Información del semillero

Información del semillero: Semillero Modelamiento en Biología y Epidemiología Matemática - MoBEMat

Información del semillero

Nombre del semillero

Semillero Modelamiento en Biología y Epidemiología Matemática - MoBEMat

Fecha de creación

2025-01-29

Fecha de publicación

2025-02-10

Correo electrónico

heliana.arias@correounivalle.edu.co

Palabras clave

Modelamiento matemático , Epidemiología , Biología

Presentación

El propósito principal del semillero de modelamiento en biología y epidemiología matemática - MoBEMat es impulsar la investigación en la intersección de la biología y la epidemiología matemática. Se busca generar nuevo conocimiento sobre problemas de salud y dinámicas poblacionales mediante el uso de modelos matemáticos.
El semillero busca formar estudiantes en el desarrollo y aplicación de modelos matemáticos en el campo de la biología y epidemiología. Se espera que los participantes adquieran habilidades en investigación, análisis de datos y comunicación científica.
El semillero MoBEMat es un espacio de aprendizaje y producción de conocimiento. Los estudiantes participan activamente en proyectos de investigación, desde la formulación de preguntas y el diseño de modelos, hasta la recolección y análisis de datos. El semillero se caracteriza por ser un ambiente colaborativo, donde los estudiantes trabajan en equipo y cuentan con el apoyo de investigadores y docentes expertos en el área.
MoBEMat surge como respuesta a la creciente importancia de la modelización matemática en el estudio de fenómenos biológicos y epidemiológicos. En las últimas décadas, se ha reconocido el valor de los modelos matemáticos para comprender la dinámica de enfermedades infecciosas, la propagación de epidemias, la evolución de poblaciones y otros problemas relevantes para la salud pública.
A su vez, MoBEMat se articula con iniciativas y grupos de investigación existentes en el área de biología y epidemiología matemática. Se busca establecer vínculos con otras instituciones y centros de investigación, tanto a nivel nacional como internacional, para fortalecer la investigación y promover el intercambio de conocimientos.

Modalidad principal

Participación en actividades de las Formas de Asociación reconocidas por la Vicerrectoría de Investigaciones. (Extracurricular)

Modalidades

Proyectos de investigación asociados

71380. Biological Control of Insect Vectors and Insect Pests - BIO-CIVIP
71397. Dinámica espacio temporal de la persistencia de diferentes cepas de Wolbachia en mosquitos portadores liberados al ambiente.

Objetivo general

Formar investigadores integrales en el campo de la biología y epidemiología matemática, capaces de aplicar herramientas matemáticas y computacionales para el análisis de datos biológicos y epidemiológicos, con el fin de generar conocimiento relevante para la comprensión, prevención y control tanto de dinámicas poblacionales como de enfermedades, y contribuir a la toma de decisiones informadas en ecología y epidemiología.

Objetivo específico

• Fomentar el interés y la formación de estudiantes en la investigación en biología y epidemiología matemática.
• Capacitar a los estudiantes en el uso de herramientas matemáticas y computacionales para el análisis de datos biológicos y epidemiológicos.
• Promover la investigación en temas relevantes para la ecología y/o epidemiología, contribuyendo a la generación de nuevo conocimiento.
• Fomentar la colaboración entre estudiantes de diferentes disciplinas, como biología, epidemiología, estadística, física, matemáticas, química y salud pública.

