Реферат на тему Методы моделирования в биологии

Содержание:

Введение 3

Глава 1. Теоретические аспекты изучения методов моделирования в биологии 5

1.1Общее понятие о методах 5

1.2 Компьютерное моделирование 10

Глава 2.Модели в биологии: масштабы и сложность 13

2.1 Процесс моделирования 13

2.2 Сложность и многомасштабные модели 16

Заключение 18

Список литературы 20

Введение:

Актуальность исследования. Математическая биология в последние десятилетия вызывала большой интерес, поскольку моделирование сложных биологических процессов позволило создать аналитические и вычислительные подходы для многих различных биологических задач, происходящих из разных областей, таких как динамика популяций, молекулярная динамика в клетках, нейронные и сердечные заболевания, сердечно-сосудистая система, генетика и т. д. Математические и компьютерные науки начали работать в интерактивном режиме, чтобы способствовать лучшему пониманию биологических явлений.

В отличие от моделирования физико-механических систем, ученым, занимающимся биологическими системами, необходимо учитывать специфические отличия живой и косной материи. Как известно, системы, относящиеся к косному веществу, могут быть описаны с использованием принципов инвариантности и законов сохранения, а взаимодействия между их отдельными элементами подчиняются законам классической или квантовой механики. Напротив, в живых организмах эти законы не могут быть применены напрямую. Из-за своей природы и необходимости выживать живые существа характеризуются высокой внутренней сложностью. Они едят, дышат, защищаются от вредителей и хищников, в результате чего происходят сложные процессы превращения веществ и энергии. В процессе многовековой эволюции, в борьбе за выживание в самых разных условиях, организмы совершенствовались, вырабатывая способность изменять способы функционирования составляющих их элементов, а в конечном итоге их размножение или разрушение в зависимости от соответствующих условий. Математические модели успешно применяются для изучения различных заболеваний, таких как онкологические, инфекционные, аутоиммунные, сердечно-сосудистые, нейродегенеративные и др. Математическое моделирование может способствовать улучшению понимания роли ключевых факторов в различных биологических процессах и явлениях – в частности, возникновения и развития различных заболеваний в медицине, совершенствованию существующих и созданию новых лекарственных средств, оптимизации протоколов лечения, и совершенствование больничных технологий и эффективное управление системой здравоохранения.

Моделирование стало популярным инструментом для исследований и открытий в биологических дисциплинах. Модели позволяют биологам исследовать сложные вопросы и направлять эксперименты. Однако грамотность в области моделирования среди биологов не всегда поспевает за ростом популярности этих методов и соответствующих достижений в теории моделирования.

Цель исследования: изучить методы моделирования в биологии.

Объект исследования: моделирования.

Предмет исследования: Методы моделирования в биологии.

Задачи исследования:

-рассмотреть общее понятие о методах;

-изучить компьютерное моделирование;

-проанализировать процесс моделирования, его сложность.

Заключение:

Моделирование используется для изучения совершенно разных биологических явлений. Поскольку системы природного мира часто представляют собой сложные структурно-функциональные единицы, их изучение с помощью большинства традиционных методов довольно затруднительно.

С помощью упрощенных моделей можно изучить:

объекты: клетки и их компоненты, ткани, органы и системы органов, организмы, сообщества, биосфера, космические объекты и др.; явления: сезонные природные явления, поведение животных, корневое давление и др.; процессы: происходящие в отдельных клетках, процессы жизнедеятельности, разложения и др.

Ценность моделей в том, что они позволяют изучать объекты, процессы и явления на всех уровнях организации живого: молекулярном, субклеточном, клеточном, органно-системном, организменном и популяционно-биоценотическом. Также с их помощью можно изучать явления и предметы неживой природы в любом масштабе.

