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    University of Colorado Boulder
    Engineering Genetic Circuits: Modeling and Analysis
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    University of Colorado Boulder

    Engineering Genetic Circuits: Modeling and Analysis

    Ce cours fait partie de Spécialisation Engineering Genetic Circuits

    Chris Myers
    Lukas Buecherl

    Instructeurs : Chris Myers

    Enseignants

    Chris Myers
    Chris Myers
    University of Colorado Boulder
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    Lukas Buecherl
    Lukas Buecherl
    University of Colorado Boulder
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    Ce que vous apprendrez

    • Design and analyze models of genetic circuits.

    • Simulate genetic circuit models using ODE simulation methods.

    • Simulate genetic circuit models using stochastic simulation methods.

    • Utilize genetic technology mappers to select parts for genetic designs.

    Compétences que vous acquerrez

    • Catégorie : Algorithms
      Algorithms
    • Catégorie : Simulations
      Simulations
    • Catégorie : Numerical Analysis
      Numerical Analysis
    • Catégorie : Mathematical Modeling
      Mathematical Modeling
    • Catégorie : Bioinformatics
      Bioinformatics
    • Catégorie : Computer-Aided Design
      Computer-Aided Design
    • Catégorie : Computational Thinking
      Computational Thinking
    • Catégorie : Engineering Analysis
      Engineering Analysis
    • Catégorie : Differential Equations
      Differential Equations
    • Catégorie : Engineering Software
      Engineering Software

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    Ce cours fait partie de la Spécialisation Engineering Genetic Circuits
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    Il y a 5 modules dans ce cours

    This course gives an introduction to how to create genetic circuit models. These models leverage chemical reactions represented using the Systems Biology Markup Language (SBML). The second module introduces methods to simulate these models using ordinary differential equation (ODE) methods. The third module teach stochastic simulation methods. The fourth module introduces several variations of the stochastic simulation algorithm. Finally, the fifth module introduces genetic technology method that leverage computational analysis for selecting parts and verifying their performance.  

    This course can also be taken for academic credit as ECEA 5935, part of CU Boulder’s Master of Science in Electrical Engineering.

    This week will describe the basics of modeling biological systems using chemical reactions, how these models can be represented using the Systems Biology Markup Language (SBML) standard, and how these models can be constructed using software tools such as iBioSim.

    Inclus

    23 vidéos6 lectures2 devoirs1 évaluation par les pairs

    23 vidéos•Total 155 minutes
    • Chemical Reaction Models•7 minutes•Prévisualiser le module
    • Laws of Thermodynamics•9 minutes
    • Law of Mass Action•10 minutes
    • Genetic Circuit Models•14 minutes
    • System Biology Markup Language•11 minutes
    • Overview•9 minutes
    • Project Management •5 minutes
    • Creating a Model•3 minutes
    • Species•6 minutes
    • Promoters•4 minutes
    • Compartments •0 minutes
    • Modules•7 minutes
    • Events•14 minutes
    • Event Examples•15 minutes
    • Unit Definitions •2 minutes
    • Model Editor•2 minutes
    • Constraints, Parameters, and Variables•1 minute
    • Reactions•6 minutes
    • SBML Mathematical Formulas•7 minutes
    • iBioSim Functions•3 minutes
    • Rules•4 minutes
    • Constraints •1 minute
    • Model Editor Preferences•3 minutes
    6 lectures•Total 120 minutes
    • Engineering Genetic Circuits - Chapter 1 (Section 1.1)•10 minutes
    • Engineering Genetic Circuits - Chapter 1 (Section 1.7.4)•10 minutes
    • SBML Level 3: An Extensible Format for the Exchange and Reuse of Biological Models•25 minutes
    • iBioSim 3: A Tool for Model-Based Genetic Circuit Design•25 minutes
    • iBioSim Tutorial•45 minutes
    • iBioSim Demo Video•5 minutes
    2 devoirs•Total 25 minutes
    • Chemical Reaction Model Basics•10 minutes
    • Genetic Circuit Models Using SMBL•15 minutes
    1 évaluation par les pairs•Total 60 minutes
    • Genetic Toggle Switch Model•60 minutes

    This module will introduce the theory and methods for the analysis of genetic circuit models using ordinary differential equations (ODEs). In particular, it will describe the classical chemical kinetic model, numerical methods for ODE simulation of these models, and techniques to analyze these ODE models qualitatively.

