Сравнение это в биологии определение: Биология. Сравнение- это… Моделирование- это…

СРАВНЕНИЕ — это… Что такое СРАВНЕНИЕ?

познавательная операция (логич. рефлексия – И. Кант), посредством к-рой на основе нек-рого фиксир. признака – основания С. (см. Отношение) – устанавливается то ж д е с т в о (равенство) или р а з л и ч и е объектов (вещей, состояний, свойств и пр.) путем их попарного сопоставления. Операция С. имеет смысл лишь для тех объектов, «…между которыми есть хоть какое-нибудь сходство» (Юм Д., Соч., т. 1, М., 1965, с. 103), т.е. определяется в совокупности однородных в к.-л. смысле объектов – таких, к-рые образуют множество. Признаки (предикаты), определяемые на этом множестве, служат «естественными» основаниями С.Как познавательный акт С. следует отличать от его логич. формы, к-рая является общей как для элементарных (одноактных), так и для сложных (многоактных) процедур С.: в любом случае имеют место только две возможности – сравниваемые объекты а и b тождественны (по данному основанию) или же они различны (по тому же основанию). Если основания различия таковы, что отношение различия может рассматриваться как порядковое, то операция С. сводится к рассмотрению отношений а=b, аb, являющихся исходными (основными) отношениями С. Неявное определение этих отношений дается аксиомами равенства (см. Равенствов логике и математике) и порядка, а их взаимная связь выражается т.н. аксиомой трихотомии: а=b или ab. Все вместе они дают систему постулатов С., при этом свойства входящих в эти постулаты понятий «=», «» не зависят, конечно, от «количественного» смысла, к-рый этим понятиям обычно приписывается; речь идет о порядковых свойствах нек-рого общего класса отношений (порядка отношений в широком смысле; таковы не только количественные, но и качественные отношения порядка, напр. по признаку красоты, ловкости, ума и пр.), из к-рых предметом матем. анализа становятся лишь те, для к-рых удается установить более или менее строгие методы С.В любой матем. теории непременным условием рассмотрения матем. объектов является предположение об их сравнимости. Это приводит к тому, что естественно назвать а б с т р а к ц и е й сравнимости. На этой абстракции основывается, напр., утверждение, к-рое является фундаментальным в канторовской концепции множества, что любые два элемента произвольного множества различимы между собой. На этой же абстракции основано С. самих множеств. Мы говорим «абстракция сравнимости» потому, что задача С. в общем случае является отнюдь не тривиальной, иногда даже просто неразрешимой: «Пусть А – множество всех четных чисел, больших 4, а В – множество всех чисел, являющихся суммами двух простых нечетных чисел. Мы до сих пор не знаем, какое из соотношений справедливо: А = В или А ≠ В, и не знаем даже, как подойти к решению этого вопроса» (Серпинский В., О теории множеств, пер. с польского, М., 1966, с. 6; о принципиально неразрешимых задачах С. см., напр., в ст. Тождества проблемы). По замечанию Юма, «мы можем производить… сравнение или когда оба объекта воспринимаются чувствами, или когда ни один из них не воспринимается или когда налицо только один из них» (Соч., т. 1, М., 1965, с. 169). Несовпадение этих видов С. проявляется уже в том факте, что в обоих последних случаях р а з л и ч и е приходится рассматривать как отрицание т о ж д е с т в а, тогда как в первом случае акт различения имеет и самостоятельное значение и рассматривается как самостоятельная операция (на нем, собственно, основывается идея математики без отрицания – см. Положительная логика). Очевидно, что С. на уровне чувств. восприятия не требует никаких абстракций. Наглядность придает понятию С. «физич. смысл», но условие наглядности С. стеснительно для теории. Именно в теории, особенно в математике, типичны случаи (как в приведенном выше примере с множествами А и В), когда наглядное сопоставление объектов невозможно (это зависит, вообще говоря, от условий задания объектов) и, значит, приходится прибегать к рассуждению и, соответственно, к тем или иным абстракциям, на к-рых мы свои рассуждения основываем. Напр., рассуждение о сравнимости множества А1 всех нечетных чисел, больших 7, и множества В1 всех чисел, являющихся суммами трех нечетных простых чисел, мы основываем на абстракции потенциальной осуществимости, поскольку «…мы знаем метод, дающий возможность путем выполнения определенных, указанных этих методом вычислений, решить, какое из соотношений Α1 ≠ Β1 или Α1 = Β1 верно…», хотя число этих вычислений «…так велико, что ни одна существующая электронная вычислительная машина не была бы в состоянии их выполнить» (Серпинский В., О теории множеств, с. 7). Основываясь на принципе исключенного третьего, мы можем считать сравнимыми и множества А и В из первого примера, но в этом случае абстракция сравнимости будет зависеть уже от абстракции актуальной бесконечности. Иначе говоря, абстракция сравнимости является нетривиальным допущением в рамках др. матем. абстракций.»Практически осуществимая» операция С. не должна зависеть от к.-л. абстракций бесконечности и осуществимости. Так, принимая в рамках абстракции актуальной бесконечности, что два положительных иррациональных числа равны, если все соответственные десятичные знаки их десятичных приближений одинаковы, мы вполне отдаем себе отчет в том, что на практике никогда не удается решить вопрос о равенстве чисел в указанном смысле в виду принципиальной невозможности довести бесконечный процесс С. до конца. Основание С. при таком «платонистском» определении равенства «замешано» в бесконечном процессе. На практике, ограничиваясь приближенными вычислениями, приходится исключать такие «бесконечные основания» С. путем перехода к равенству в нек-ром интервале абстракции – прагматическому (или условному) равенству (о понятии «интервал абстракции» и связанному с ним понятию условного равенства см. в ст. Принцип абстракции, Тождество). Приходится, напр., отождествлять иррациональное число с его десятичным приближением, полагая в общем случае зависимость равенства веществ. чисел от условий взаимозаменимости их десятичных приближений, когда использование (подстановка) одного из них вместо другого не нарушает заданный интервал абстракции (к примеру, обеспечивает требуемую практич. задачей степень точности). Бесконечный процесс С. заменяется здесь конечным приемом подстановки и экспериментальной проверкой ее результатов.

М. Новосёлов. Москва. Ф. Лазарев. Калуга.

«Методы исследования в биологии». 9 класс

9 класс.

Урок №2- практикум.

Тема: «Методы исследования в биологии».

Задачи:

Обучающие: Познакомить учащихся с методами исследования в биологии, рассмотреть последовательность проведения эксперимента, выявить, в чем заключается отличие гипотезы от закона или теории.

Развивающие: Способствовать развитию интеллектуальных умений и памяти; продолжить умение сравнивать и анализировать, выделять главное и приводить примеры. Сформировать целостную картину мира.

Воспитательные: Способствовать формированию научного мировоззрения, реализовать экологическое и эстетическое воспитание, половое и трудовое воспитание.

Оборудование: Таблицы с изображением последовательности проведения эксперимента.

Ход работы:

1. Организационный момент

2. Актуализация знаний(10 минут).

Работа по карточкам (3 варианта): написать определение.

1 вариант:

1. Какие царства выделяют в живой природе?

2. Почему современную биологию считают комплексной наукой?

3. Напишите определение:

Биология, микология, микробиология, ихтиология, морфология, цитология, биофизика.

2 вариант:

1. Какие царства выделяют в живой природе?

2. Почему современную биологию считают комплексной наукой?

3. Напишите определение:

Ботаника, геоботаника, орнитология, физиология, гистология, экология, биохимия.

3 вариант:

1. Какие царства выделяют в живой природе?

2. Почему современную биологию считают комплексной наукой?

3. Напишите определение:

Зоология, бриология, палеоботаника, этология, анатомия, генетика, биотехнология.

3. Изучение нового материала (20 минут).

На прошлом уроке мы с вами рассмотрели понятие биологии, как науки в целом. Сегодня мы с вами посмотрим, какие же методы используются в биологии.

Тема нашего сегодняшнего урока: «Методы исследования в биологии» (запись в тетради)

Какие же методы исследования использует эта наука – биология?

Вопрос: Прежде чем начать рассматривать, давайте определимся, что же такое наука?

Наука – один из способов изучения и познания окружающего мира . (Запись в тетради)

Биология помогает понять мир живой природы. Мы уже знаем, что люди с древнейших времен изучают живую природу. Сначала они изучали отдельные организмы, собирали их, составляли списки растений и животных, населяющих разные места. Обычно этот период изучения живых организмов называют описательным, а саму дисциплину — естественной историей. Естественная история является предшественницей биологии.

Что же такое научный метод? Научный метод – это совокупность приемов и операций, используемых при построении системы научных знаний. – запись в тетради.

Биология многогранна и поэтому нуждается в систематизированных и разносторонних методах изучения. Выделяют следующие методы исследования.

Например, очень многие биологические исследования проходят непосредственно на природе – наблюдение, описание, сравнение. В то же время значительная часть исследований требует лаборатории. В лабораторных условиях биологи ставят эксперименты, осуществляют моделирование. Биологии не чужды и исторические методы исследования, потому что биология изучает живые организмы в развитии, а развитие это может длиться миллионы лет.

Рассмотрим каждое по отдельности: (запись в тетрадь)

• Наблюдение

— преднамеренное, целенаправленное восприятие объектов и процессов с целью осознания его существенных свойств. Наблюдение – отправной пункт всякого естественнонаучного исследования. В биологии это особенно хорошо заметно, так как объект ее изучения – человек и окружающая его живая природа. Наблюдение как метод собирания информации – хронологически самый первый прием исследования, появившийся в арсенале биологии, этот метод не утратил своего значения и по сей день. Наблюдения могут быть прямыми или косвенными, они могут вестись с помощью технических приспособлений или без таковых. Так, орнитолог видит птицу в бинокль и может слышать ее, а может фиксировать прибором звуки вне слышимого человеческим ухом диапазона

•    Описательный

Для выяснения сути явления человеку надо сначала насобирать фактическую информацию, а потом описать ее изложить для использования другими поколениями. Суть этого метода, в сборе информации, описании характеристик и поведенческих признаков исследуемого процесса или живого организма и исследование одновременно.
 В ранний период развития биологии именно сбор и описание фактов являлись главными приемами изучения. Эти же методы актуальны и сегодня. Описание — есть результат интерпретации наблюдений. Например, составляя описание найденного скелета, палеонтолог назовет позвонками определенные кости постольку, поскольку он пользуется методом установления аналогии со скелетами уже известных животных. Описание – это основной метод классической биологии, базирующийся на наблюдении. Позже описательный метод лег в основу сравнительного и исторического методов биологии. Правильно составленные описания, произведенные в разных местах, в разное время, можно сравнивать. Это позволяет путем сопоставления изучать сходство и различие организмов и их частей.

