- •Понятие «системная биология», различные его трактовки и содержание. Основные направления применения.
- •История развития системной биологии.
- •Основные источники информации, используемой в системной биологии.
- •Моделирование систем – основной подход системной биологии.
- •Определение системы, классификация систем: линейные-нелинейные, живые-неживые.
- •Системный подход в биологии.
- •Биологические системы, их особенности, корпускулярные и жесткие системы, уровни организации живого.
- •Особенности экспериментальных данных в биологии.
- •!!!!!Примеры анализа биологической информации и применения компьютерной техники в биологии. Blast как биоинформатический метод.
- •!!!!!Примеры анализа биологической информации и применения компьютерной техники в биологии. 3d-печать, молекулярное моделирование и CellDesigner.
- •Статистическая, генеральная и выборочные совокупности: их характеристика и основные особенности.
- •Распределения, их виды и характеристики.»!»!»!»!
- •Основные параметры совокупности – средняя арифметическая, ошибка средней, достоверность.Хочу кушац
- •Мера варьирования величин – среднеквадратичное отклонение, коэффициент вариации. Оценка репрезентативности выборки.
- •!!!!!!!!!!!!!!!Виды анализа: дисперсионный, корреляционный, регрессионный, кластерный анализ.
- •Понятие модели, ее возможности и виды. Исторически первые модели в биологии.
- •Модель роста численности популяции – ограниченный рост. Основные предположения, исходные уравнения, конечный результат решения.
- •Критические уровни численности популяции. Колебания численности популяций.
- •Модели взаимодействия двух популяций.
- •Кинетика ферментативных реакций. Основные положения модели.
- •! !!!!!!!!!!!!!!!!Уравнение Михаэлиса-Ментен для наиболее простой реакции. Математическое представление модели.
- •Варианты линеаризации модели Михаэлиса-Ментен. Использование модели для анализа реакции.
- •Ингибирование ферментов.
- •Модель Моно.
- •Устойчивые и неустойчивые состояния системы. Анализ уравнения системы на устойчивость методом Ляпунова.
- •Электрические явления в мембране. Электрические характеристики мембран.
- •Понятие о диффузии.
- •Уравнение электродиффузии Нернста-Планка.
- •Потенциал покоя. Уравнение Гольдмана -Ходжкина -Каца.
- •Модель мембраны как электрической цепи. Основное уравнение для электрофизиологических моделей.
- •Потенциал действия. Механизм генерации и основные фазы.
- •!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!Электрическая схема мембраны в модели Ходжкина-Хаксли.
- •Зависимость проводимости мембраны для натрия и калия от потенциала и времени.!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
- •Условия перехода системы Ходжкина-Хаксли в автоколебательный режим
- •Основные компоненты системы транспорта ионов через мембрану растительной клетки.
Биологические системы, их особенности, корпускулярные и жесткие системы, уровни организации живого.
Основные свойства биологических систем:
1. Обмен веществ. Любая биологическая система является открытой системой. Это означает, что она не может существовать без обмена с внешней средой химическим веществом, энергией и информацией.
2. Самовоспроизведение с изменением. Любая биологическая система способна воспроизводить себе подобную.
Признаки биологических систем:
1. Особенности химического состава. Биологические молекулы в неживой природе не обнаруживаются.
2. Биологические системы характеризуются такой высокой степенью упорядоченности
3. Биологические системы представляют собой продукт реализации генетической программы строения, развития и функционирования.
4. Биологические системы поглощают высокоорганизованную энергию (в виде химической или световой энергии) и выделяют низкоорганизованную (в виде тепла)..
5. Биологические системы – это саморегулирующиеся системы, способные поддерживать свою структуру в условиях изменяющейся внешней среды.
6. Рост и развитие.
7. Целостность и дискретность. Любая биологическая система является целостной системой, реагирующей на воздействия как единое целое. В то же время, биологические системы одного уровня дискретны, то есть более или менее отграничены друг от друга.
Особенности экспериментальных данных в биологии.
Все материальные объекты вокруг нас можно рассматривать как системы, среди которых биологические (живые) системы являются самыми сложными.
Информация о системе и ее элементах, получаемой путем наблюдений или экспериментов
Наиболее простыми являются данные об физических и химических системах, так как они однозначно характеризуют свойства систем и не меняются от объекта к объекту. Данные, полученные на таком уровне не требуют обязательной статистической обработки.
С возрастанием сложности системы при переходе к клетке и организму проявляется неотъемлемое свойство всех живых систем – изменчивость ее параметров. Это подразумевает, начиная от клеточного уровня и выше, обязательное использование методов статистического анализа и обработки данных. Возникновение изменчивости параметров биологических систем обусловлено тем, что геном – это не жесткая программа, а база данных, откуда по мере необходимости берутся генетические программы в зависимости от влияния условий внешней среды на параметры системы.
Главной задачей в компьютерном моделировании биологических систем является определение параметров модели. В основном, только часть параметров системы экспериментально измерены (например, константы скоростей), в то время как значения остальных параметров подбираются. Подбор осуществляется на основе экспериментальных измерений значений величин, характеризующих параметры системы, и определения минимальной погрешности между значениями величин, , и значениями, получаемыми путем прогнозирования с использованием модели.