Insegnamento mutuato da: B031982 - FISICA DEI SISTEMI COMPLESSI CON APPLICAZIONI Laurea Magistrale in SCIENZE FISICHE E ASTROFISICHE Curriculum ASTROFISICA
Lingua Insegnamento
Italiano / Inglese
Contenuto del corso
Fisica statistica avanzata, processi stocastici, applicazioni varie in fisica dei sistemi biologici
NG Van Kampen, Stochastic Processes in Physics and Chemisry, Horth Holland
L. Peliti and S. Pigolotti, Stochastic thermodynamics: an introduction, Princeton University Press
R. Phillips, The molecular switch, Princeton University press
P. Nelson, Physical models of living systems, Chiliagon Science
Articoli di ricerca originali forniti dai docenti
Obiettivi Formativi
Acquisire consapevolezza per modellizzare, e strumenti analitici e numerici adeguati per studiare sistemi complessi di vario genere. Il corso ha un carattere decisamente orientato alla fisica dei sistemi viventi, dove « vivente » va inteso in un senso generale. Si va quindi dallo studio del funzionamento dei circuiti biologici alla base della termodinamica e del trattamento dell’informazione alla base della vita sulle scale molecolare e cellulare, fino all’interazione di insiemi di agenti « attivi ». Questa ultima nozione comprende casi assai diversi tra loro, dal funzionamento di ammassi cellulari (molte cellule in interazione tra di loro), con applicazioni iumportanti per esempio nella comprensione dei tumori, fino all’organizzazione, all’evoluzione e allo scambio di informazione all’interno di insiemi di organismi via via più complessi : dalle colonie batteriche alle società di esseri umani.
Una particolare attenzione sarà portata agli aspetti legati alle fluttuazioni (evoluzione deterministica di sistemi complessi vs loro evoluzione stocastica) e agli aspetti di nonequilibrio (effetto in termini di evoluzione temporale e di organizzazione delle popolazioni e dell’informazione in sistemi complessi viventi (attivi) in un senso generale, cioè sotto l’azione di varie forze di driving).
Prerequisiti
Meccanica statistica, analisi numerica/fisica computazionale, elementi di base di sistemi dinamici
Metodi Didattici
Lezioni frontali, sessioni di lavoro collaborativo, seminari
Altre Informazioni
Modalità di verifica apprendimento
Relazione su progetto individuale da concordare coi docenti ed esame orale
Programma del corso
Nella prima parte del corso (prof. D. Fanelli) si daranno cenni ricapitolativi sui sistemi dinamici. Si introdurranno e discuteranno sistemi di reazione diffusione e il concetto di pattern formation (à la Turing) . Si tratteranno i processi stocastici con un particolare accento sulle tecniche attorno allo sviluppo di van Kampen. Si deriveranno e discuteranno le equazioni di Fokker Planck e Langevin. Infine, introdurremo e studieremo i quasi cicli.
Nella seconda parte del corso (prof. F. Piazza) ci si focalizzerà sullo studio di tecniche e modelli di fisica statistica e computazionale in connessione a specifici esempi pratici. Questi saranno scelti per quanto possibile in modo da partire nello studio sistematicamente da dati osservativi nell’ambito delle scienze della vita, sia mediante esempi più recenti (argomenti “caldi”) che mediante argomenti più storici (intuizioni di importanza fondamentale). Gireremo attorno sistematicamente ai concetti di equilibrio termodinamico e fuori-equilibrio, illustrando in particolare sistematicamente l’importanza della consistenza termodinamica in problemi di fuori equilibrio ai fini del calcolo del costo energetico e di informazione dei processi di non equilibrio. Insisteremo inoltre sulla necessità di formulare metodi di indagine teorica e computazionale che siano intrinsecamente multi-scala.
Gli argomenti trattati saranno una selezione (variabile anno per anno) ispirata ai temi seguenti.
Metodi di inferenza statistica
Inferenza Bayesiana, inferenza asintotica e Informazione. Inferenza in molte dimensioni, riduzione dimensionale e analisi in componenti principali.
Circuiti biologici, feedbacks di regolazione genica e cellulare, come le cellule decidono chi essere, cosa fare e come organizzarsi.
Introduzione alla termodinamica stocastica
Equilibrio vs non equilibrio. Bilancio dettagliato locale. Entropia stocastica, sistemi chimici aperti e formulazione di teoria delle reti di stati stazionari di non equilibrio. Trasduzione di energia libera e di informazione in sistemi biologici. Il problema della sensibilità nella lettura di un segnale chimico da parte di una cellula. Teoremi di fluttuazione, disuguaglianze di Jarzynski e Crooks.
Reazione diffusione in sistemi complessi spazialmente estesi
Metodi di indagine multi-scala e simulazioni particle-based. Il problema delle separazioni di fase in dinamica cellulare. Il dilemma tra scenario di equilibrio e di non equilibrio.
Diffusione passiva, attiva e trasporto persistente
Muoversi consumando energia per seguire un gradiente. La chemotassi nei batteri, negli organismi unicellulari e nelle cellule di organismi pluricellulari. La durotassi: muoversi seguendo gradienti di rigidità meccanica: il paradosso dell’invasione metastatica. Modello di run and tumble, modelli computazionali di trasporto attivo
Esempi paradigmatici che verranno analizzati sotto molteplici aspetti e con varie tecniche tra quelli elencati sopra e studiati nella prima parte del corso:
Accelerazione catalitica di reazioni (bio)chimiche, cinetica enzimatica e Il fenomeno dell’ultra-sensibilità. Il modello di Goldbeter-Koshland originale e la sua formulazione termodinamicamente consistente.
Lo switch di fosforilazione-defosforilazione: un modulo di scrittura/lettura alla base del flusso di informazione cellulare.
Kinetic proofreading (Hopfield), modello originale e formulazione termodinamicamente consistente. Il costo energetico della precisione nei processi fondamentali di cinetica cellulare.
Brownian ratchet e motori molecolari. Entropic pulling. Il trasporto attivo all’interno della cellula.
Switch di segnalizzazione: meccanismi di eccitazione-inibizione e il concetto di inattivazione bilanciata.