Tutores del semillero

- Carmen Alicia Ramirez Bernate

Correo electrónico

carmen.ramirez@correounivalle.edu.co

Unidad académica

Valle del Cauca - Cali

- Juddy Heliana Arias Castro

Correo electrónico

heliana.arias@correounivalle.edu.co

Unidad académica

Valle del Cauca - Cali

- Olga Olegovna Vasilieva

Correo electrónico

olga.vasilieva@correounivalle.edu.co

Unidad académica

Valle del Cauca - Cali

- Stevens Paz Sanchez

Correo electrónico

stevens.paz@correounivalle.edu.co

Unidad académica

Valle del Cauca - Cali

Competencia(s) a desarrollar en el semillero

Modalidad	Denominación de la competencia	Descripción de la competencia	Conocimientos	Actividad
Participación en actividades de las Formas de Asociación reconocidas por la Vicerrectoría de Investigaciones. (Extracurricular)	Modelación/Simulación - (Dimensión Procesos de Investigación)	Habilidad para crear y aplicar modelos matemáticos y simulaciones que permitan anticipar y analizar comportamientos o fenómenos en contextos científicos y técnicos diversos.	Conocimientos matemáticos: Álgebra lineal: Sistemas de ecuaciones lineales. Matrices y vectores aplicados a modelos poblacionales, epidemiológicos y redes biológicas. Cálculo diferencial e integral: Análisis de tasas de cambio en sistemas biológicos. Aplicación en dinámica de poblaciones y epidemiológicas. Ecuaciones diferenciales: Modelos de crecimiento poblacional (exponencial, logístico). Sistemas dinámicos en biología (predador-presa, competencia, etc.) y epidemiología (SIR, Ross Macdonald, etc). Probabilidad y estadística: Análisis e interpretación de datos. Modelos de regresión y pruebas de hipótesis. Conocimientos biológicos: Dinámica de poblaciones y ecología: Estudio de relaciones entre especies.Análisis del impacto ambiental en ecosistemas. Epidemiología: Modelos matemáticos de propagación de enfermedades. Análisis de datos para predecir brotes y Relacione los conocimientos/saberes que posibilitan el desarrollo de la competencia Conocimientos computacionales: Manejo de software especializado: MATLAB, Python, R, Excel, y herramientas de bioestadística. Simulación y análisis de datos: Implementación de algoritmos para resolver modelos matemáticos. Visualización gráfica de resultados. Programación básica: Escritura de scripts para procesar datos biológicos y/o epidemiológicos y resolver modelos. Conocimientos transversales: Comunicación científica: Elaboración de informes técnicos y artículos. Presentación de resultados a audiencias interdisciplinarias. Resolución de problemas: Pensamiento crítico y creativo para formular hipótesis y diseñar modelos. Trabajo en equipo: Colaboración con especialistas de diversas disciplinas.	Resolución de problemas aplicados Plantear modelos que representen problemas reales relacionados con fenómenos biológicos y/o epidemiológicos y resolverlos mediante el uso de herramientas matemáticas y computacionales. Por ejemplo: • Modelar el crecimiento de una población bajo condiciones limitadas (modelo logístico). • Simular la propagación de una enfermedad infecciosa en una comunidad (SIR). Proyectos interdisciplinarios Diseñar proyectos en equipo que integren biología, matemáticas, estadística y computación para abordar un problema complejo. Por ejemplo. • Desarrollar un modelo de predicción del impacto de la presencia de un virus en una población. • Analizar datos epidemiológicos para identificar patrones del comportamiento de una enfermedad en una población. Uso de simuladores y software Utilizar herramientas computacionales para simular sistemas biológicos y/o epidemiológicos y analizar resultados. Por ejemplo: Crear un modelo en MATLAB o Python para simular el comportamiento de una cadena trófica. Usar software como R para realizar análisis estadísticos de datos experimentales. Estudios de caso Analizar estudios de caso que involucren la aplicación de modelos matemáticos a problemas biológicos y/o epidemiológicos reales. Por ejemplo: • Evaluar un modelo epidemiológico para predecir la propagación de una enfermedad. • Analizar el impacto de especies invasoras en la biodiversidad de un ecosistema. Talleres de programación aplicada Participar en talleres donde se enseñe a implementar modelos matemáticos y analizar datos biológicos y/o epidemiológicos usando lenguajes de programación. Por ejemplo: • Crear un script en Python para calcular la probabilidad de supervivencia de una especie. • Programar una simulación de evolución genética en una población. Elaboración de informes y presentaciones científicas Preparar y presentar informes técnicos o científicos que incluyan el diseño del modelo, análisis de datos y conclusiones. Por ejemplo: • Redactar un informe sobre la modelización de un ecosistema acuático. • Presentar un póster científico sobre el análisis estadístico de un experimento biológico. Debates y discusiones éticas Reflexionar sobre los aspectos éticos del uso de datos biológicos y/o epidemiológicos y la modelización matemática. Por ejemplo • Debatir sobre el uso de modelos matemáticos para predecir brotes epidémicos y su impacto en políticas públicas. • Discutir los límites éticos del análisis de datos biológicos de poblaciones humanas. Diseño de modelos desde cero Crear modelos matemáticos personalizados para representar fenómenos biológicos específicos. Por ejemplo: • Diseñar un modelo para predecir la migración estacional de aves. • Desarrollar un modelo metabólico para estudiar el consumo de energía en organismos vivos.
