Modelo de evaluación integrada del stock norte-centro de la anchoveta peruana Engraulis ringens Jenyns

Se presenta un nuevo modelo integrado de evaluación para el stock norte-centro de la anchoveta peruana que permite reconstruir y hacer un seguimiento de la estructura de longitudes del stock desde un modelo basado en edades. El modelo fue calibrado usando estimados acústicos de biomasa y estructuras de tallas provenientes de cruceros científicos y de desembarques de la pesquería. Para la calibración se utilizó un algoritmo evolutivo con diferentes funciones de aptitud para cada variable calibrada (biomasas y capturas). Se presentan los estimados mensuales de biomasa total, biomasa desovante, reclutamiento y mortalidad por pesca obtenidos por el modelo de evaluación integrada para el periodo 1964-2008. Se encontraron tres periodos cualitativamente distintos en la dinámica de anchoveta, entre 1961-1971, 1971-1991 y 1991 al presente, que se distinguen tanto por las biomasas medias anuales como por los niveles de reclutamiento observado.

Evaluación del stock norte – centro de la anchoveta peruana (Engraulis ringens Jenyns) por un modelo estadístico estructurado por edades

Se empleó un modelo poblacional estructurado por edades para estimar la abundancia, biomasa, biomasa desovante y el reclutamiento medio del stock norte – centro de la anchoveta peruana entre los años biológicos (octubre a setiembre) 1962-63 y 2007-08. El modelo, basado en un enfoque hacia adelante, fue optimizado minimizando las diferencias de los estimados del modelo y observaciones independientes de biomasa, desembarque y estructuras por edades de los desembarques. Los resultados muestran que han existido tres regímenes de productividad de dicho stock: el primero, entre 1962-63 y 1970-71, con la abundancia, biomasa, biomasa desovante y reclutamiento medio más altos; el segundo, entre 1971- 72 y 1990-91 con los niveles poblacionales más bajos; y el tercero, entre 1991-92 y 2007-08, con niveles intermedios. Parece claro que luego del colapso de las décadas de 1970 y 1980 el stock se ha recuperado de manera significativa aunque sin alcanzar los niveles de la década de 1960. Desde el año 2001-02 la biomasa desovante se ha mantenido por encima de cinco millones de toneladas, y la mortalidad por pesca ha mostrado una tendencia decreciente. Se demostró que el presente modelo estuvo en capacidad de captar la dinámica poblacional del stock norte – centro de la anchoveta validando su utilidad en las evaluaciones y monitoreo de la población de anchoveta.

Sur un modèle d'érythropoïèse comportant un taux de mortalité dynamique

Ce mémoire concerne la modélisation mathématique de l’érythropoïèse, à savoir le processus de production des érythrocytes (ou globules rouges) et sa régulation par l’érythropoïétine, une hormone de contrôle. Nous proposons une extension d’un modèle d’érythropoïèse tenant compte du vieillissement des cellules matures. D’abord, nous considérons un modèle structuré en maturité avec condition limite mouvante, dont la dynamique est capturée par des équations d’advection. Biologiquement, la condition limite mouvante signifie que la durée de vie maximale varie afin qu’il y ait toujours un flux constant de cellules éliminées. Par la suite, des hypothèses sur la biologie sont introduites pour simplifier ce modèle et le ramener à un système de trois équations différentielles à retard pour la population totale, la concentration d’hormones ainsi que la durée de vie maximale. Un système alternatif composé de deux équations avec deux retards constants est obtenu en supposant que la durée de vie maximale soit fixe. Enfin, un nouveau modèle est introduit, lequel comporte un taux de mortalité augmentant exponentiellement en fonction du niveau de maturité des érythrocytes. Une analyse de stabilité linéaire permet de détecter des bifurcations de Hopf simple et double émergeant des variations du gain dans la boucle de feedback et de paramètres associés à la fonction de survie. Des simulations numériques suggèrent aussi une perte de stabilité causée par des interactions entre deux modes linéaires et l’existence d’un tore de dimension deux dans l’espace de phase autour de la solution stationnaire.

Optimal latent period in a bacteriophage population model structured by infection-age

We study the lysis timing of a bacteriophage population by means of a continuously infection-age-structured population dynamics model. The features of the model are the infection process of bacteria, the natural death process, and the lysis process which means the replication of bacteriophage viruses inside bacteria and the destruction of them. We consider that the length of the lysis timing (or latent period) is distributed according to a general probability distribution function. We have carried out an optimization procedure and we have found the latent period corresponding to the maximal fitness (i.e. maximal growth rate) of the bacteriophage population.

Optimal latent period in a bacteriophage population model structured by infection-age

We study the lysis timing of a bacteriophage population by means of a continuously infection-age-structured population dynamics model. The features of the model are the infection process of bacteria, the death process, and the lysis process which means the replication of bacteriophage viruses inside bacteria and the destruction of them. The time till lysis (or latent period) is assumed to have an arbitrary distribution. We have carried out an optimization procedure, and we have found that the latent period corresponding to maximal fitness (i.e. maximal growth rate of the bacteriophage population) is of fixed length. We also study the dependence of the optimal latent period on the amount of susceptible bacteria and the number of virions released by a single infection. Finally, the evolutionarily stable strategy of the latent period is also determined as a fixed period taking into account that super-infections are not considered

Oscillations in a molecular structured cell population model

We consider a nonlinear cyclin content structured model of a cell population divided into proliferative and quiescent cells. We show, for particular values of the parameters, existence of solutions that do not depend on the cyclin content. We make numerical simulations for the general case obtaining, for some values of the parameters convergence to the steady state but also oscillations of the population for others.

A phase-segregated model for plant cell culture: The effect of cell volume fraction

Plant cells are characterized by low water content, so the fraction of cell volume (volume fraction) in a vessel is large compared with other cell systems, even if the cell concentrations are the same. Therefore, concentration of plant cells should preferably be expressed by the liquid volume basis rather than by the total vessel volume basis. In this paper, a new model is proposed to analyze behavior of a plant cell culture by dividing the cell suspension into the biotic- and abiotic-phases, Using this model, we analyzed the cell-growth and the alkaloid production by Catharanthus roseus, Large errors in the simulated results were observed if the phase-segregation was not considered.

The IWA Anaerobic Digestion Model No 1 (ADM1)

The IWA Anaerobic Digestion Modelling Task Group was established in 1997 at the 8th World Congress on,Anaerobic Digestion (Sendai, Japan) with the goal of developing a generalised anaerobic digestion model. The structured model includes multiple steps describing biochemical as well as physicochemical processes. The biochemical steps include disintegration from homogeneous particulates to carbohydrates, proteins and lipids; extracellular hydrolysis of these particulate substrates to sugars, amino acids, and long chain fatty acids (LCFA), respectively; acidogenesis from sugars and amino acids to volatile fatty acids (VFAs) and hydrogen; acetogenesis of LCFA and VFAs to acetate; and separate methanogenesis steps from acetate and hydrogen/CO2. The physico-chemical equations describe ion association and dissociation, and gas-liquid transfer. Implemented as a differential and algebraic equation (DAE) set, there are 26 dynamic state concentration variables, and 8 implicit algebraic variables per reactor vessel or element. Implemented as differential equations (DE) only, there are 32 dynamic concentration state variables.