Fp oferta parcial diferenciada

Aplicación de la ecuación diferencial en biología pdf

Basándose en la teoría de la autoverificación, esta investigación propuso un modelo multinivel para explorar si, cómo y cuándo el liderazgo diferenciado tenía efectos curvilíneos en el conflicto de relaciones dentro de un equipo y, además, en los comportamientos laborales contraproducentes de los miembros del equipo hacia los individuos (CWBI). A partir de una muestra de 297 miembros de equipos anidados en 78 equipos, encontramos que el liderazgo diferenciado potenciador no tenía efectos curvilíneos directos sobre el conflicto de relaciones. Sin embargo, los resultados mostraron que la varianza de la competencia del equipo podía moderar la relación curvilínea entre el liderazgo diferenciador del empoderamiento y el conflicto en las relaciones. Específicamente, sólo en los equipos con alta varianza de competencia entre los miembros, el liderazgo diferenciador de empoderamiento tuvo un efecto en forma de U sobre el conflicto en las relaciones. Además, el liderazgo diferenciador de empoderamiento interactuó con la varianza de competencia del equipo y tuvo un efecto descendente sobre el CWBI de los miembros del equipo a través del conflicto de relación. Terminamos discutiendo las implicaciones teóricas y prácticas de estos resultados.

Ecuaciones diferenciales parciales en acción pdf

El subíndice Ps subraya la posible dependencia de \_{{mathbf {P}_{s}} en el dominio Ωs. El procedimiento estándar para calcular dJ es emplear técnicas de transformación y reescribir

donde DP denota la matriz jacobiana de Ps y \_(u_{mathbf {P}}_{s}circ {{mathbf {P}}_{s}}) denota la composición de \(u_{mathbf {P}}_{s}} con Ps, es decir, \((u_{mathbf {P}_{s}\circ {{mathbf {P}})({{mathbf {x}}) =u_{{mathbf {P}_{s}({{mathbf {x}}))\Npara todo x ∈Ω. Obsérvese que \det ({\mathbf {D}{\mathbf {P}_{s})>0\ para s suficientemente pequeño. Entonces, por linealidad de la integral, la derivada de forma dJ viene dada por

donde d˙s(⋅ ) denota la derivada con respecto a s en s = 0. El término \(\text{d}_{texto{s}}(u_{mathbf {P}}_{s}circ {\mathbf {P}}_{s})\) suele denominarse derivada material (Berggren 2010). Su fórmula explícita depende de si la función \(u_{mathbf {P}_{s}}) depende o no de Ωs (véase la sección 3).A continuación, repetimos la derivación de (3) en el contexto de elementos finitos y derivamos una fórmula alternativa para dJ. Sea \(\{K_{i}\}en \mathcal {I}}) una partición de Ω tal que \(\dot _{i} \overline K_{i} = \overline {\mega }\) y tal que los elementos Ki no se solapan. Además, dejemos que \ {{mathbf {F}}_i} en \mathcal {I}} sea una familia de difeomorfismos tal que \ {{mathbf {F}}_i(\hat {K}) = K_{i}} para cada \ {i} en \mathcal {I}}, donde \ {{hat {K}} denota un elemento de referencia. Esto induce una partición Ωs(\ {{mathbf {P}_{s}(K_{i})\}_{i\}en \mathcal {I}}) de Ωs. Para evaluar (1), el software estándar de elementos finitos lo reescribe como

Ecuaciones diferenciales parciales en biología

Resumen Proponemos un enfoque para aprender ecuaciones de evolución efectivas para grandes sistemas de agentes que interactúan. Esto se demuestra en dos ejemplos, un sistema bien estudiado de osciladores de forma normal acoplados y un ejemplo biológicamente motivado de neuronas acopladas tipo Hodgkin-Huxley. Para estos tipos de sistemas no existe una coordenada espacial obvia en la que aprender leyes de evolución efectivas en forma de ecuaciones diferenciales parciales. En nuestro enfoque, lo conseguimos aprendiendo coordenadas emergentes a partir de los datos de las series temporales del sistema, utilizando el aprendizaje de la matriz como primer paso. En estas coordenadas emergentes, mostramos entonces cómo se pueden aprender ecuaciones diferenciales parciales efectivas, utilizando redes neuronales, que no sólo reproducen la dinámica del conjunto de osciladores, sino que también capturan las bifurcaciones colectivas cuando varían los parámetros del sistema. El enfoque propuesto integra la extracción automática, basada en datos, de las coordenadas espaciales emergentes que parametrizan la dinámica del agente, con la identificación asistida por el aprendizaje automático de una descripción PDE emergente de la dinámica en esta parametrización.

Ecuaciones diferenciales parciales en acción: de la modelización a la teoría

ResumenLa capacidad de cuantificar la heterogeneidad celular es una de las principales ventajas de las tecnologías unicelulares. Sin embargo, los métodos estadísticos suelen tratar la heterogeneidad celular como una molestia. Presentamos un método novedoso para caracterizar las diferencias de expresión en presencia de distintos estados de expresión dentro y entre condiciones biológicas. Demostramos que este marco puede detectar patrones de expresión diferencial en una amplia gama de condiciones. En comparación con los enfoques existentes, este método tiene mayor poder para detectar diferencias sutiles en las distribuciones de expresión de los genes que son más complejas que un cambio de media, y puede caracterizar esas diferencias. El paquete R disponible gratuitamente scDD implementa el enfoque.

AntecedentesLa expresión coordinada de los genes es fundamental para el desarrollo y el mantenimiento de un organismo, y las aberraciones son comunes en las enfermedades. En consecuencia, los experimentos para medir la expresión a escala de todo el genoma son omnipresentes. El experimento más común consiste en la cuantificación de la abundancia de transcritos de ARNm en una población de miles o millones de células. Estos experimentos de ARN-seq tradicionales, o a gran escala, han resultado útiles en multitud de estudios. Sin embargo, dado que la RNA-seq masiva no proporciona una medida de la expresión específica de la célula, muchas señales importantes pasan desapercibidas. Un gen que parece expresarse a un nivel relativamente constante en un experimento de RNA-seq masivo, por ejemplo, puede expresarse en realidad en subgrupos de células a niveles que varían sustancialmente (véase la Fig. 1).