• Сравнительный метод

В XVIII в. стал популярным сравнительный метод. В его основе лежит сопоставление и изучение схожих и различных черт живых организмов, их строения. Этот метод является основой систематики.  Благодаря ему открыто крупнейшее обобщение и создана клеточная теория. Этот метод популярен и в наше время. Сравнение — сопоставление организмов и их частей, нахождение черт сходства и различий (например , вы наблюдаете насекомых и замечаете, что у многих из них имеются чёрные и жёлтые полоски. Многие считают. Что все это пчёлы и осы, поэтому обращаются с ними осторожно.

•    Исторический

Исторический метод применяется для изучения закономерности появления и развития организмов, становления их структуры и функций.

• Эксперимент

-целенаправленное изучение явлений в точно установленных условиях, позволяющее воспроизводить и наблюдать эти явления. Полный цикл экспериментального исследования состоит из нескольких стадий. Как и наблюдение, эксперимент предполагает наличие четко сформулированной цели исследования. Поэтому, приступая к эксперименту, нужно определить его цели и задачи, обдумать возможные результаты. Научный эксперимент должен быть хорошо подготовлен и тщательно проведен.

— Итак, в результате наблюдения и эксперимента исследователь получает некоторое знание о внешних признаках, свойствах изучаемого предмета или явления, то есть новые факты. Результаты, полученные в ходе наблюдений и экспериментов, должны быть проверены новыми наблюдениями и экспериментами. Только после этого их можно считать научными фактами. –

запись схемы в тетрадь.

Давайте запишем определения этих методов: запись в тетрадь .

Наблюдение — преднамеренное, целенаправленное восприятие объектов и процессов с целью осознания его существенных свойств;

Описательный метод — заключается в описании объектов и явлений;

Сравнение — сопоставление организмов и их частей, нахождение черт сходства и различий;

Исторический метод – сопоставление результатов наблюдений с ранее полученными результатами;

Эксперимент — целенаправленное изучение явлений в точно установленных условиях, позволяющее воспроизводить и наблюдать эти явления.

Как же всё-таки происходит научное исследование?

(запись схемы в тетрадь)

Теперь рассмотрим порядок проведение биологического опыта: ( запись в тетрадь)

4. Закрепление материала

5. (10 минут).

Распишите поэтапно научное исследование, на примере изучения условий, необходимых для прорастания семян по карточке.

6. Домашнее задание.

§ 2. Опишите поэтапно проведение биологического опыта на тему:

I вариант: «Влияние загрязнения водоёма на численность животных и растений»;

II вариант: «Влияние различных видов и доз удобрений на определённые сорта культурных растений».

Программа: Пономарева И.Н, Корнилова О.А, Чернова Н.М

Учитель биологии: Антонова С.А

9 класс.

Урок № 1 – лекция.

Тема: «БИОЛОГИЯ — НАУКА О ЖИЗНИ»

Задачи:

Обучающие: показать актуальность биологических знаний, выявить значение общей биологии и ее место в системе биоло­гических знаний.

Развивающие: Способствовать развитию интеллектуальных умений и памяти; продолжить умение сравнивать и анализировать, выделять главное и приводить примеры. Сформировать целостную картину мира.

Воспитательные:Способствовать формированию научного мировоззрения, реализовать экологическое и эстетическое воспитание, половое и трудовое воспитание.

Элементы содержания: биология, биотехнология, биофи­зика, биохимия, микробиология.

1. Краткое знакомство с новым курсом, обоснование роли и места «Общей биологии» в системе биологических наук. Изучение мето­дического аппарата учебника, разъяснение требо­ваний, предъявляемых к подготовке домашних заданий, к ведению тетрадей, проведение исследовательских работ (реферат)

II. Изучение нового материала.

Биология — наука о жизни, ее закономерностях и формах проявления, о существовании и распространении ее во вре­мени и пространстве. Она исследует происхождение жизни и ее сущность, развитие, взаимосвязи и многообразие. Биология относится к естественным наукам.

Термин «биология» впервые был предложен немецким про­фессором Т. Рузом в 1797 г. Однако общепринятым он стал в 1802 г., после того как его стал употреблять в своих работах французский натуралист Ж.-Б. Ламарк.

Современная биология представляет собой комплексную науку, состоящую из ряда самостоятельных научных дисциплин со своими объектами исследования.

Например:

1. Ботаника — исследует строение, способ существования,
распространение растений и историю их происхождения. Вклю­чает в себя подразделы:

• микология — наука о грибах;

• бриология — наука о мхах;

• геоботаника — изучает закономерности распространения растений по поверхности суши;

• палеоботаника — изучает ископаемые останки древних рас­тений

и др. науки.

2. Зоология — изучает строение, распространение и историю развития животных.

Подразделы:

• ихтиология — наука о рыбах;

• орнитология — наука о птицах и др. науки об определенных группах животных;

• этология — наука о поведении животных.

3. Морфология — изучает особенности внешнего строения
живых организмов.

4. Физиология — изучает особенности жизнедеятельности
живых организмов.

5. Анатомия — изучает внутреннее строение живых орга­низмов.

6. Цитология — наука о клетке.

7. Гистология — наука о тканях.

8. Генетика — наука, изучающая закономерности наследст­венности и изменчивости живых организмов.

9. Микробиология — изучает строение, способ существования и распространение микроорганизмов (бактерий, одноклеточных) и вирусов.

10. Экология — наука о взаимоотношениях организмов между собой и с факторами окружающей среды.

И др. науки.

Возрастающий темп развития науки и накопления знаний привел к необходимости взаимодействия между различными естественными науками. В ходе такого развития на стыке между биологией и другими научными дисциплинами возник ряд пограничных и иных наук:

1) биофизика — исследует биологические структуры и функ­ции организмов физическими методами;

2. биохимия — исследует основы жизненных процессов и явлений химическими методами на биологических объектах;

3. биотехнология — изучает возможности использования имеющих хозяйственное значение микроорганизмов (бактерий, дрожжей) в качестве сырья, а также использование их особых crohctb в производстве.

Для чего необходимо изучать биологию? В тексте одной из лекций Томаса Гексли есть такие строки: «Для человека, не зна­комого с естественной историей, пребывание среди природы подобно посещению художественной галереи, где 90 % всех удивительных произведений искусства повернуты лицом к сте­не. Познакомьте его с основами естественной истории — и вы снабдите его путеводителем к этим шедеврам, достойным быть обращенными к жаждущему знания и красоты человече­скому взгляду».

Помимо познавательной и эстетической стороны, биологи­ческие знания имеют и чисто практическое применение во мно­гих областях человеческой деятельности.

Биологические знания активно используются в пищевой промышленности, фармакологии, производстве товаров народ­ного потребления. В сельском хозяйстве важнейшей проблемой является создание высокоурожайных сортов растений и высоко­продуктивных пород животных, а также разработка на научной основе наиболее оптимальных условий культивирования растений и содержания скота.

Сам человек является живым организмом, поэтому биология является теоретической основой таких наук, как медицина, пси­хология социолога и др.

Домашнее задание: § 1. Термины

Требования к оформлению реферата

1.Реферат оформляется на листах формата А4, в печатном варианте шрифтом Times New Roman 12 пт, с полуторным интервалом и полями: левое — 3 см, правое, верхнее- 1,5 см, нижнее — 2 см. Страницы работы нумеруются начиная с оглавления (номер на станице оглавления не ставиться), внизу или сверху листа по центру.

2.По объему работа должна быть не менее 10 страниц и не более 20 страниц. Каждая новая глава начинается с новой страницы (для этого необходимо установить курсов в конец главы, зайти в меню Вставка и выбрать Разрыв… , в появившемся окне выбрать Новый раздел – Со следующей страницы), отступ от последнего абзаца параграфа до названия следующего параграфа не более 1 — 1,5 см. (36 пт), расстояние до первого абзаца параграфа не менее 0,5см (12пт).

Требования к структуре работы

• Оглавление — перечисляются названия глав, параграфов, подпунктов с номерами страниц на которых они начинаются.

• Введение (1-2 страницы) — оговаривается значение и актуальность предложенной темы, цель и задачи работы, так же пути их решения.

• В основной части (10-15 страниц) раскрывается содержание темы, анализируются источники информации, проводится анализ фактических и статистических материалов, приводятся методики и результаты исследования. В конце каждой главы делаются выводы.

• Заключение (1-2 страницы) — высказываются предложения, систематизируются выводы, которые сделаны в каждой главе, подводятся итоги работы на основе поставленных целей и задач во введении работы.

• Список литературы оформляется в алфавитном порядке, сначала публикации на русском языке, затем — иностранные, в конце — другие источники (ссылки на сайты в Интернете). Соблюдайте соответствие ссылок в работе и нумерации в списке литературы.

В списке литературы для каждого источника приводятся: фамилии и инициалы автора, полное название, место издания (город), издательство, год издания и количество страниц, которые обозначаются строчной, то есть маленькой, буквой «с» с точкой.

Ресурсы Интернета.

Например, 5. Смольникова И.А. Рабочий конспект для внедряющих информационные технологии в школе [Электронный ресурс]. – Центр «Информатика». Режим доступа:

http://www.informatika.ru/text/school/its.html (18 фев.1999)

Программа: Пономарева И.Н, Корнилова О.А, Чернова Н.М

Учитель биологии: Антонова С.А

9 класс.

№ 3 – обобщение и систематизация знаний

Тема: «БИОЛОГИЯ — НАУКА О ЖИЗНИ»

Цель урока:

• Обобщить знания о многообразии форм жизни, доказать,что биология – фундаментальная наука

• Приобрести навыки работы с таблицами, текстом учебника, выполнением тестов.

