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Padrões de agregação de organismos vivos: conectando a modelagem matemática aos dados experimentais

Processo: 20/15643-8
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Mestrado
Data de Início da vigência: 01 de março de 2021
Data de Término da vigência: 31 de julho de 2023
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Física
Pesquisador responsável:Ricardo Martinez Garcia
Beneficiário:Daniel Cardoso Pereira Jorge
Instituição Sede: Instituto de Física Teórica (IFT). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de São Paulo. São Paulo , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:19/05523-8 - Em busca de uma teoria mecanicista para padrões biológicos e possibilidades de uso para gerenciamento de seus ecossistemas, AP.BTA.JP
Bolsa(s) vinculada(s):22/06202-3 - O papel da geometria na evolução da multicelularidade primordial, BE.EP.MS
Assunto(s):Processamento de sinais de vídeo   Modelagem computacional   Mecânica estatística   Dinâmica não linear   Análise de Fourier   Agregados populacionais
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:modelagem matematica | padrões de agregação | Sistemas Complexos | Física aplicada à biologia

Resumo

Seres vivos frequentemente interagem com seus coespecíficos e formam distribuições espaciais espacialmente heterogêneas. Um exemplo de processo coletivo é a formação de agregados. Neste projeto, o estudante irá se familiarizar com diferentes exemplos de processos de agregação na natureza e aprender quais são as técnicas mais comumente usadas para modelá-las. Finalmente, o estudante desenvolverá um protocolo baseado em vídeo processamento para extrair informações sobre as interações entre indivíduos que dirigem a agregação em populações de tamanho grande. O objetivo desse projeto é implementar um método computacional para quantificar as forças de interação que dirigem o processo de agregação em populações grandes. Para atingir esse objetivo, o estudante receberá treinamento em física estatística, dinâmica não linear em sistemas espacialmente estendidos e análise de Fourier. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
JORGE, D. C. P.; OLIVEIRA, J. F.; MIRANDA, J. G. V.; ANDRADE, R. F. S.; PINHO, S. T. R.. Estimating the effective reproduction number for heterogeneous models using incidence data. ROYAL SOCIETY OPEN SCIENCE, v. 9, n. 9, p. 14-pg., . (20/15643-8)
DE ARAUJO, ROBERT G. S.; JORGE, DANIEL C. P.; DORN, REJANE C.; CRUZ-PACHECO, GUSTAVO; ESTEVA, M. LOURDES M.; PINHO, SUANI T. R.. Applying a multi-strain dengue model to epidemics data. MATHEMATICAL BIOSCIENCES, v. 360, p. 10-pg., . (20/15643-8)
HIRATA, FLAVIA M. R.; JORGE, DANIEL C. P.; PEREIRA, FELIPE A. C.; SKALINSKI, LACITA M.; CRUZ-PACHECO, GUSTAVO; ESTEVA, M. LOURDES M.; PINHO, SUANI T. R.. Co-circulation of Dengue and Zika viruses: A modelling approach applied to epidemics data. CHAOS SOLITONS & FRACTALS, v. 173, p. 11-pg., . (20/15643-8)