Quantum biology. Simulazioni di trasferimento di energia in una struttura dimerica

La quantum biology (QB) è un campo di ricerca emergente che cerca di affronta- re fenomeni quantistici non triviali all’interno dei contesti biologici dotandosi di dati sperimentali di esplorazioni teoriche e tecniche numeriche. I sistemi biologici sono per definizione sistemi aperti, caldi,umidi e rumorosi, e queste condizioni sono per loro imprenscindibili; si pensa sia un sistema soggetto ad una veloce decoerenza che sopprime ogni dinamica quantistica controllata. La QB, tramite i principi di noise assisted transport e di antenna fononica sostiene che la presenza di un adeguato livello di rumore ambientale aumenti l’efficienza di un network di trasporto,inoltre se all’interno dello spettro ambientale vi sono specifici modi vibrazionali persistenti si hanno effetti di risonanza che rigenerano la coerenza quantistica. L’interazione ambiente-sistema è di tipo non Markoviano,non perturbativo e di forte non equi- librio, ed il rumore non è trattato come tradizionale rumore bianco. La tecnica numerica che per prima ha predetto la rigenerazione della coerenza all’interno di questi network proteici è stato il TEBD, Time Evolving Block Decimation, uno schema numerico che permette di simulare sistemi 1-D a molti corpi, caratterizzati da interazioni di primi vicini e leggermente entangled. Tramite gli algoritmi numerici di Orthopol l’hamiltoniana spin-bosone viene proiettata su una catena discreta 1-D, tenendo conto degli effetti di interazione ambiente-sistema contenuti nello spettro(il quale determina la dinamica del sistema).Infine si esegue l’evoluzione dello stato.

Modelling and simulating in systems biology: an approach based on multi-agent systems

Systems Biology is an innovative way of doing biology recently raised in bio-informatics contexts, characterised by the study of biological systems as complex systems with a strong focus on the system level and on the interaction dimension. In other words, the objective is to understand biological systems as a whole, putting on the foreground not only the study of the individual parts as standalone parts, but also of their interaction and of the global properties that emerge at the system level by means of the interaction among the parts. This thesis focuses on the adoption of multi-agent systems (MAS) as a suitable paradigm for Systems Biology, for developing models and simulation of complex biological systems. Multi-agent system have been recently introduced in informatics context as a suitabe paradigm for modelling and engineering complex systems. Roughly speaking, a MAS can be conceived as a set of autonomous and interacting entities, called agents, situated in some kind of nvironment, where they fruitfully interact and coordinate so as to obtain a coherent global system behaviour. The claim of this work is that the general properties of MAS make them an effective approach for modelling and building simulations of complex biological systems, following the methodological principles identified by Systems Biology. In particular, the thesis focuses on cell populations as biological systems. In order to support the claim, the thesis introduces and describes (i) a MAS-based model conceived for modelling the dynamics of systems of cells interacting inside cell environment called niches. (ii) a computational tool, developed for implementing the models and executing the simulations. The tool is meant to work as a kind of virtual laboratory, on top of which kinds of virtual experiments can be performed, characterised by the definition and execution of specific models implemented as MASs, so as to support the validation, falsification and improvement of the models through the observation and analysis of the simulations. A hematopoietic stem cell system is taken as reference case study for formulating a specific model and executing virtual experiments.