• Освоить умение работать в группе учащихся и самостоятельно оценивать собственные знания.

План урока:

• Биология – комплексная наука о жизни.

• Современная биология – комплекс наук, изучающих живую природу.

• Уровни организации жизни.

• Царства жизни.

УЭ — 1. Пользуясь учебником “Биология. Общие закономерности жизни. 9 класс” И.Н Пономарева и знаниями курса биологии 6 – 8 классов, заполните таблицу “Биологические науки и объекты ими изучаемые”(время на выполнение – 10 минут).

Таблица “Биологические науки и объекты ими изучаемые”.

Сверьте с классом (время на выполнение — 4 минуты).

Поставьте себе оценку 

УЭ — 2. Пользуясь учебником на странице 8, 1-й абзац, сопоставьте уровни организации жизни и их структурно – функциональные единицы(время на выполнение – 5 минут).

Уровень и его единица:

1. ________________;

2. _________________;

3. _________________;

4. _________________;

5. _________________;

6. _________________.

Ответы сверьте с классом (время на выполнение – 1 минута).

Поставьте себе оценку 

УЭ — 3. Вспомнить, по каким признакам растения, животные, грибы и бактерии относятся к разным царствам.

Задание: пользуясь учебником на странице 10, рисунком 1 параграфа 1 “основные признаки живого – его отличие от неживого”, поставьте плюсы в таблице “сходство и отличие царств живой природы” (время на выполнение – 8 минут).

Таблица “сходство и отличие царств живой природы”.

Ответы сверьте с классом (время на выполнение — 2 минуты).

Поставьте себе оценку 

УЭ — 4. Рефлексия.

Задание: выберите один правильный ответ (время на выполнение — 8 минут).

Тест по теме биологические науки. Уровни организации жизни.

1. К наукам, изучающим живое на клеточном уровне организации, относят:

• физиологию

• цитологию

• генетику

• ботанику

2. Ядерная мембрана характерна для клеток:

3. Закономерности наследственности и изменчивости организмов изучает наука:

• морфологию

• генетику

• зоологию

• анатомию

4. Основная особенность строения прокариотической клетки отсутствие…

• плазматической мембраны

• ядра, ограниченного оболочкой

• клеточной стенки

• рибосом

5. Индивидуальное развитие организмов (онтогенез) изучает наука:

6. Хлоропласты присутствуют в клетках

• растений

• животных

• грибов

• бактерий

7. Структурно – функциональной единицей молекулярно – генетического уровня является:

• организм

• клетка

• вид

• ген

8. Самым крупным уровнем организации жизни является:

• молекулярно – генетический

• популяционно – видовой

• биосферный

• биогеоценотический

9. Самым маленьким уровнем организации жизни является:

• молекулярно – генетический

• популяционно – видовой

• биосферный

• биогеоценотический

10. Наука, изучающая ископаемые остатки

Ответы сверьте с классом (время на выполнение — 1 минута)

1. Поставьте себе оценку 

2. Ваша итоговая оценка по уроку 

3. Оценка учителя 

УЭ — 5. Домашнее задание.

Ответьте на вопросы на странице 8. Подготовьтесь к проверочному тесту по уроку № 1.

2 Сравнение как прием определения понятий

Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

По дисциплине «Логика».

Вариант №8

НЕЯВНЫЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОНЯТИЙ

Выполнил: студент 1 курса гр. 900801 Деревянко Д.И.

Проверила преподаватель: Малыхина Г.И.

Минск 2009

Рецензия

СОДЕРЖАНИЕ

Задания контрольной работы…………………………………………………..4

Общая классификация определений……………………………….…………..5

Сравнение как прием определения понятий…………………………………..8

Характеристика как вид неявного определения………………………………11

Описание как операция, сходная с определением……………………………13

Упражнения……………………………………………………………………..15

Список использованной литературы…………………………………………..18

ЗАДАНИЯ КОНТРОЛЬНОЙ РАБОТЫ

Предложенный план выполнения работы:

1. Сравнение как прием определения понятий;

2. Характеристика как вид неявного определения;

3. Описание как операция, сходная с определением.

Упражнения:

1. Определите вид следующего определения: «Голова без ума – это фонарь без свечи» Л.Н. Толстой.

2. Опишите спектакль, религиозную службу или личную встречу.

3. Охарактеризуйте историческое событие, научный факт или человека.

1. ОБЩАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ ОПРЕДЕЛЕНИЙ

В первом разделе я рассмотрю такую операцию с понятием, как сравнение. Сначала определим, что же такое понятие. Итак, используя предложенную литературу [1], выясняю, что:

Понятие – это мысль об общих существенных признаках предмета.

Это самое простое определение для данного термина в контексте изучаемой дисциплины, можно придумать их бесконечное множество, однако все они будут сводиться именно к этому простейшему определению.

Я только что дал определение понятию понятие. Не пугайтесь, это не тавтология, а логический подход к построению моих мыслей. Тогда возникает вопрос, а что же такое определение понятия? Ответ я нашел в уже упомянутой литературе:

Определение – это логическая операция, посредством которой устанавливаются существенные признаки, входящие в содержание того или иного понятия.

Очень интересно, что даже над самой простейшей формой мысли – понятием, – логика может выполнять множество операций. Коснемся хотя бы операцию определения понятия.

Разнообразных определений больше, чем различных понятий. Но так же, как понятия, они могут быть объединены в некоторые группы по общим признакам. Эти группы и называются видами определений.

Все определения делятся на:

1). Номинальные и реальные.

2). Явные и неявные.

Виды явного определения:

— Родо-видовое;

— Генетическое.

Виды неявного определения:

— Описание;

— Сравнение;

— Характеристика.

Также логика использует и другие виды определений. Например, в зависимости от иллюстративности или демонстративности определения могут быть остенсивные (от лат. ostensus – показывание) и вербальные. Существует еще много видов определений, не рассмотренных мною.

Более подробно я остановлюсь на неявных определениях, так как один из его видов мне предстоит рассмотреть более подробно в рамках этого раздела. Это сравнение. Итак, виды неявных определений:

1. Описание – это метод, заключающийся в перечислении как существенных, так и несущественных признаков предмета либо явления. Причем, признаки, используемые в описании, человек воспринимает чувственно. Например, описание грозы, репортаж с места событий, прогноз погоды, описание формы какой-нибудь детали, выраженное словами естественного языка и т.д.;

2. Сравнение – это определение понятия через сопоставление его с другим понятием, когда признаки второго приписываются первому. За основу этого приема берется аналогия предметов и метод переноса сходных признаком. Это ярко видно на простых примерах: «Жизнь — игра», «Компьютер – очень усовершенствованный арифмометр», «Леса — легкие планеты», «Дневник — лицо ученика», «Нефть — это черное золото» и другие;

3. Характеристика – это вид неявного определения. В отличие от других приемов она указывает на единичные, уникальные признаки определяемого предмета. Очень широко такой прием используется в художественной литературе, в исторических науках, при определении разнообразных феноменов культуры. Примером может служить характеристика студента, уезжающего учиться за границу, описание действия медицинского препарата на организм, характеристика Наполеона Бонапарта: «Наполеон обладал феноменальной памятью и работоспособностью, острым умом, военным и государственным гением, даром дипломата, артиста, обаянием, позволявшим ему легко располагать к себе людей. Этот человек в неизменном сером сюртуке и треуголке занял прочное место в истории, дав свое имя целой эпохе» и так далее.

Сами по себе неявные определения остаются предметом дальнейшей разработки и при наличии возможностей, при первом удобном случае заменяются явными. Так как явные определения раскрывают понятие более конкретно и однозначно. Ведь совершенно любое «лыко в строчку» можно назвать неявным определением, ведь здесь идут в ход даже самые отдаленные и тонкие сравнения и метафоры. Следовательно, неявные определения являются более динамичными и неоднозначными, нежели явные. Именно поэтому эта тема представляет собой весьма плодоносную почву для исследования. Я только что применил в предыдущем предложении метод сравнения (определяемое и определитель выделены курсивом), о котором я буду говорить в следующем разделе.

Лично сам я бы назвал неявные определения красками в языке, ведь именно благодаря всему многообразию методов неявного определения можно красноречиво описать любые предметы.

Теперь приступим к более детальному рассмотрению приема сравнения в логике. Как нам уже известно, сравнение – это определение понятия через сопоставление его с другим понятием, когда признаки второго приписываются первому.

Таким образом, становится ясно, для чего нам нужен этот метод. Все просто. Если нам нужно описать некоторый предмет или явление, но у нас не имеется явного определения для этого, то мы можем сравнить его на основании подобия свойств и признаков этого предмета или явления с другим предметом или явлением, для которого уже существует явное определение.

Везде и всюду мы встречаем этот метод определения. Давайте рассмотрим разнообразные примеры, чтобы показать это более наглядно. Для начала возьмем науку. Это ближе всего для меня, так как я учусь в техническом университете.

В науке сравнение позволяет выявить сходства и различия сопоставляемых предметов. В учебнике по биологии приводятся такие сравнения: “Тело медузы студенистое, похожее на зонтик”; “Почки — небольшие парные органы, имеющие форму бобов”; “Цветок гороха напоминает сидящего мотылька”. Вот, это показывает еще раз, что метод сравнения базируется на признаках как основании сравнения двух подобных предметов.

Я очень люблю книги Дейла Карнеги, они мне помогли адаптироваться к обществу. К чему я это пишу? Вот к чему! Дейл Карнеги в в своей книге «Как развить уверенность в себе и добиться влияния на людей путем публичных выступлений» советует избегать в выступлениях избитых, затертых выражений и приводит 12 сравнений для характеристики слова «холодный». Цитирую: «Холодный, как лягушка… как грелка поутру… как шомпол… как гробница… как ледяные вершины Гренландии… как глина… как черепаха… как снежный сугроб… как соль… как земляной червь … как заря… как осенний дождь».

