método de codificar la información el mismo organismo es el soporte para la computación autónoma.Conclusiones y perspectivas Synthetic Biology

38. Diseñar las bacterias u organismo con capacidad autónoma de cómputo para su aplicación en el medioambiente, procesos industriales, generación de energía o medicina.

40. Biología de Sistemas

41. La biología de sistemas se centra en estudiar sistemas biológicos en su totalidad, usando herramientas de modelación, simulación, y comparación al experimentado. Biología de Sistemas In-silico: Biología de Sistemas Formación proteica Redes metabólicas

42. Dudas…Sugerencias…Ideas…