Multi-scale stochastic organization-oriented coarse-graining exemplified on the human mitotic checkpoint

The complexity of biological models makes methods for their analysis and understanding highly desirable. Here, we demonstrate the orchestration of various novel coarse-graining methods by applying them to the mitotic spindle assembly checkpoint. We begin with a detailed fine-grained spatial model in which individual molecules are simulated moving and reacting in a three-dimensional space. A sequence of manual and automatic coarse-grainings finally leads to the coarsest deterministic and stochastic models containing only four molecular species and four states for each kinetochore, respectively. We are able to relate each more coarse-grained level to a finer one, which allows us to relate model parameters between coarse-grainings and which provides a more precise meaning for the elements of the more abstract models. Furthermore, we discuss how organizational coarse-graining can be applied to spatial dynamics by showing spatial organizations during mitotic checkpoint inactivation. We demonstrate how these models lead to insights if the model has different “meaningful” behaviors that differ in the set of (molecular) species. We conclude that understanding, modeling and analyzing complex bio-molecular systems can greatly benefit from a set of coarse-graining methods that, ideally, can be automatically applied and that allow the different levels of abstraction to be related

La escalera de la Complejidad. Vida artificial II.

¿Para qué sirve la vida artificial? -- Muchos mundos -- Mundos reales y mundos virtuales – Complejidad -- ¿Por qué se genera complejidad de forma espontánea? -- Complejidad versus entropía -- ¿Cómo medir la complejidad de un sistema? -- La gradualidad y la emergencia -- ¿La complejidad puede crecer indefinidamente? -- Emergencia, transiciones de fase y autoorganización -- Generador de complejidad evolutivo -- Libertad -- ¿Cómo conseguir libertad? -- Libertad y emergencia -- Libertad y transiciones de fase -- Computación Completa -- Grafos -- Computación universal -- ¿Qué es un simulador? -- Límites computacionales -- ¿Qué importancia tienen estos límites? -- Vida -- Vida es inteligencia -- Vida es reproducción -- Vida es evolución -- Vida es competencia, pero también cooperación -- Inteligencia -- Definición de inteligencia -- Medición de la inteligencia -- ¿Somos los humanos inteligentes? -- Clasificación de los problemas de IA -- ¿Cómo razonan los robots? -- ¿Cómo razonamos los humanos? -- Inteligencia colectiva -- Nueva perspectiva -- Consciencia -- Una propuesta computacional para entender la consciencia -- El “hard problem” -- La consciencia es la burocracia del cerebro -- Libertad e inteligencia -- Otra forma de modelar la reproducción -- Despedida -- Solución a problemas de ingenio -- Las 12 monedas -- ¿Cuál es el sistema más complejo? -- Algoritmo descriptor -- El bar “El Farol” -- Teorema de la amistad -- Galletas para todos -- Acertijo MU – Dos autoreferencias divertidas -- El barbero de Sevilla -- Paradoja de Richard -- Lo que Henry decidió -- Campeón en reproducción -- Comunicaciones en 2D -- En la consulta médica -- ¿De cuántas formas sabes multiplicar 15x18? -- Salvar el foso -- NIM -- Detectar engaños -- Las tres puertas -- Aplanando la circunferencia -- Punto fijo de Palmira a Tuluá -- Arrugando papeles -- La velaEste libro es una mezcla de ensayo e investigación acerca de cómo usar las herramientas presentadas en el libro anterior con el objetivo de crear sistemas de complejidad creciente que nos llevan hacia entes con libertad, inteligencia y consciencia. En particular, hago un desarrollo completamente nuevo sobre este último tema, la consciencia, explicada desde un punto de vista computacional. Quiero resaltar la importancia del tema, por lo que es preciso su divulgación. La consciencia ha sido el último rincón oscuro de la ciencia durante demasiados años, y no ha habido propuestas interesantes para resolverlo hasta ahora. Se explica la complejidad, como se puede definir y medir. Introduce los conceptos de emergencia, cambio de fase, auto organización, si la complejidad puede crecer indefinidamente y si es un fenómeno gradual o no. Como propuesta original, presento un algoritmo evolutivo que sirve para generar complejidad de manera universal. Lo siguiente que aparece en la escalera de la complejidad es la inteligencia, para lo cual no se requiere mucho. Ofrezco una definición de inteligencia basada únicamente en la capacidad de predecir. Se es más inteligente cuanto mejores predicciones se hacen respecto al sucesos futuros y cuando más profundamente en el tiempo se pueda hacer. La inteligencia es entonces un complementario de la libertad (no contrario, sino complementario, pues se ayudan mutuamente a crecer). Sin olvidar los recientes avances en Deep Learning de la Inteligencia Artificial, se presenta una propuesta de los distintos algoritmos que usa la inteligencia. Además se plantea que toda inteligencia es colectiva