В художественной литературе обилие таких примеров вообще поражает. Не побоюсь такого суждения, что при отсутствии метода сравнения в логике и в языке вообще, не было бы и художественной литературы. Вот, пожалуйста:

Иннокентий Анненский (1855-1909) использует такое сравнение: “Как конь попоною, одет рояль, забытый”. Игорь Северянин (1887-1941) характеризует цветы маргаритки следующими словами: “Их лепестки трехгранные — как крылья, как белый шелк”. И совершенно другую ассоциацию вызывает его сравнение из стихотворения “Ахматова”: “Кровь капает, как розы, изо рта”. Блистательны по силе выразительности сравнения в стихах Николая Гумилева (1886-1921): “Дышала трава, точно шкура вспотевшего льва”. В стихотворении “Каракалла” об императрице он пишет так:

Страстная как юная тигрица,

Нежная, как лебедь сонных вод.

И здесь же совершенно иное сравнение: “Ночные бабочки, как тени, с крыльями жемчужной белизны”.

Артур Конан Дойль, например, описывая в повести “Знак четырех” преследование Холмсом и Уотсоном преступников, пытавшихся ускользнуть на катере по Темзе, прибегает к таким сравнениям: “Теперь мы шли прямо на них. Огонь в топках гудел, мощная машина стучала, как огромное металлическое сердце. Острый, отвесный нос лодки, как ножом, рассекал спокойную воду, посылая влево и вправо две круглые, длинные, тугие волны. В такт машине вся лодка вибрировала и вздрагивала, как живое существо…и Впереди нас бежало по воде темное пятно — это была “Аврора”. Вихрь белой пены за ней свидетельствовал о скорости, с какой она шла”.

Художественные сравнения часто включают в свой состав слова: «как», «как будто», «словно», «как бы» и многие другие.

Миронов А.А. Биоинформатика — ФБМФ

Лекцию читает Андрей Александрович Миронов, профессор факультета биоинженерии и биоинформатики МГУ.

В настоящее время слово биоинформатика стало очень модным, оно употребляется в трех разных смыслах. Первый смысл связывают с телепатией, экстрасенсорикой и т.д., об этом мы говорить не будем. Второй смысл связан с применением компьютеров для изучения любого биологического объекта, но эту тему мы тоже не будем затрагивать. Речь пойдет о биоинформатике в узком смысле слова, а именно о применении компьютерных методов для решения задач молекулярной биологии, в основном анализа разных последовательностей (аминокислотных, нуклеотидных). Эта наука возникла в 1976-1978 годах, окончательно оформилась в 1980 году со специальным выпуском журнала «Nucleic Acid Research» (NAR). Биоинформатика включает в себя:

• базы данных, в которых хранится биологическая информация
• набор инструментов для анализа тех данных, которые лежат в таких базах
• правильное применение компьютерных методов для правильного решения биологических задач

На рисунке показаны соотношение этапов развития биоинформатики (справа) с возникновением разных экспериментальных методик и полученных результатов экспериментальных исследований.

В 1962 году была придумана концепция «молекулярных часов», в 1965 была секвенирована тРНК, определена ее вторичная структура, в это же время были созданы базы данных PIR для хранения информации об аминокислотных последовательностях. В 1972 году было придумано клонирование. В 1978 году были разработаны методы секвенирования, была создана база данных пространственных структур белков. В 1980 был выпущен спецвыпуск журнала NAR, посвященный биоинформатике, затем были придуманы некоторые алгоритмы выравнивания последовательностей, о которых речь пойдет дальше. Дальше был придуман метод ПЦР (полимеразная цепная реакция), а в биоинформатике — алгоритмы поиска похожих фрагментов последовательностей в базах данных. В 1987 году оформился GeneBank (коллекция нуклеотидных последовательностей) и т.д.

Биолог в биоинформатике обычно имеет дело с базами данных и инструментами их анализа. Теперь разберемся, какие базы данных бывают в зависимости от того, что в них помещают. Первый тип – архивные базы данных, это большая свалка, куда любой может поместить все, что захочет. К таким базам относятся

• GeneBank & EMBL – здесь хранятся первичные последовательности
• PDB – пространственные структуры белков,

и многое другое.

В качестве курьеза могу привести пример: в архивной базе данных указано, что в геноме археи (архебактерии) есть ген, кодирующий белок главного комплекса гистосовместимости, что является полной чепухой.

Второй тип – курируемые базы данных, за достоверность которых отвечает хозяева базы данных. Туда информацию никто не присылает, ее из архивных баз данных отбирают эксперты, проверяя достоверность информации – что записано в этих последовательностях, какие есть экпериментальные основания для того, чтобы считать, что эти последовательности выполняют ту или иную функцию.

К базам данных такого типа относятся:

• Swiss- Prot – наиболее качественная база данных, содержащая аминокислотные последовательности белков
• KEGG – информация о метаболизме (такая, которая представлена на карте метаболических путей, которую те, кто ходит на лекции, видели на лекции № 2)
• FlyBase – информация о Drosophila
• COG – информация об ортологичных генах.

Поддержание базы требует работы кураторов или аннотаторов. Тем не менее, даже в курируемых базах данных могут встречаться курьезные надписи, например такая забавная надпись:

CAUTION: AN ORF CALLED DSDC WAS ORIGINALLY (REF.3) ASSIGNED TO THE WRONG DNA STRAND AND THOUGHT TO BE A D- SERINE DEAMINASE ACTIVATOR, IT WAS THEN RESEQUENCED BY REF.2 AND STILL THOUGHT TO BE «DSDC», BUT THIS TIME TO FUNCTION AS A D-SERINE PERMEASE. IT IS REF.1 THAT SHOWED THAT DSDC IS ANOTHER GENE AND THAT THIS SEQUENCE SHOULD BE CALLED DSDX. IT SHOULD ALSO BE NOTED THAT THE C-TERMINAL PART OF DSDX (FROM 338 ONWARD) WAS ALSO SEQUENCED (REF.6 AND REF.7) AND WAS THOUGHT TO BE A SEPARATE ORF (YES, DON’T WORRY, WE ALSO HAD PROBLEMS UNDERSTANDING WHAT HAPPENED!).

По крайне мере здесь кураторы базы данных честно признаются, что не знают, как это случилось.

Третий тип – производные базы данных. Такие базы получаются в результате обработки данных из архивных и курируемых баз данных. Сюда входит:

• SCOP – База данных структурной классификации белков (описывается структура белков)
• PFAM – База данных по семействам белков
• GO (Gene Ontology) – Классификация генов (попытка создания набора терминов, упорядочивания терминологии, чтобы один ген не назывался по разному, и чтобы разным генам не давали одинаковые названия)
• ProDom – белковые домены
• AsMamDB – альтернативный сплайсинг у млекопитающих

И интегрированные базы данных, в которых вся информация (курируемая, не курируемая) свалена в кучу, и введя имя гена, можно найти всю связанную с ним информацию – в каких организмах встречается, в каком месте генома локализован, какие функции выполняет и т.д.

• NCBI Entrez – доступ к информации о нуклеотидных и аминокислотных последовательностях и структурах
• Ecocyc – все о E. coli – гены, белки, метаболизм и пр.

Теперь перейдем к рассмотрению инструментов биоинформатике. Инструменты определяются задачами, которые мы хотим решать.

Основу биоинформатики составляют сравнения. Если у нас есть, например, аминокислотная последовательность, о которой у нас есть экспериментальные данные, и известны ее функции, и другая, похожая на нее последовательность, мы можем предположить, что эти последовательности выполняют сходные функции. Это задача поиска сходства последовательностей

Другая задача связана с анализом генома. Недавно было объявлено, что полностью просеквенирован геном человека, но так же просеквенировали геномы и других организмов: три генома растений, мыши, крысы, кошки, собаки, курицы, рыбы, лягушки завершается, шимпанзе завершается, две дрозофилы сделаны, малярийный комар, червяки, дрожжи и т.д. – всего около 30 видов эукариотических геномов. Также просеквенированы сотни бактериальных геномов. Один бактериальный геном можно просеквенировать в хорошо оборудованной лаборатории за неделю. При этом получают длинную нуклеотидную последовательность нуклеотидов. Там есть гены – белок-кодирующие участки, и участки, кодирующие тРНК и рРНК. Возникает задача найти эти гены. Другая задача – поиск сигналов в ДНК, то есть тех участков ДНК, которые отвечают за регуляцию — сайты связывания регуляторных белков, элементы вторичной структуры мРНК, которая транскрибируется с этого гена и др.

Есть задача предсказания вторичной структуры РНК. А также есть большой класс задач анализа белков. Для решения этих задач надо создавать методы анализа, то есть алгоритмов (протоколов) и программ для анализа. При создании метода надо иметь критерий того, что метод адекватен, соответствует реальности.

Как оценить «правильность» метода? Геном типичной бактерии содержит около 1000 генов. Как уже упоминалось, секвенировать геном можно за неделю. Экспериментальная характеристика одного белка требует как минимум 2 месяца работы современной лаборатории.

Для того, чтобы определить, насколько предложенный метод анализа хорош и правилен, существует так называемый «золотой стандарт». Например, у нас есть метод определения генов. Если после его применения на какой-либо последовательности, в которой известно месторасположение генов, наши результаты совпадают с тем, что есть на самом деле на 80-90%, значит наш метод правильный и эффективный. В этом и заключается суть «золотого стандарта».

Или предсказание вторичной структуры РНК. Экспериментально ее определить очень трудно, но есть РНК, структура которых хорошо известна – это рРНК и тРНК. И если наш метод хорошо предсказывает структуру этих известных РНК, то можно ожидать, что и для других РНК он будет давать хорошие предсказания.

Вернемся к первой задаче – сравнению последовательностей. Запишем одну последовательность под другой.

attgtACcTCgTgG—AA—-

——AC—TCaTaGcAAccag

Нам надо при сравнении найти наилучший вариант, так выровнять эту пару последовательностей, чтобы количество совпадений будет максимальным (парное выравнивание). Качество выравнивания оценивают, назначая штрафы за несовпадение букв и за наличие пробелов (когда приходится раздвигать одну последовательность для того, чтобы получить наибольшее число совпадающих позиций).

Таким образом, первым делом после секвенирования последовательности ищут в базах данных похожие последовательности, чтобы после сравнения судить о том, какие функции несет эта последовательность. Если две буквы совпали, значит они находятся под давлением отбора, они функционально важны. Известно, что аминокислоты различаются по своим свойствам, поэтому если произошла аминокислотная замена, это может почти никак не повлиять на работу белка, а может сильно его изменить.

