Master Equation: Biological Applications and Thermodynamic Description

It is well known that many realistic mathematical models of biological systems, such as cell growth, cellular development and differentiation, gene expression, gene regulatory networks, enzyme cascades, synaptic plasticity, aging and population growth need to include stochasticity. These systems are not isolated, but rather subject to intrinsic and extrinsic fluctuations, which leads to a quasi equilibrium state (homeostasis). The natural framework is provided by Markov processes and the Master equation (ME) describes the temporal evolution of the probability of each state, specified by the number of units of each species. The ME is a relevant tool for modeling realistic biological systems and allow also to explore the behavior of open systems. These systems may exhibit not only the classical thermodynamic equilibrium states but also the nonequilibrium steady states (NESS). This thesis deals with biological problems that can be treat with the Master equation and also with its thermodynamic consequences. It is organized into six chapters with four new scientific works, which are grouped in two parts: (1) Biological applications of the Master equation: deals with the stochastic properties of a toggle switch, involving a protein compound and a miRNA cluster, known to control the eukaryotic cell cycle and possibly involved in oncogenesis and with the propose of a one parameter family of master equations for the evolution of a population having the logistic equation as mean field limit. (2) Nonequilibrium thermodynamics in terms of the Master equation: where we study the dynamical role of chemical fluxes that characterize the NESS of a chemical network and we propose a one parameter parametrization of BCM learning, that was originally proposed to describe plasticity processes, to study the differences between systems in DB and NESS.

Approccio multidisciplinare per le valutazioni ambientali: Problematiche e sinergie in un uso combinato delle metodologie life cycle assessment (lca) e risk assessment (ra)

In questo lavoro di tesi si è elaborato un quadro di riferimento per l’utilizzo combinato di due metodologie di valutazione di impatti LCA e RA, per tecnologie emergenti. L’originalità dello studio sta nell’aver proposto e anche applicato il quadro di riferimento ad un caso studio, in particolare ad una tecnologia innovativa di refrigerazione, basata su nanofluidi (NF), sviluppata da partner del progetto Europeo Nanohex che hanno collaborato all’elaborazione degli studi soprattutto per quanto riguarda l’inventario dei dati necessari. La complessità dello studio è da ritrovare tanto nella difficile integrazione di due metodologie nate per scopi differenti e strutturate per assolvere a quegli scopi, quanto nel settore di applicazione che seppur in forte espansione ha delle forti lacune di informazioni circa processi di produzione e comportamento delle sostanze. L’applicazione è stata effettuata sulla produzione di nanofluido (NF) di allumina secondo due vie produttive (single-stage e two-stage) per valutare e confrontare gli impatti per la salute umana e l’ambiente. Occorre specificare che il LCA è stato quantitativo ma non ha considerato gli impatti dei NM nelle categorie di tossicità. Per quanto concerne il RA è stato sviluppato uno studio di tipo qualitativo, a causa della problematica di carenza di parametri tossicologici e di esposizione su citata avente come focus la categoria dei lavoratori, pertanto è stata fatta l’assunzione che i rilasci in ambiente durante la fase di produzione sono trascurabili. Per il RA qualitativo è stato utilizzato un SW specifico, lo Stoffenmanger-Nano che rende possibile la prioritizzazione dei rischi associati ad inalazione in ambiente di lavoro. Il quadro di riferimento prevede una procedura articolata in quattro fasi: DEFINIZIONE SISTEMA TECNOLOGICO, RACCOLTA DATI, VALUTAZIONE DEL RISCHIO E QUANTIFICAZIONE DEGLI IMPATTI, INTERPRETAZIONE.