Моделирование имеет ряд преимуществ перед другими методами, используемыми в биологии как науке. Он предоставляет ряд возможностей:

Сохранение и передача информации об объекте наблюдения: репортаж, рисунок, фотография или копия предмета. Предсказать и наглядно показать, как будет выглядеть еще не существующий или еще не обнаруженный объект. Например, физики использовали метод моделирования, чтобы предсказать свойства бозона Хиггса до его открытия. Исследуйте предмет, которого больше не существует. Например, большая часть знаний о динозаврах и живых существах тех времен основана на изучении останков и окаменелостей. С их помощью были построены модели доисторических животных. Изучить характеристики объекта, работа с которым опасна — например, из-за радиоактивности. Узнать свойства конкретного объекта сложной структуры. Таким образом, можно изучать строение сердца на модели отдельно от других систем организма. Исследуйте свойства слишком большого или маленького объекта: Солнечной системы или атома. Для изучения процесса, протекающего очень быстро или медленно: геологические модели, модель движения частиц воздуха. Избегайте реального вмешательства в систему, которое может повлиять на результаты исследования, а также на эффект наблюдателя. Некоторые эксперименты нельзя проводить по этическим соображениям, но их можно проводить на модели. Для того чтобы модель действительно отражала свойства отображаемого предмета или явления и рассматривалась как научный метод, необходимо правильно ее составить.

В биологии есть 3 основных типа моделей: биологические; физические и химические; математический и компьютерный.

В биологических моделях используются настоящие животные. На них ученые изучают различные состояния, в том числе заболевания, встречающиеся как у этого вида животных, так и у человека. Ученые искусственно вызывают генетические или приобретенные нарушения, чтобы отследить их причины и динамику развития, а также найти способ справиться с ними. Для этого животных можно подсаживать микробам, вводить токсины, изменять работу органов и систем органов, менять рацион или помещать их в искусственную среду обитания.

С развитием IT-технологий важную роль играют компьютерные модели. Они могут применяться практически во всех областях биологии. С помощью компьютерного анализа можно анализировать исходные данные, в том числе изображения, и на выходе получать необходимые свойства, предсказание явления или поведения объекта. Компьютерные модели работают как виртуальные эксперименты, в которых исследователь контролирует каждую переменную и влияющий фактор. Это дает преимущество виртуальным экспериментам перед реальными, в которых многие факторы находятся вне контроля ученых, а также позволяет внимательно рассмотреть процесс, вне зависимости от того, сколько времени он занимает в реальной жизни.

Фрагмент текста работы:

Глава 1. Теоретические аспекты изучения методов моделирования в биологии

1.1Общее понятие о методах

Модели в биологии используются для моделирования биологических структур, функций и процессов на разных уровнях организации живого: молекулярном, субклеточном, клеточном, органно-системном, организменном и популяционно-биоценотическом. Также возможно моделирование различных биологических явлений, а также условий жизни особей, популяций и экосистем.

Моделирование, т. е. метод исследования, основанный на создании и изучении моделей, находит применение и в современной биологии. С помощью компьютерного моделирования изучаются механизмы и направления эволюции, закономерности развития экосистем и биосферы [2,c.176].

В биологии в основном используются три типа моделей: биологические, физико-химические и математические (логико-математические). Биологические модели воспроизводят определенные состояния или заболевания, возникающие у людей или животных, на лабораторных животных. Это дает возможность изучать в эксперименте механизмы возникновения того или иного состояния или заболевания, его течение и исход, воздействовать на его течение. Примерами таких моделей являются искусственно индуцированные генетические нарушения, инфекционные процессы, интоксикации, воспроизведение гипертонических и гипоксических состояний, злокачественных новообразований, гиперфункция или гипофункция тех или иных органов, а также неврозы и эмоциональные состояния.

Для создания биологической модели используются различные методы воздействия на генетический аппарат, заражение микробами, введение токсинов, удаление отдельных органов или введение продуктов их метаболизма (например, гормонов), различные воздействия на центральную и периферическую нервную систему. Система, исключение некоторых веществ из пищи, помещение в искусственно созданную среду обитания и многие другие способы. Биологические модели широко используются в генетике, физиологии и фармакологии. Физико-химические модели воспроизводят биологические структуры, функции или процессы физическими или химическими средствами и, как правило, имеют отдаленное сходство с моделируемым биологическим явлением. С 60-х гг. в 19 в. были предприняты попытки создать физико-химическую модель строения и некоторых функций клеток. Так, немецкий ученый М. Траубе (1867 г.) имитировал рост живой клетки, выращивая кристаллы CuSO4 в водном растворе K4 [Fe(CN)6]: французский физик С. Ледюк (1907 г.), погружая расплавленный CaCl2 в насыщенный раствор К3РО4, получивший — за счет действия сил поверхностного натяжения и осмоса — структуры, внешне напоминающие водоросли и грибы [9].