Например, если лизин (положительно заряженная аминокислота заменится на лейцин (похожий по созвучию, но совершенно несходный по свойствам), то для пространственной структуры и функций белка это может оказаться катастрофой. А вот замена лизина на аргинин (также положительно заряженный) может не сказаться на структуре белка.

Поэтому при сравнении аминокислотных последовательностей учитывают также матрицу сопоставления аминокислотных остатков (похожих, менее похожих и совсем непохожих).

Как осуществляется выравнивание? Пишем одну последовательность под другой.

Сколько есть способов написать одну последовательность S1 длиной m под другой – S2 длиной n (со вставками)? Об этом можно доказать теорему – попробуйте.

Построим выборочную последовательность S длиной m+ n следующим образом: возьмем несколько символов из последовательности S1, потом несколько символов из последовательности S2 потом опять несколько символов из S1, потом опять несколько из S2.

–        Каждой выборочной последовательности S соответствует выравнивание и по каждому выравниванию можно построить выборочную последовательность. (Доказать!)

–        Количество выборочных последовательностей равно

(Доказать!)

Таким образом количество выравниваний можно определить по формуле:

А как же найти оптимальное среди такого большого количества? Можно, конечно, попробовать разные способы, но оказывается, что этот поиск сводится к задаче поиска оптимального пути на графе. Задача поиска оптимального пути на графе решается методами динамического программирования следующим образом. Мы пишем одну последовательность над другой. И у нас есть некая ячейка, в которой мы будем хранить вес наилучшего выравнивания префиксов (то фрагментов последовательности от начала до данного места). И если у нас известен вес наилучшего выравнивания в 3 ячейках (см. слайд ниже), то мы можем определить вес наилучшего выравнивания в четвертой ячейке. То есть, для того, чтобы найти вес оптимального выравнивания, нам надо просмотреть m*n ячеек (количество ячеек в прямоугольной матрице MxN). Как принято говорить в информатике, это – квадратичный алгоритм. Он занимает время и объем памяти, пропорциональный квадрату длины последовательности. И вместо случайного перебора большого числа вариантов, мы решаем задачу довольно быстро.

Откуда берутся матрицы замен? Мы берем некоторое количество выравниваний, в которое по тем или иным причинам верим, и смотрим, как часто у нас происходят такие замены. Тогда матрица замен является логарифмом отношения некоторых вероятностей, которые можно оценить как частоты.

Итак, у нас имеется замечательный квадратичный алгоритм поиска сходства. Время решения задачи выравнивания пропорционально L1*L2. Мы сравниваем имеющуюся у нас последовательность с последовательностями в банке. L1 = размер банка = 10⁸, а для генома человека 3х10⁹. Сравниваемая последовательность обычно имеет размер L2=10³, количество операций примерно равно 100*1011=1013.) Обычный компьютер имеет быстродействие около 109 операций в сек. На каждый шаг надо ?102 операций. Тогда время работы равно T?106 сек ? 11 дней. То есть, просеквенировав бактериальный геном из 3000 генов (приблизительно за неделю), на то, чтобы его охарактеризовать, мы потратим 11*3000 дней, то есть проанализировать дольше чем секвенировать, что, конечно, не очень хорошо.

Решением является то, что мы до применения методов динамического программирования сначала выбираем правильных кандидатов для сравнения. Есть такая программа BLAST (basic local alignment search tool), которую все биологи очень любят, она почти правильная. То есть она почти всегда работает так, как требует «золотой стандарт».

Основная идея ее работы заключается в хешировании. В самом начале мы один раз проходим по всему банку и для каждого короткого слова с заранее зафиксированной длиной мы запишем список позиций, где оно встречается в банках.

Здесь показано для слов длиной 4, в реальности слова берут не длиной 4, как показано на рис., а длиной 7 или 10 или 13, но принцип тот же. В каких-то случаях «слову» соответствует три позициями, в других – 100 позиций.

Дальше мы идем вдоль последовательности «Query» (та последовательность, которую мы хотим прогнать по банку) и выбираем очередные слова. Смотрим в таблице, где встречается это слово, вытягиваем найденные последовательности из банка и строим выравнивание их с нашей исходной последовательности. Это делается быстро, так как мы сравниваем нашу последовательность не со всеми последовательностями из банка, а только те, которые соответствуют нашему «слову» (tttgc в показанном случае). И выравнивание строим тоже не так аккуратно, как это делает алгоритм динамического программирования, а используем упрощенную схему.

Затем мы оцениваем статистическую значимость этого выравнивания – так называемую e-value. Вообще, есть два понятия, которые очень часто встречаются в биоинформатике: e-value и р-value. Е-value – это сколько мы ожидаем увидеть совпадений с таким весом (то есть такого качества), если бы у нас наши последовательность и банк были случайными. Если они случайные, то мы ожидали бы увидеть e^-12 совпадений.

e-value – это ожидаемое число событий, может быть больше единицы. Если e-value маленькое, то, значит, совпадение значимое, и оно несет большую биологическую информацию. Р-value – это вероятность встречи такого соответствия (не может быть больше единицы). При оценке e-value, да и вообще при любых статистических оценках, важно, какая модель лежит в основе всего этого дела. Модель, которая лежит в основе e-value, конечно же, неправильная, потому что мы не знаем правильность статистических характеристик биологических последовательностей. Е-value просто дает нам ориентир, и реально, если мы имеем e-value порядка 10^-2, то это, как правило, мусор, незначимое соответствие. Правда, есть некоторые специалисты с такой интуицией о структуре белков, которые могут работать с выравниваниями с e-value даже порядка 1.         А обычно если исследователи видят e-value > 10^-3, они с этим не работают.

Есть разные модификации BLAST: BLASTp (выравнивание аминокислотных последовательностей), BLASTn (выравнивание нуклеотидных последовательностей), BLASTx (выравнивание всех возможных транслятов нашей нуклеотидной последовательности против банка аминокислотных последовательностей), TBLASTx (выравнивание всех возможных транслятов нашей нуклеотидной последовательности против всех транслятов банка нуклеотидных последовательностей). Еще нужно знать, что Nr Data Base – (non redundant) — это база, против которой обычно прогоняют BLAST, в которой нет повторяющихся последовательностей, из которой убраны дубли для того, чтобы не гонять BLAST по одним и тем же последовательностям. И score – это вес выравнивания.

А если на нашу последовательность при поиске налипло, например, не одна, а двадцать последовательностей. При этом возникает задача написать все эти последовательности друг под другом, чтобы увидеть, в какой мере они совпадают, что консервативно (устойчиво повторяется), а что нет, и как устроена наша аминокислотная последовательность. Эта задача называется

Множественное выравнивание

Множественное выравнивание – это такой способ написания нескольких последовательностей друг под другом (может быть, с пропусками в каких-то позициях в разных последовательностях) , чтобы в каждом столбце стояли гомологичные позиции.

Для этой задачи тоже есть «золотой стандарт». Это выравнивание, которое бы получилось, если бы мы выровняли друг под другом последовательности, которые имеют одинаковую пространственную структуру. То есть две экспериментально установленные пространственные структуры белка сопоставляем и отмечаем, какие аминокислотные остатки друг под другом встали (эти остатки соответствуют гомологичным позициям). Это – биологически обоснованное выравнивание. Возникает задача — найти способ (построить алгоритм и определить параметры), который выравнивает последовательности «золотого стандарта» (то есть последовательности, для которых пространственная структура известно) правильно. Если такой алгоритм построен, то есть надежда, что он выровняет последовательности с неизвестной пространственной структурой тоже правильно.

Для решения задачи множественного выравнивания можно попробовать написать многомерную матрицу и построить методом динамического программирования с просмотром многомерной матрицы. Тогда количество вершин будет порядка Lⁿ , где L – длина, а n – количество последовательностей. Так как типичное количество последовательностей в семействе белков сотни, то 300 аминокислот дадут 300¹⁰⁰ – это очень много, этот алгоритм для множественного выравнивания не подходит.

Тогда придумали метод прогрессивного выравнивания. Зная расстояния между любой парой последовательностей, мы можем построить выравнивание, определить вес выравнивания, и построить какое-то бинарное дерево. Затем мы обходим это дерево, последовательно проводя парные выравнивания наиболее близких последовательностей. Объединяем, получаем выравнивание. Соединяем суперпоследовательности, получаем следующее выравнивание. В конце концов получаем выравнивание в корне.

Такое постепенное построение выравнивание решает задачу, которую мы не можем сформулировать математически. В биоинформатике очень часто нельзя построить математическую формулировку задачи, которую мы решаем. Поэтому формулировка задачи, которую решает алгоритм BLAST, выглядит так: мы находим то, что находит программа BLAST. Также мы не можем сказать, что мы оптимизируем при множественном выравнивании.

Одна и та же биологическая задача может приводить к разным математическим постановкам одной и той же задачи. Есть примеры, когда одна и та же задача может быть построена так, что она будет математически решаемой или математически не решаемой. Есть класс задач, для которых не существует хороших алгоритмов. Но при построении множественных выравниваний мы решаем с помощью данного алгоритма, без формулировки математической задачи.

Дальше идет задача

предсказания вторичной структуры РНК

Вторичная структура РНК – структура, образуемая спаренными основаниями на однонитевой молекуле РНК. Биологическая роль вторичной структуры: структурная (РНК – рибосомная, тРНК), регуляция (рибопереключатели, аттенюация, микроРНК), рибозимы, стабильность РНК.

На рисунке показана типичная вторичная структура РНК и разные формы представления вторичной структуры РНК:

Вся РНК состоит из петель и спиралей (указано на рисунке). Петли бывают следующих типов: шпилька, внутренняя, выпячивание, множественная, псевдоузел. Так вот, возникает задача установить, кто с кем спарен. Биологическая формулировка этой задачи звучит так: дана последовательность РНК, определить ее правильную вторичную структуру. «Золотой стандарт» — тРНК и рРНК. Количество возможных вторичных структур очень велико. Задачу можно сформулировать таким образом (законным с точки зрения физики): надо минимизировать энергию, поскольку правильная вторичная структура наиболее стабильная. На самом деле, с точки зрения биологии это не совсем верно, но формулировка очень удобная с точки зрения физики и математики. Далее вопрос, что оптимизировать и как оптимизировать.

