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Kocillari, Loren (2018) Variational principles and optimality in biological systems. [Ph.D. thesis]

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Abstract (italian or english)

The aim of this thesis is to investigate the signatures of evolutionary optimization in biological systems, such as in proteins, human behaviours and transport tissues in vascular plants (xylems), by means of the Pareto optimality analysis and the calculus of variations. In the first part of this thesis, we address multi-objective optimization problems with tradeoffs through the Pareto optimality analysis ( [132],[69]), according which the best tradeoff solutions correspond to the optimal species, enclosed onto low-dimensional geometrical polytopes, defined as Pareto optimal fronts, in the space of physical traits, called morphospace. Chapter 3 is devoted to the Pareto optimality analysis in the Escherichia coli proteome by projecting proteins onto the space of solubility and hydrophobicity. In chapter 4 we analyze the HCP dataset of cognitive and behavioral scores in 1206 humans, in order to identify any signature of Pareto optimization in the space of Delay Discounting Task (DDT), which measures the tendency for people to prefer smaller, immediate monetary rewards over larger, delayed rewards. The second part of this thesis is devoted to solving an optimization problem regarding xylems, which are the internal conduits in angiosperms that deliver water and other nutrients from roots to petioles in plants. Based on the optimization criteria of minimizing the energy dissipated in a fluid flow, we propose in chapter 5 a biophysical model with the goal of explaining the underlying physical mechanism that affects the structure of xylem conduits in vascular plants, which results in tapered xylem profiles [104, 105, 117, 164]. We address this optimization problem by formulating the model in the context of the calculus of variations. The results of these investigations, besides providing quantitative support to previous theories of natural selection, demonstrate how processes of optimization can be identified in different biological systems by applying statistical methods such as the Pareto optimality and the variational one, showing the relevance of employing these statistical approaches to various biological systems.

Abstract (a different language)

Lo scopo di questa tesi è quello di identificare le impronte che l’evoluzione ha avuto nei sistemi biologici, come ad esempio nelle proteine, nei comportamenti umani e nei tessuti trasportatori delle piante vascolari (xilemi), attraverso un’analisi di ottimizzazione di Pareto ed il calcolo delle variazioni. Nella prima parte della tesi, affrontiamo l’ottimizzazione di problemi multi-obiettivo con competizione, attraverso l’analisi di ottimizzazione di Pareto, in base alla quale le migliori soluzioni di compromesso corrispondono alle specie ottimali, le quali vengono racchiuse in politopi geometrici, definiti come fronti ottimali di Pareto, nello spazio dei tratti fisici. Il capitolo 3 è dedicato all’analisi dell’ottimizzazione di Pareto nel proteoma dell’Escherichia coli, proiettando le proteine nello spazio della solubilitá ed idrofobicitá. Nel capitolo 4 analizziamo il set di dati HCP cognitivi e comportamentali in 1206 umani, al fine di identificare qualsiasi traccia di ottimizzazione alla Pareto nello spazio del “Delay Discounting Task” (DDT), che misura la tendenza per le persone a preferire ritorni economici piú piccoli e immediati rispetto a ricompense di premi piú grandi e ritardati. La seconda parte di questa tesi è dedicata alla risoluzione di un problema di ottimizzazione riguardante gli xilemi, che sono i condotti interni degli angiospermi e forniscono con acqua ed altri nutrienti le piante, dalle radici ai piccioli. Basandosi sui criteri di ottimizzazione per minimizzare l’energia dissipata in un flusso di fluido, nel capitolo 5 proponiamo un modello biofisico con l’obiettivo di spiegare il meccanismo fisico sottostante che influenza la struttura di condotti dello xilema nelle piante vascolari, che si traducono in profili di xilema affusolati. Affrontiamo questo problema di ottimizzazione formulando il modello nel contesto del calcolo delle variazioni. I risultati di queste indagini, oltre a fornire supporto quantitativo sulle precedenti teorie sulla selezione naturale, dimostra come i processi dell’ottimizzazione possono essere identificati in diversi sistemi biologici applicando metodi statistici come l’ottimalitá di Pareto e il variazionale uno, mostrando la rilevanza di impiegare questi approcci statistici a vari sistemi biologici.

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EPrint type:Ph.D. thesis
Tutor:Maritan, Amos
Ph.D. course:Ciclo 31 > Corsi 31 > FISICA
Data di deposito della tesi:21 November 2018
Anno di Pubblicazione:01 October 2018
Key Words:Variational principle, Multi-objective optimization, Pareto optimization in Escherichia coli proteome, Evolutionary psychology, Xylem tapering, Functional connectivity, Human connectome project
Settori scientifico-disciplinari MIUR:Area 02 - Scienze fisiche > FIS/07 Fisica applicata (a beni culturali, ambientali, biologia e medicina)
Struttura di riferimento:Dipartimenti > Dipartimento di Fisica e Astronomia "Galileo Galilei"
Codice ID:11352
Depositato il:06 Nov 2019 11:48
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