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dc.contributor.advisor Cezaro, Adriano de
dc.contributor.advisor Cezaro, Fabiana Travessini de
dc.contributor.author Glaeser, Stefânia da Silveira
dc.date.accessioned 2020-06-17T17:08:24Z
dc.date.available 2020-06-17T17:08:24Z
dc.date.issued 2016
dc.identifier.citation GLAESER, Stefânia da Silveira. Modelagem de Sistemas Biológicos: Ritmo Circadiano. 2016. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional)- Faculdade de Modelagem Computacional. Universidade Federal do Rio Grande, 2016. pt_BR
dc.identifier.uri http://repositorio.furg.br/handle/1/8829
dc.description.abstract O ritmo circadiano governa a maioria das atividades inconscientes de todos os seres vivos. Alterações prolongadas oriundas de influências externas, como dor crônica, podem causar desajustes em diversas funções importantes do corpo humano. Uma maneira de propormos ações para minimizar os efeitos das alterações no ritmo circadiano influenciados por interferências externas é modelarmos e estudarmos as propriedades matemáticas deste modelo, principalmente o ritmo circadiano sob influência externa da dor. Usaremos como base o modelo de fase proposto por Strogatz [16], o qual analisa o ritmo circadiano relacionando o ciclo sono-vigília ao ciclo da temperatura corporal pelo acoplamento de dois osciladores não lineares que descrevem estes ciclos. Incorporamos um novo oscilador, o qual descreve o ciclo da dor ao modelo de fase e analisaremos as diferentes possibilidades de acoplamento. O modelo que adotaremos é uma primeira abordagem que não tem o intuito de representar a realidade em detalhes, mas acreditamos que ele possa capturar os elementos chave dos dados experimentais. Em outras palavras, adotaremos um sistema de osciladores acoplados, modelados por um sistema de Equações Diferenciais Ordinarias (EDOs) de primeira ordem. Para tal sistema obtemos resultados de boa colocação, existência, unicidade e dependência continua dos dados iniciais. Uma das vantagens da simplicidade do sistema proposto é que este pode ser resolvido analiticamente sob certas hipóteses simplificadoras. Assim, nos permite analisar os resultados através, de considerações matemáticas simples, sem a necessidade de imposições biológicas específicas. pt_BR
dc.description.abstract The circadian rhythm governs most of the unconscious activities of all living beings.Prolonged changes from external influences such as chronic pain, can cause imbalancesin several important functions of the human body. One way to propose actions to minimizethe effects of changes in the circadian rhythm influenced by external interferenceis to model and study the mathematical properties of this model, especially the circadianrhythm under external influence of pain. We use based on the phase model proposedby Strogatz [16], which analyzes the circadian rhythm relating sleep-wake cycle to bodytemperature cycle by coupling two nonlinear oscillators which describe these cycles. Weincorporate a new oscillator, which describes the pain cycle phase to model and analyzethe different possibilities of coupling. The model that has been adopted is a first approachthat it is not intended to represent reality in detail, but we believe that it can capture thekey elements of the experimental data. In other words, we adopted one coupled oscillatorsystem, modeled by a system of ordinary differential equations (ODEs) of first order. Forthis system we obtain results of good placement, existence, uniqueness and dependencecontinues for initial data. One of the advantages of simplicity of the proposed system isthat it can be solved analytically under certain simplifying assumptions.Thus, it allows usto analyze the results through simple mathematical considerations, without the need forspecific biological constraints. pt_BR
dc.language.iso por pt_BR
dc.rights open access pt_BR
dc.subject Ritmo circadiano pt_BR
dc.subject Modelagem pt_BR
dc.subject Osciladores pt_BR
dc.subject Circadian rhythm pt_BR
dc.subject Modeling pt_BR
dc.subject Oscillators pt_BR
dc.title Modelagem de Sistemas Biológicos: Ritmo Circadiano pt_BR
dc.type masterThesis pt_BR


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  • IMEF – Mestrado em Modelagem Computacional
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