Предположим, что мы не будем минимизировать усилия по поиску, а все переберем. Построим такой граф, в котором вершины – потенциальные спирали, а ребра проводятся, если две потенциальные спирали в вершинах совместимы (то есть, если две спирали могут одновременно существовать в данной молекуле РНК).

Тогда вторичной структурой будет любой полный подграф, то есть такой граф, в котором все вершины между собой соединены – называется «клика». Тогда задача такова: в таком графе найти клику. Клика будет соответствовать хорошей структуре.

Но, к сожалению, задача поиска клики в графе является математически плохой – для нее, скорее всего, не существует эффективного алгоритма ее решения (кроме полного перебора всех вариантов).

Если мы fgh уберем, то получим клику, некую вторичную структуру. Можем получить и другую клику.

Вторичная структура может быть представлена в виде правильной скобочной структуры, как на рисунке ниже. Левая часть – открывающая скобка, правая часть – закрывающая скобка. Вторичная структура тоже может быть представлена в виде дерева, но важно, что количество возможных структур порядка 1,8^L (это доказывается в теореме, которую я не буду здесь представлять). Это тоже очень много, поэтому задача поиска клики тоже не эффективна.

Тем не менее, есть алгоритм динамического программирования, который позволяет нам найти за кубичное (а не квадратичное, как раньше) время найти структуру, имеющую наибольшее количество спаренных оснований. Основная идея его (как и любого алгоритма динамического программирования) заключается в том, что если мы знаем все решения на какой-то части, то мы можем сказать, какое будет решение на чуть большем фрагменте.

Можно минимизировать не число спаренных оснований, а минимизировать энергию (эта задача сложнее, но ее с помощью разных ухищрений тоже можно оставить кубичной). Минимизация все равно не позволяет достигнуть большой точности предсказания. Проблемы предсказания вторичной структуры РНК.

Только около 65-70% тРНК сворачиваются в правильную структуру.

Для предсказания вторичной структуры используются энергетические параметры, а они определены не очень точно. Более того, в клетке бывают разные условия, и, соответственно, реализуются разные параметры.

Находится единственная структура с минимальной энергией, в то время как обычно существует несколько структур с энергией, близкой к оптимальной.

Поэтому есть предложения искать субоптимальные структуры и искать эволюционно консервативные структуры (структуры тРНК и рРНК определены именно так). То есть забыть про энергию, и если мы знаем, что эти наборы РНК выполняют одну и ту же функцию, то мы можем построить такую структуру, которая была бы общей для всех этих последовательностей.

Теперь я расскажу, как это все применяется.

Исследование консервативности альтернативного сплайсинга, или Почему мышь не стала человеком?

Структура генов прокариот очень проста: есть начало, есть конец, получается мРНК, которая имеет начало и конец, идет транскрипция, трансляция и белок.

У эукариот структура гена сложнее. Из длинной мРНК удаляются (вырезаются) интроны (insertion sequences, вставочные последовательности), а оставшиеся экзоны сшиваются в единую нить. Из пре-мРНК получается зрелая мРНК, процесс называется сплайсингом. Потом происходит трансляция зрелой мРНК, в результате образуется белок. Мы будем интересоваться экзонами и интронами.

Если бы мы умели правильно предсказывать интроны и экзоны, мы бы могли разметить ген на белок-кодирующие и белок-некодирующие участки.

Альтернативный сплайсинг

Оказывается, ситуация еще сложнее. РНК, прочитанная с одного и того же гена, может сплайсироваться по-разному, что приводит к образованию мРНК с разными наборами экзонов: какой-то экзон в один вариант мРНК попадает, а в другой — нет, и в итоге получатся две разных мРНК и, соответственно, два разных белка. Это называется альтернативным сплайсингом. Таким образом, на уровне созревания мРНК могут образовываться разные РНК-продукты, которые приводят к образованию разных белков.

Сплайсинг происходит в ядре, трансляция – в цитоплазме. Для изучения того, что же оказалось в цитоплазме (то есть того, что подвергается трансляции), секвенируют короткие, 500-600 до 1000 нуклеотидов куски цитоплазматической РНК. Такие сиквенсы называются EST (expresstion sequence tag – «ярлыки экспрессируемых последовательностей»). EST – это короткие, прочитанные однократно (то есть весьма неточно), фрагменты цитоплазматической (сплайсированной, содержащей только экзоны) РНК. Если у нас есть геном, то мы можем эти EST картировать на геном и, тем самым, найти, где находятся интроны и экзоны.

Если при картирование EST полностью, без перерывов, соответствует геномной последовательности – это ген без интронов. Если EST ложится на геном с перерывами, то мы наблюдаем результат сплайсинга. Если же разные EST демонстрируют несколько вариантов расположения в одном и том же участке генома (то есть выявляют разные сочетания экзонов), то мы наблюдаем альтернативный сплайсинг. Экзон, который может включаться в белок, а может и не включаться, называется кассетным экзоном. мРНК с разными наборами экзонов данного гена (то есть в которые некий кассетный экзон или включается или не включается), называются изоформами.

Частота альтернативного сплайсинга

Сначала альтернативный сплайсинг был обнаружен у вирусов, считалось, что это экзотика. До 1998 г. считалось, что только около 6% генов человека имеют альтернативный сплайсинг. Рассчитали, что для того, чтобы обеспечить наблюдаемое разнообразие белков, в геноме человека должно было быть 80 – 100 тысяч генов. В 1998 году было показано, что около половины генов человека имеют альтернативный сплайсинг. За счет альтернативного сплайсинга число генов может быть меньше числа кодируемых ими белков, так как с одного гена может образовываться несколько белков.

Как было написано в какой-то газете «Многолетними усилиями ученых количество генов человека было сокращено со 100 тысяч до 25». Действительно, по последним оценкам в геноме человека около 25-30 тысяч генов. Оценка количества белков не изменилась — разных белков около 80-100 тысяч. Разнообразие белков обеспечивается альтернативным сплайсингом. Например, в одних клетках белок должен быть в цитоплазме, в других — такой же белок в мембране, в третьих – транспортироваться наружу. И это легко делается не за счет наличия разных генов для каждого случая, а за счет альтернативного сплайсинга , который цепляет на N-конец разные сигналы, при том что «рабочая часть» белка остается одной и той же, и одна изоформа белка размещается в мембране, другая изоформа белка – в цитоплазме, и т.д.

Сейчас общеизвестно, что не менее 50% генов человека альтернативно сплайсируется.

Альтернативный сплайсинг бывает разных типов (галочками показано, как вырезаются экзоны):

На этом рисунке показаны кассетный экзон (вставляемый в одни изоформы и отсутствующий в других), альтернативный акцептор, альтернативный донор, далее интрон может либо вырезаться, либо не вырезаться.

Теперь вернемся к вопросу о человеке и мыши. Человек и мышь биологически очень похожи. Белки похожи – уровень сходства аминокислотных последовательностей 80%, также похожа значительная часть некодирующих областей генома. Практически у всех генов одинаково устроена экзон-интронная структура, для 99% генов экзонная структура одинакова. Только 1% генов уникален у каждого генома, остальные гены имеют гомологи в другом геноме. Интересен тот факт, что при таком относительно невысоком уровне различий человека от мыши внешне отличают легко. А два вида мухи дрозофилы вряд ли кто-то различит на глаз, хотя генетически они различаются сильнее, чем человек и мышь.

Возникает вопрос: Если геномы одинаковы, то может быть, и белки одинаковы? Непонятно, чем же человек отличается от мыши. Одинаково ли устроен альтернативный сплайсинг у мыши и человека?

Наивный подход для ответа на этот вопрос такой: возьмем весь набор альтернативного сплайсинга мыши и человека и сравним его. Этот подход неправильный, так как при исследовании альтернативного сплайсинга мы здесь имеем дело с EST. Если у человека EST просеквенировано несколько миллионов штук, то у мыши сделано всего несколько тысяч, поэтому там, где мы можем увидеть альтернативный сплайсинг у человека, можем ничего не увидеть у мыши, так как базы данных еще не совсем полные. Поэтому такое сравнение даст нам неправильный ответ.

Правильный подход в данной ситуации заключается в следующем: мы на основе имеющихся данных на человеческой ДНК строим мРНК, соответствующую белку, и затем этот белок проецируем на мышиный геном. Если оказывается, что для этого белка (или его части) нет кодирующих последовательностей в мышиной ДНК, то это значит, что тот экзон, который есть у человека, отсутствует в геноме у мыши.

Возьмем человеческие и мышиные гены, происходящие от общего предкового гена Возьмем такие пары генов-ортологов, сделаем сравнение. Мы получим некоторую выборку, среди которым 50% генов человека имеют такие изоформы, которых нет у мыши, то же самое и с мышью.

Сравним пары генов человек-мышь. Например, ген бета-глобина человека и мыши – такие гены, разошедшиеся в процессе эволюционного видообразования, называются ортологами. Выборку мы взяли не очень большую, в ней присутствовали гены, имеющие альтернативный спалйсинг. И оказалось, что у 52% человеческих генов есть такие экзоны, которых нет у мыши. И половина мышиных генов имеет такие изоформы, которых нет у человека.

Но нам могут сказать – вы использовали EST, это неточные данные. Если мы возьмем полноразмерные мРНК (а данные по ним гораздо точнее, хотя общее количество сиквенсов по ним меньше), и проведем с ними ту же процедуру, то окажется, что примерно треть генов человека имеет изоформы, которые в геноме мыши не кодируются, отсутствуют, и также в геноме человека отсутствуют мышиные экзоны.

А вот конкретные примеры: сверху изображены ДНК и ее изоформы у человека, а снизу – то же у мыши. Например, для белка р53, который участвует в регуляции клеточных процессов (раковое перерождение, апоптоз). Видно, что у мыши есть изоформа, которая теряет экзон, порождая стоп в другом месте.

Представленные данные показывают, что альтернативный сплайсинг – явление весьма распространенное, и что мышь сильно отличается от человека по альтернативному сплайсингу. Можно сделать и эволюционное предположение. По-видимому, альтернативный сплайсинг допускает большую свободу для создания новых белков, или изменения функций существующих белков, и в этом и состоит его связь с эволюцией.

