Team:CIDEB-UANL Mexico/Math-Improvement/Español

Ecuación de Probabilidad

Intentamos modificar nuestro modelo con una ecuación de probabilidad de un artículo del National Institute for Mathematical and Biological Synthesis, Knoxville, Tennessee, Estados Unidos de América; publicado en la página de internet PLOS ONE con el nombre Is Thermosensing Property of RNA Thermometers Unique? Este trabajo ve la probabilidad de encontrar un ARN en apertura utilizando su temperatura de intersección y de la pendiente del tiempo los parámetros. Esto describe la probabilidad de encontrar nuestra riboswitch k115017 abierto o cerrado. Hacer un suave cambio en el pliegue del termo sensor y el incremento descenso de nuestra pendiente en nuestras simulaciones.

"P_i(T)es la probabilidad de encontrar la ventana o abertura a una posición “I” en un gen, abierto a una temperatura (C), , a_i and b_i son la intersección y la pendiente de los parámetros de la forma en el diario de probabilidades de encontrar una ventana abierta al posición "i", log(p_i(T)/1- p_i(T)),cambia con la temperatura. El radio –a_i/b_i indica la temperatura en el cual la probabilidad de abertura de la ventana es 0.5”

Nuestro equipo uso la última información de –a_i/b_i = T cuando la abertura es 0.5, para obtener “a_i” expresada en b ( a_i= -T*b_i) y tener nuestros propios resultados; para encontrar b los autores del artículo compararon a través de 100 genes, encontrando que los valores no eran significativos mayor que cero para 24 genes a un valor de p es 0.05, entonces el valor de b es 0.157. Esto implica que una pequeña fracción de genes no mostró a cambio significativo en la abertura del RBS con la temperatura sobre el rango de temperatura considerada. Entonces nosotros ponemos nuestro control de temperatura en la ecuación aislada y tenemos que a=-32*0.157 para obtener el valor de “a” que fue 5.024 negativo.

Pero hubo algunos problemas usándola formula de p_i(T)en las simulaciones de mathlab como una mal función de la ecuación al momento de ver las gráficas o la inserción de los parámetros en la simulación, entonces finalmente el equipo decidió dejarlo aparte de las gráficas.

Nosotros mencionamos esta fórmula especial porque era la solución del crecimiento rápido y la disminución de las concentraciones del ARNs y de las proteínas en E.Coli. Se nos había acabado el tiempo y fue casi imposible experimentar con él para tener mejores resultados, pero aquí hay un pequeño avance que hicimos con esto.

La gráfica muestra la probabilidad de incremento en la abertura del termómetro ARN. B estaba comprado a través de 100 genes, ellos encontraron que los valores no eran significativos mayor que cero para 24 genes a un valor de p=0.05 y recuerden que ai y bi son la intersección y la pendiente de los parámetros de la forma en el diario de probabilidades de encontrar una ventana abierta al posición "i", log(pi(T)/1- pi(T)), cambia con la temperatura. Entonces se puede concluir que en una pequeña fracción de genes no mostraron cambios en la abertura del RBS considerando el rango de temperatura e indica que el termómetro del ARN no tiene un gran cambio del no termómetro en el incremento de la abertura del RBS con la temperatura.

Concentración del Vip en E.Coli

Another variable that we have to consider is the saturation of Vip3Ca3 in E.Coli in the environment that we want to put it on, in this case, is the gel that serves as a way of transportation. At the beginning, we assume that our variables are going to behave continuously and without noise, so it is a deterministic model but we consider that the overproduction in this medium is a variable of an stochastic model because it is a factor that affect our system and the production, in other words, is a noise that we have consider if we want to check the way that the system is going to work.

If the production of Vip3Ca3 oversaturates in the bacteria E.Coli, then it is going to break down, the medium where our bacteria is will disappear and the production of Vip3Ca3 will stop. Also, another situation that we need to observe... if the white worm dies, the reasons could be the production of Vip3Ca3 or the aftermath of the rests of E.coli and other factors of the system. The implement of new stochastic equations to this model should answer these variables and make a more realistic modeling of our equation, but there isn’t a perfect model, you can only approach to it.