    Inclus

    13 vidéos3 lectures3 devoirs1 évaluation par les pairs

    13 vidéos•Total 98 minutes
    • Overview•10 minutes•Prévisualiser le module
    • Classic Chemical Kinetic Model•9 minutes
    • ODE Model Example•9 minutes
    • Differential Equation Simulation•2 minutes
    • Euler's Method•12 minutes
    • Runge-Kutta Method•3 minutes
    • Adaptive Stepsize Control•9 minutes
    • Qualitative ODE Analysis•2 minutes
    • Saddle-Node Example•7 minutes
    • Transcritical Bifurcation Example•2 minutes
    • Pitchfork Bifurcation Example•1 minute
    • Two-Dimentional ODE Model•10 minutes
    • Spatial Methods•16 minutes
    3 lectures•Total 40 minutes
    • Engineering Genetic Circuits Chapter 3 (Section 3.1)•10 minutes
    • Engineering Genetic Circuits Chapter 3 (Section 3.2)•15 minutes
    • Engineering Genetic Circuits Chapter 3 (Sections 3.3 and 3.4)•15 minutes
    3 devoirs•Total 60 minutes
    • Chemical Kinetic Models•15 minutes
    • ODE Simulation Methods•30 minutes
    • Qualitative ODE Analysis•15 minutes
    1 évaluation par les pairs•Total 60 minutes
    • ODE Simulation Using iBioSim•60 minutes

    This module will introduce stochastic analysis methods for genetic circuits. In particular, it will introduce the stochastic chemical kinetics model, Gillespie's Stochastic Simulation Algorithm (SSA) to analyze these models, and various alternative stochastic analysis methods. Finally, the module will conclude with some additional topics: the Chemical Langevin Equation, stochastic Petri nets, the phage lambda model, and spatial Gillespie methods.

    Inclus

    20 vidéos4 lectures4 devoirs1 évaluation par les pairs

    20 vidéos•Total 155 minutes
    • Introduction•5 minutes•Prévisualiser le module
    • Stochastic Chemical Kinetic Model•8 minutes
    • Biomolecular Reaction Channel•14 minutes
    • Monomolecular Reactions•1 minute
    • Trimolecular Reactions•6 minutes
    • Jump Markov Processes•8 minutes
    • Introduction•1 minute
    • Derivation of Gillespie's Stochastic Simulation Algorithm•8 minutes
    • Implementation of Gillespie's SSA•2 minutes
    • Gillespie's SSA Examples•6 minutes
    • Gillespie's First Reaction Method•4 minutes
    • Gibson/Bruck's Improvements•8 minutes
    • Composition and Rejection•8 minutes
    • Tau Leaping•18 minutes
    • Explicit Tau-Leaping Simulation Algorithm•12 minutes
    • The Chemical Langevin Equation•8 minutes
    • The Reaction Rate Equation•8 minutes
    • Stochastic Petri Nets•6 minutes
    • Phage Lambda Model•11 minutes
    • Spatial Gillespie•3 minutes
    4 lectures•Total 65 minutes
    • Engineering Genetic Circuits Chapter 4 (Sections 4.1 and 4.2)•15 minutes
    • Engineering Genetic Circuits Chapter 4 (Section 4.3)•15 minutes
    • Engineering Genetic Circuits Chapter 4 (Sections 4.4 and 4.5)•15 minutes
    • Engineering Genetic Circuits Chapter 4 (Sections 4.6 to 4.9)•20 minutes
    4 devoirs•Total 70 minutes
    • Stochastic Chemical Kinetics•10 minutes
    • Stochastic Simulation Methods•30 minutes
    • Alternative Stochastic Simulation Algorithms•15 minutes
    • Additional Stochastic Simulation Topics•15 minutes
    1 évaluation par les pairs•Total 60 minutes
    • Stochastic Simulation Using iBioSim•60 minutes

    This module presents several variations on the SSA algorithm to solve particular analysis problems. In particular, the hierarchical SSA (hSSA) methods enable the analysis of large models, the weighted SSA (wSSA) methods allow for the analysis of rare events, and the incremental SSA (iSSA) methods enable the determination of typical behaviors.