Методы множественного сравнения

Множественные сравнения возникают, когда необходимо на одной и той же выборке параллельно проверить ряд статистических гипотез.

Например, критерий Стьюдента может быть использован для проверки гипотезы о различии средних только для двух групп. Если план исследования большего числа групп, совершенно недопустимо просто сравнивать их попарно. Для корректного решения этой задачи можно воспользоваться, например, дисперсионным анализом.

Однако дисперсионный анализ позволяет проверить лишь гипотезу о равенстве всех сравниваемых средних. Но, если гипотеза не подтверждается, нельзя узнать, какая именно группа отличалась от других. Это позволяют сделать методы множественного сравнения, которые в свою очередь также бывают параметрические и непараметрические.

Эти методы дают возможность провести множественные сравнения так, чтобы вероятность хотя бы одного неверного заключения оставалась на первоначальном выбранном уровне значимости, например, 5%.

Среди параметрических критериев:

• критерий Стьюдента для множественных сравнений
• критерий Ньюмана-Кейлса
• критерий Тьюки
• критерий Шеффе
• критерий Даннета
  

Среди непараметрических:

• критерий Краскела-Уоллиса
• медианный критерий
  

Надо сказать, что основные параметрические критерии для множественного сравнения независимых групп могут после некоторых модификаций применяться для установления различий и в повторных измерениях, если дисперсионный анализ установил наличие таких различий.

Рассмотрим некоторые критерии

Еще раз обращаем внимание, что к применению этих критериев надо прибегать в случае, если дисперсионный анализ показал наличие значимых различий между средними значениями выборок.

Буквой m обозначим число сравниваемых групп.

Критерий Стьюдента для множественного сравнений основан на использовании неравенства Бонферрони: если k-раз применить критерий с уровнем значимости альфа, то вероятность хотя бы в одном случае найти различие там, где его нет, не превышает произведения k на альфа.

Из неравенства Бонферонни следует, что если мы хотим обеспечить вероятность ошибки альфа‘, то в каждом из сравнений мы должны принять уровень значимости альфа‘/k — это и есть поправка Бонферрони (k — число сравнений).

Понятно, что такое уменьшение в несколько раз значимости делает тест достаточно «жестким» с ростом числа сравнений, установить различия становится достаточно трудно.

Чтобы несколько смягчить данный тест, пользуются обобщенной оценкой внутригрупповой дисперсии, число степеней свободы при этом возрастает, что в свою очередь приводит к уменьшению критического значения для проверки теста.

Число степеней свободы для критерия Стьюдента при таком подходе:

f = m*(n — 1)

где n — объем групп, а для групп разного объема число степеней свободы будет равно суммарной численности всех групп N минус количество групп m: N-m (что в случае m>2 превышает обычное число степеней свободы для критерия Стьюдента, равное суммарной численности двух непосредственно сравниваемых групп минус 2).

Этот метод работает, если число сравнений невелико, обычно не больше 8.

При большем числе сравнений критерий Ньюмана-Кеулса и Тьюки дают более точную оценку вероятности альфа‘.

Связанные определения:
Бонферрони поправка
Метод множественных сравнений
Проблема множественных сравнений

В начало

Содержание портала

Анализ ДНК на установление и оспаривание отцовства по доступным ценам в Уфе

Анализ основан на том, что каждый человек имеет свой уникальный генетический код. Его можно сравнить с паспортом. Именно этот код выявляют во время исследования. В Уфе генетическую экспертизу на установление отцовства и родства можно сделать в медицинском центре ЭндоМед.

Что такое тест ДНК на определение отцовства и родства?

Каждая клетка человеческого организма содержит всю совокупность наследственного материала – геном. Материальным носителем наследственности является ДНК, переносчиком ее – РНК. Каждый наследственный признак представлен геном, совокупность линейно расположенных генов – хромосомы.

Заказать ДНК экспертизу на отцовство

Делаем тест ДНК в досудебном порядке и для суда. Точность результата 99,9%. Получить бесплатную консультацию можно по телефону либо просто оставив заявку.

Молекулярно-генетический анализ проводится методом полимеразной цепной реакции – ПЦР. Метод ПЦР позволяет обнаружить в биологическом материале минимальную концентрацию определенных фрагментов ДНК. После этого проводится экспертный анализ результатов исследования: сопоставление генетических кодов исследуемых объектов. При помощи данного исследования можно установить:

• Установление отцовства или материнства. Тест позволяет с точностью до 99,(9) (количество цифр после запятой может быть различным) ответить на вопрос, является ли мужчина биологическим родителем ребенка. При исключении отцовства ответ дается с точностью 100%. Для проведения анализа биологические образцы берутся в обязательном порядке у ребенка и предполагаемого родителя (отца), однако рекомендуется взять их и у матери. Такая же процедура проводится и при установлении материнства.

• Близнецовый тест. Анализ проводится в том случае, когда необходимо установить, являются ли дети однояйцевыми близнецами. Для теста биологические образцы берутся у обоих детей.

• Сиблинговый анализ. Тест позволяет определить, имеют ли два человека хотя бы одного общего родителя, то есть являются ли они между собой родными. Для анализа берутся образцы ДНК у обоих участников исследования. Особо необходимо отметить возможные результаты исследования:

  • Выносится вердикт, что родство возможно и вероятно (показатель 80% и выше).

  • Делается заключение, что родство маловероятно (менее 10%).

  • Если результат находится в границах предела от 10 до 80%, то определенное заключение сделать не представляется возможным.

  1. Авункулярный тест предполагает выявление родства между племянниками и дядей/тетей. Процедура и возможные результаты сходны с описанным выше анализом сиблинговым.

  2. Анализ X-хромосомы. Применяется в случае, если остальные анализы не дали точного результата. Если девочка получает в наследство от отца Х-хромосому, а взять биологический материал у него самого возможности не представляется, то для исследования берутся образцы матери (бабушки ребенка) или сестры (если таковая имеется).

  3. Анализ Y-хромосомы помогает определить, как близко находятся двое мужчин в родстве по одной отцовской линии.

  4. Отдельно можно выделить такую разновидность, как анализ криминалистический. ДНК в этом случае извлекается из биологических пятен, оставленных на месте происшествия. Затем полученные результаты сравниваются с ДНК подозреваемых и делается соответствующий вывод. Однако проведение данного исследования возможно только при обращении в лабораторию следственных органов или стороны защиты.

Для проведения исследования необходимо современное оборудование и соответствующая подготовка специалистов.

Все необходимое есть в лаборатории Медикал Геномикc, где в соответствии с договором проводятся исследования для медицинского центра ЭндоМед.

Заказать ДНК экспертизу на отцовство

Делаем тест ДНК в досудебном порядке и для суда. Точность результата 99,9%. Получить бесплатную консультацию можно по телефону либо просто оставив заявку.

В каких случаях необходимо проведение теста?

Анализ на отцовство проводят в случае, когда отцовство определенного человека вызывает сомнения. Его можно проводить, как по желанию самих исследуемых, так и по решению суда (судебное установление отцовства).

Другие близкородственные связи устанавливаются для восстановления внутрисемейных отношений, а также по решению суда, например, при определении доли наследства и т.д. ДНК- анализ ребенка может выявить также наследственную предрасположенность к определенным заболеваниям.

Как сдать анализ ДНК на отцовство?

Для исследования можно сдать кровь или любой другой биологический материал (слюну, волосы, ногти) ребенка, отца и матери. Но обычно берут соскоб с внутренней щечной поверхности полости рта. При невозможности взять биологический материал у матери исследуется биологический материал ребенка и предполагаемого отца.

Сдать генетический анализ в Уфе можно в медицинском центре ЭндоМед. Если один из родителей категорически против проведения теста, то его можно провести по решению судебных органов с дальнейшим признанием отцовства в суде.

Заказать ДНК экспертизу на отцовство

Делаем тест ДНК в досудебном порядке и для суда. Точность результата 99,9%. Получить бесплатную консультацию можно по телефону либо просто оставив заявку.

Гарантия результата ДНК на отцовство

Анализ отличается высокой точностью. В лаборатории Медикал Геномикc, являющейся партнером МЦ ЭндоМед, проводится проверка не менее 20 локусов и аллелей при норме 14. Точность результатов обычно равна 99,9%. Она не может быть 100% из-за того, что невозможно исключить наличие однояйцевого близнеца у предполагаемого отца.

Как узнать индекс Хирша во всех базах?

Что такое индекс Хирша, или h-индекс? Индекс Хирша – это наукометрический показатель значимости научных исследований. Критерий используется в мировом научном сообществе в качестве альтернативы индексу цитируемости.

Показатель h-индекс имеет принципиальное значение, когда нужно, например, выделить грант, сделать кадровые перестановки, оценить активность ученого в плане публикации или получить звание кандидата или доктора наук.

Содержание:

1. Как рассчитать индекс Хирша?
2. Как узнать индекс Хирша в РИНЦ?
3. Как узнать индекс Хирша в Scopus
4. Определение индекса Хирша по Web of Science
5. Сравнение индекса Хирша
6. Как повысить индекс Хирша?

С момента его введения в науку в 2005 г. и по настоящее время термин получил большую популярность. Автором метода является профессор физики и преподаватель Калифорнийского университета Хорхе Хирш.

Индекс применяется в целях оценки значимости трудов и при сравнении ученых и коллективов. Он выделяет именно те труды, чья востребованность заметна больше других. Этим он отличается от простого подсчета цитат всех научных трудов одного автора.

Как рассчитать индекс Хирша?

Принцип расчета базируется на анализе цитирования научных работ ученого в соотношении с количеством его работ. Индекса Хирша рассчитывается по следующей формуле:

• Ученый опубликовал 10 статей, и каждую процитировали по 1 разу, индекс Хирша равен 1.
• Ученый опубликовал 1 статью, и ее процитировали 10 раз, получаем h-индекс равный 1.