Смешивая оливковое масло с различными водорастворимыми веществами и помещая эту смесь в каплю воды, О. Бючли (1892) получил микроскопические пены, имеющие внешнее сходство с протоплазмой; такая модель воспроизводила даже амебоидное движение. С 60-х гг. В 19 веке также были предложены различные физические модели проведения возбуждения по нерву. В модели, созданной итальянским ученым К.Маттеуччи и немца — Л.Германа нерв был представлен в виде проволоки, окруженной оболочкой из проводника второго рода. При подсоединении оболочки и проволоки к гальванометру наблюдалась разность потенциалов, которая изменялась при электрическом «раздражении» участка «нерва». Такая модель воспроизводила некоторые биоэлектрические явления при возбуждении нерва [1,c.255].

Французский ученый Р. Лилли, воспользовавшись моделью волны возбуждения, распространяющейся по нерву, воспроизвел ряд явлений, наблюдаемых в нервных волокнах (рефрактерный период, закон «все или ничего», двустороннее проведение). Модель представляла собой стальную проволоку, помещенную сначала в сильную, а затем в слабую азотную кислоту. Проволока была покрыта окисью, которая восстанавливалась под действием ряда воздействий; процесс восстановления, возникший на одном участке, распространялся по проводу. Такие модели, показавшие возможность воспроизведения некоторых свойств и проявлений живого через физические и химические явления, основаны на внешнем качественном сходстве и представляют лишь исторический интерес.

Позднее на принципах электротехники и электронной техники были построены более сложные модели, основанные на гораздо более глубоком количественном сходстве. Так, на основании данных электрофизиологических исследований были построены электронные схемы, моделирующие биоэлектрические потенциалы в нервной клетке, ее отростке и в синапсе. Созданы также механические машины с электронным управлением, моделирующие сложные акты поведения (образование условного рефлекса, процессы центрального торможения и др.) [10].

Значительно большие успехи достигнуты в моделировании физико-химических условий существования живых организмов или их органов и клеток. Так, были подобраны растворы неорганических и органических веществ (растворы Рингера, Локка, Тирода и др.), имитирующие внутреннюю среду организма и поддерживающие существование изолированных органов или клеток, культивируемых вне организма.Модели биологических мембран (пленка природных фосфолипидов разделяет раствор электролита) позволяют изучать физико-химические основы процессов ионного транспорта и влияние на него различных факторов. С помощью химических реакций, протекающих в растворах в автоколебательном режиме, моделируются колебательные процессы, характерные для многих биологических явлений — дифференцировки, морфогенеза, явлений в сложных нейронных сетях и др.

Математическая модель (математическое и логико-математическое описания структура, взаимосвязи и закономерности функционирования живых систем) строятся на основе экспериментальных данных или умозрительно, формально описывают гипотезу, теорию или открытую закономерность того или иного биологического явления и требуют дальнейшей экспериментальной проверки. Различные варианты таких экспериментов выявляют границы применения математической модели и дают материал для ее дальнейшей корректировки [8,c.105].

Математическая модель в ряде случаев позволяет прогнозировать некоторые явления, ранее не известные исследователю. Так, предложенная голландскими учеными ван дер Полем и ван дер Марком модель сердечной деятельности, основанная на теории релаксационных колебаний, указывала на возможность особого нарушения сердечного ритма, обнаруженного впоследствии у человека. Из математической модели физиологических явлений следует также упомянуть модель возбуждения нервных волокон, разработанную английскими учеными А. Ходжкиным и А. Хаксли. На основе теории нейронных сетей американских ученых У. МакКаллоха и У.Строятся ямы, логические и математические модели взаимодействия нейронов. В основу моделирования биоценозов положены системы дифференциальных и интегральных уравнений (В. Вольтерра, А. Н. Колмогоров).

Марковская математическая модель эволюционного процесса была построена О. С. Кулагиной и А. А. Ляпуновым. И. М. Гельфанд и М. Л. Цетлин на основе теории игр и теории конечных автоматов разработали модельные представления об организации сложных форм поведения. В частности, показано, что управление многочисленными мышцами тела основано на развитии в нервной системе определенных функциональных блоков — синергий, а не на самостоятельном управлении каждой мышцей. Создание и использование математической и логико-математической математики и их совершенствование способствуют дальнейшему развитию математической и теоретической биологии.