    Inclus

    18 vidéos4 lectures3 devoirs

    18 vidéos•Total 79 minutes
    • Population-Based Models•3 minutes•Prévisualiser le module
    • The Hierarchical Stochastic Simulation Algorithm•5 minutes
    • Hierarchical Simulation Example•10 minutes
    • Runtime Comparison between hSSA and SSA•2 minutes
    • Array Package for Tracking Cellular Populations•6 minutes
    • Population of Repressilator Circuits Using Arrays•1 minute
    • Population of Genetic Toggle Circuits Using Arrays•5 minutes
    • Motivation and Background•5 minutes
    • Important Sampling•2 minutes
    • Underlying Mathematics of the wSSA•7 minutes
    • The weighted stochastic simulation algorithm •3 minutes
    • Introduction and Motivation•2 minutes
    • Incremental Stochastic Simulation Algorithm•4 minutes
    • Marginal Probability Density Evolution•4 minutes
    • Mean Path•3 minutes
    • Median Path•2 minutes
    • Adaptive Time Step•2 minutes
    • Multiple Paths•3 minutes
    4 lectures•Total 125 minutes
    • Hierarchical Stochastic Simulation Algorithm for SBML Models of Genetic Circuits•35 minutes
    • Efficient Analysis of Systems Biology Markup Language Models of Cellular Populations using Arrays•30 minutes
    • An Efficient and Exact Stochastic Simulation Method to Analyze Rare Events in Biochemical Systems•30 minutes
    • An Incremental Stochastic Simulation Algorithm for Genetic Circuits•30 minutes
    3 devoirs•Total 35 minutes
    • Hierarchical SSA (hSSA)•10 minutes
    • Weighted SSA (wSSA)•15 minutes
    • Incremental SSA (iSSA)•10 minutes

    This module presents various ways that modeling can be utilized in genetic circuit design to select parts for optimal performance.

    Inclus

    21 vidéos4 lectures4 devoirs

    21 vidéos•Total 102 minutes
    • Introduction•3 minutes•Prévisualiser le module
    • Crosstalk•1 minute
    • Signal Mismatch•3 minutes
    • Roadblocking•8 minutes
    • Genetic Context Effects•3 minutes
    • Automation and Computer Aided Design•4 minutes
    • Library Creation•12 minutes
    • Existing Technology Mapping•2 minutes
    • Overview of Cello•6 minutes
    • Genetic Gate Assignment•5 minutes
    • Impact of Gate Isolation and Gate and Gate Library•3 minutes
    • Cello Circuit Examples•6 minutes
    • Analysis of Circuit Failures•8 minutes
    • Overview of iBioSim's Technology Mapping•1 minute
    • DAG Representation•2 minutes
    • Partitioning and Decomposition•2 minutes
    • Matching and Covering•7 minutes
    • Technology Mapping's Cost•2 minutes
    • Model Generation•3 minutes
    • Rule 30 Example•2 minutes
    • Sequential Genetic Circuits•10 minutes
    4 lectures•Total 120 minutes
    • Technology Mapping of Genetic Circuits: From Optimal to Fast Solutions•30 minutes
    • Genetic Circuit Design Automation•30 minutes
    • Directed Acyclic Graph-Based Technology Mapping of Genetic Circuit Models•30 minutes
    • Design of Asynchronous Genetic Circuits•30 minutes
    4 devoirs•Total 50 minutes
    • Introduction to Genetic Technology Mapping•15 minutes
    • Cello's Technology Mapping•15 minutes
    • iBioSim's Technology Mapping•10 minutes
    • Verification of Genetic Circuit Designs•10 minutes

    Instructeurs

    Chris Myers
    Chris Myers
    University of Colorado Boulder
    3 Cours•3 479 apprenants
    Lukas Buecherl
    Lukas Buecherl
    University of Colorado Boulder
    3 Cours•3 479 apprenants

    Offert par

    University of Colorado Boulder

    Offert par

    University of Colorado Boulder

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      Engineering Genetic Circuits: Abstraction Methods

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      Engineering Genetic Circuits: Design

      Cours

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      Engineering Genetic Circuits

      Spécialisation

    • I

      Icahn School of Medicine at Mount Sinai

      Dynamical Modeling Methods for Systems Biology

      Cours

    Préparer un diplôme

    Ce site cours fait partie du (des) programme(s) diplômant(s) suivant(s) proposé(s) par University of Colorado Boulder. Si vous êtes admis et que vous vous inscrivez, les cours que vous avez suivis peuvent compter pour l'apprentissage de votre diplôme et vos progrès peuvent être transférés avec vous.¹

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    U

    University of Colorado Boulder

    Master of Science in Electrical Engineering

    Diplôme · 2 years

    ¹La réussite de la candidature et de l'inscription est requise. Les conditions d'admissibilité s'appliquent. Chaque établissement détermine le nombre de crédits reconnus en complétant ce contenu qui peut compter pour les exigences du diplôme, en tenant compte de tout crédit existant que vous pourriez avoir. Cliquez sur un cours spécifique pour plus d'informations.

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