University of Colorado Boulder
Engineering Genetic Circuits: Modeling and Analysis

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Engineering Genetic Circuits: Modeling and Analysis

Chris Myers
Lukas Buecherl

Instructeurs : Chris Myers

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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 : Stochastic Simulation Analysis
  • Catégorie : Genetic Technology Mapping
  • Catégorie : Differential Equation Analysis
  • Catégorie : Genetic Circuit Models
  • Catégorie : SSA Variations

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Évaluations

16 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 5 modules dans ce cours

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

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

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

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

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

Instructeurs

Chris Myers
University of Colorado Boulder
3 Cours2 643 apprenants
Lukas Buecherl
University of Colorado Boulder
3 Cours2 643 apprenants

Offert par

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