Pasantía en Investigación I y II. (Matriculable)	Modelación/Simulación - (Dimensión Procesos de Investigación)	Habilidad para crear y aplicar modelos matemáticos y simulaciones que permitan anticipar y analizar comportamientos o fenómenos en contextos científicos y técnicos diversos.	Conocimientos matemáticos: Álgebra lineal: Sistemas de ecuaciones lineales. Matrices y vectores aplicados a modelos poblacionales, epidemiológicos y redes biológicas. Cálculo diferencial e integral: Análisis de tasas de cambio en sistemas biológicos. Aplicación en dinámica de poblaciones y epidemiológicas. Ecuaciones diferenciales: Modelos de crecimiento poblacional (exponencial, logístico). Sistemas dinámicos en biología (predador-presa, competencia, etc.) y epidemiología (SIR, Ross Macdonald, etc). Probabilidad y estadística: Análisis e interpretación de datos. Modelos de regresión y pruebas de hipótesis. Conocimientos biológicos: Dinámica de poblaciones y ecología: Estudio de relaciones entre especies.Análisis del impacto ambiental en ecosistemas. Epidemiología: Modelos matemáticos de propagación de enfermedades. Análisis de datos para predecir brotes y Relacione los conocimientos/saberes que posibilitan el desarrollo de la competencia Conocimientos computacionales: Manejo de software especializado: MATLAB, Python, R, Excel, y herramientas de bioestadística. Simulación y análisis de datos: Implementación de algoritmos para resolver modelos matemáticos. Visualización gráfica de resultados. Programación básica: Escritura de scripts para procesar datos biológicos y/o epidemiológicos y resolver modelos. Conocimientos transversales: Comunicación científica: Elaboración de informes técnicos y artículos. Presentación de resultados a audiencias interdisciplinarias. Resolución de problemas: Pensamiento crítico y creativo para formular hipótesis y diseñar modelos. Trabajo en equipo: Colaboración con especialistas de diversas disciplinas.	Diseño y desarrollo de modelos matemáticos Diseñar modelos matemáticos para representar fenómenos biológicos y/o epidemiológicos específicos y validar su precisión. Por ejemplo: • Modelar la propagación de una enfermedad infecciosa mediante ecuaciones diferenciales. • Simular la dinámica de un ecosistema utilizando sistemas de ecuaciones no lineales. Simulación computacional Implementar simulaciones computacionales para predecir comportamientos biológicos y/o epidemiológicos y evaluar • Usar Python o MATLAB para simular la interacción predador-presa en un ecosistema. • Implementar modelos estocásticos para estudiar la propagación de epidemias. Talleres de programación aplicada Participar en talleres que enseñen lenguajes de programación y herramientas computacionales para resolver problemas biológicos y/o epidemiológicos. Por ejemplo: • Aprender a utilizar bibliotecas de Python como NumPy, SciPy y Matplotlib para modelar procesos biológicos. • Programar scripts en R para realizar análisis estadísticos de datos experimentales. Proyectos de investigación interdisciplinarios Colaborar en proyectos que combinen matemáticas, estadística, biología y computación para abordar preguntas científicas. Por ejemplo: • Estudiar el impacto del cambio climático en la biodiversidad mediante modelos predictivos. • Analizar redes metabólicas en organismos vivos utilizando álgebra lineal y software especializado. Estudios de caso Analizar estudios de caso que impliquen la aplicación de modelos matemáticos en investigaciones biológicas y/o epidemiológicas reales. Por ejemplo: • Evaluar un modelo matemático utilizado para predecir la expansión de especies invasoras. • Analizar datos de un brote epidémico utilizando modelos SIR (Susceptibles, Infectados, Recuperados). Elaboración de informes y presentaciones científicas Redactar informes técnicos y preparar presentaciones sobre los modelos y análisis realizados. Por ejemplo: • Crear un informe detallado sobre la modelización de un ecosistema acuático. • Presentar resultados de simulaciones biológicas y/o epidemiológicas en un seminario de investigación. Resolución de problemas reales Resolver problemas prácticos planteados por investigadores, utilizando herramientas matemáticas, estadísticas y computacionales. • Determinar estrategias óptimas para controlar la propagación de plagas agrícolas mediante modelización. • Identificar patrones en la dinámica de poblaciones a partir de datos recolectados en campo

Grupos de investigación, centros, institutos y otras formas de asociación registradas asociadas al semillero

ANALISIS NUMERICO, OPTIMIZACION Y PROBLEMAS INVERSOS (ANOPI)

Asociaciones externas y vinculadas

No se definieron formas de asociación externas en este semillero

Requisitos obligatorios del semillero

Acorde a las modalidades seleccionadas, los estudiantes pertenecientes al semillero deberán cumplir con:

Carta de interés
Matriculado el semestre anterior
No haber incurrido en bajo rendimiento académico en el semestre anterior

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