На основании данных идеальных примеров можно сделать важный вывод о том, что можно опубликовать одну качественную и интересную статью в известном научном журнале, что будет формально равно тем же стараниям, что человек затратит на «штамповку» посредственных статей и публикацию их в слабых журналах. В реальности чаще происходят ситуации, когда у одного автора есть 10 статей, но они цитируются с разной частотой. Приведем примеры расчета индекса Хирша:

Следовательно, для получения значения h-индекса надо сделать 2 шага:

• Выстроить статьи от большего объема их цитирования к меньшему.
• Определить научный труд, чей номер равняется количеству ссылок на него.

На выходе мы получим искомое. В онлайн-базах данных индекс автоматически определяется программами. В каждой научной базе значение различается из-за неравнозначности объема анализируемых данных.

Как узнать индекс Хирша в elibrary?

Портал elibrary.ru был создан в целях обеспечения поддержки базы данных РИНЦ (Российский индекс научного цитирования).

Посмотреть индекс Хирша в elibrary можно, пройдя по ссылке http://elibrary.ru и введя свои логин и пароль. Вверху выбирается вкладка «Для авторов» – «Персональный профиль автора » –- «Мои публикации». Здесь появляется список публикаций. Диапазон поиска можно сузить, используя указатели направленности научной тематики.

Индекс Хирша по РИНЦ

Список самых цитируемых и продуктивных отечественных научных сотрудников разрабатывается на платформе РИНЦ. Чтобы узнать индекс Хирша по публикациям в базе РИНЦ, на главной страничке сайта выбирается пункт меню Навигатор – Авторский указатель, так происходит поиск интересующего автора.

Схема поиска цитируемости в РИНЦ такова:

• До того как отправить данные в библиотеку elibrary.ru, программа формирует специальный файл с информацией обо всех статьях, опубликованных в отдельном номере.
• Производится загрузка файла в библиотеку.
• Следует двухэтапная проверка специальными программами и сотрудниками РИНЦ. Присутствие человеческого фактора повышает качество, одновременно понижая скорость.
• Проводится индексация. Когда находится цитата, программа прибавляет автоматически «1» к числу ее упоминаний.

1) Чтобы определить индекс Хирша по ядру РИНЦ, необходимо пройти по ссылке Авторский указатель в левом меню:

2) Далее указываем фамилию и при необходимости другие данные, чтобы сузить поиск:

3) Надо нажать на значок, изображающий диаграммы, что позволит определить искомое значение индекса Хирша по РИНЦ.

Как узнать индекс Хирша по Scopus?

Среди платных баз данных следует выделить систему Scopus, созданную в 1995 г. Наукометрическая база Scopus индексирует более чем 25000 изданий и ежедневно обновляется. Чтобы узнать индекс Хирша в Scopus, зайдите на сайт http://www.scopus.com (ваша научная работа должна быть проиндексированной).

Когда статья проиндексируется, появится профиль автора и автоматически будет рассчитываться индекс Хирша по Scopus. Поэтому нужно следить за количеством цитирований и повышать их.

1) На главной странице сайта нажмите на Author search. После чего в открывшемся окошке надо набрать фамилию в латинской транскрипции (важно: именно так, как указано в публикации) и нажать кнопку Search:

2) Появляется число, обозначающее количество публикаций (оно находится в столбце Documents). Жмите на него. 

3) Чтобы узнать индекс Хирша в Скопусе, следует поставить галочку рядом со словом All. Потом надо нажать на View citation overview:

4) На открывшейся странице индекс Хирша по Scopus будет обозначен наверху справа.

Как узнать индекс Хирша в Web of Science?

Web of Science – иностранная база, которая охватывает научные издания из разных стран и сотрудничает с 12000 изданий на английском и других национальных языках. Узнать индекс Хирша по WoS можно на официальном сайте http://apps.webofknowledge.com. Для этого научная работа должна быть проиндексированной в WoS.

1) необходимо воспользоваться поиском по автору (вкладка Author Search). 

2) Заполняем фамилию на английском языке и жмем на Finish Search.

3) В новом окне нажимаем на Create Citation Report и получаем данные индекса Хирша по WoS.

4) Он обозначен справа от списка работ. Внизу видны слова «h index». Таков путь к этому значению в Веб оф Сайнс.

Все названные сайты требуют регистрации, чтобы работать с ними.

Сравнение индекса Хирша у известных ученых

Индекс Хирша широко используется в качестве наукометрического показателя. Сравнивая h-индекс ученых, учитывают особенности, сопряженные с результатом научно-исследовательской деятельности автора (организации) и культурой цитирования в разных направлениях науки.

Наукометрический показатель Хирша считается адекватной оценкой только при сравнении ученых, которые работают в одной сфере науки. Так, цитирование, например, в биологии и медицинской сфере намного выше, чем в физике и математике. Наукометрический индекс критикуют, а многие математики вовсе его не признают.

ФИО	Научная деятельность	Индекс Хирша по РИНЦ	Индекс Хирша в Scopus
Сергеев Александр Михайлович	физик, президент Федерального научно-исследовательского института в Нижнем Новгороде	48	38
Садовничий Виктор Антонович	физик, МГУ М.В. Ломоносова, Москва	27	11
Новоселов Константин Сергеевич	российско-британский физик, университет в Манчестере	76	111
Альберт Эйнштейн	физик-теоретик, автор теории относительности	0	40

Как видно выше, у Альберта Эйнштейна показатель h-индекс 40. Если посмотреть на цифры, можно понять, что многие российские ученые опережают физика в рейтинге ученых. Почему же у Эйнштейна научный индекс такой низкий? Вполне вероятно, это подтверждает, что излагаемые им идеи обгоняют текущий результат науки и техники.

У молодых научных деятелей отсутствует h-индекс цитируемости. Причина тому – непродолжительная научная карьера. А ведь определенно для них количественные показатели важны для продвижения по карьерной лестнице и инвестирования в исследования. Из-за малого опыта научные работы невысоко ценятся.

Как повысить индекс Хирша самостоятельно?

Выполнить повышение индекса Хирша сложно по ряду причин. Бывают случаи, когда в базе имеется только часть трудов какого-либо автора и присутствуют не все цитаты, взятые из других публикаций. Иногда в результате соавторства, а также сходства фамилий двух авторов происходит так, что достижения одного ученого присваиваются другому.

Поднять индексы цитируемости Хирша можно следующим образом:

1. Издавать уникальные научные статьи такого качества, которые будут цитироваться другими учеными.
2. Сотрудничать при написании трудов с учеными, имеющими повышенный индекс Хирша.
3. Публикуясь в иностранных изданиях, ссылаться на собственные работы, не превышая строгий порог.
4. Публиковаться в изданиях, рекомендуемых экспертным советом ВАК.
5. Обмениваться ссылками на публикации с другими учеными.

Способы повышения индекса Хирша (чек-лист)

Если необходимо повышение цитируемости индекс Хирша в Scopus, то можно:

1. найдите интересные и востребованные темы, но помните главное не количество, а качество статей;
2. заинтересуйте исследователей содержанием и аннотацией, так как их читают видят в первую очередь;
3. следить за оформлением статей и соблюдать требования редакций;
4. ознакомьтесь заранее с условиями публикации на официальном сайте журнала;
5. распространяйте информацию о своих статьях в научных социальных сетях, например ResearchGate.

Именно этими методами возможно реально увеличить индекс Хирша.

В России данный показатель влияет на рейтинг вузов по качеству образования. При оценке активности научной деятельности в первую очередь будут смотреть на него. Высокий индекс Хирша говорит о значимости исследователи и значительно повышает шансы на получение российских грантов.

Показатели цитируемости для различных отраслей знания отличаются большим диапазоном. К цитатам из медицинских работ прибегают чаще, а, к примеру, математическим – реже. Вот почему индекс Хирша работает хорошо только при сравнительном анализе ученых одной области науки.

С введением в науку h-индекса стало возможным определить степень популярности конкретного научного труда ученого. Это более точный инструмент, если сравнивать с простым сопоставлением общего количества изданных трудов и их цитирований.

Сравнительная форма: определение и примеры — видео и стенограмма урока

Примеры

Прилагательные в сравнительной форме сравнивают двух людей, места или вещи. Например, в предложении «Джон умнее, но Боб выше» сравнительные формы прилагательных «умный» (умнее) и «высокий» (выше) используются для сравнения двух людей, Джона и Боба.

Наречия в сравнительной форме описывают глаголы и другие наречия. Например, в предложении «Карен работает более эффективно, чем Рамон» сравнительная форма используется для описания глагола «работает» и наречия «эффективно».’

Для прилагательных, состоящих из одного или двух слогов, и односложных наречий, сравнительное слово образуется путем добавления к слову окончания «-er». Например, в предложении «Дастин короче, но он может достичь большего, чем Лия», потому что прилагательное «короткий» — это один слог, а наречие «высокий» — один слог, сравнительное образуется добавлением «- er », чтобы образовать« короче »и« выше ».

Для прилагательных, состоящих более чем из двух слогов, и наречий, оканчивающихся на «-ли», сравнительное слово формируется путем помещения слов «больше» или «меньше» перед словом, чтобы показать степени сравнения.Например, в предложении «Джаспер умнее, но Мари улыбается красивее», поскольку в прилагательном «умный» более двух слогов, а в наречии «красиво» более двух слогов, сравнительное слово образуется путем размещения слово «больше» перед прилагательным и наречием.

Слово «чем» используется в сравнительной форме для сравнения одного человека, места или предмета с другим. Но когда два или более действия описываются по отношению друг к другу, и эти действия являются действиями одного человека, слово «чем» не используется.Например, в предложении «Моя черная кошка Пика меньше Уиллоу, моего ситца», слово «чем» используется для сравнения одной кошки с другой. Но в предложении «Чем громче рычит моя собака, тем яростнее она выглядит», слово «чем» не используется, потому что рычание и взгляд — это действия одной собаки (моей собаки), а действие — рычание. описывается в отношении действия «выглядит».

Из этих правил есть несколько важных исключений. Некоторые прилагательные и наречия образуют сравнительное с совершенно разными словами.Они называются нерегулярными сравнительными формами и состоят из следующего:

• Хорошо / лучше
• Плохо / хуже
• Много / больше
• Немного / меньше
• Далеко / дальше

Например, «хороший» становится «лучше», а «плохой» становится «хуже» в предложениях:

• Поэзия — это хорошо, но рассказы лучше.
• Тот спектакль, который мы видели на прошлой неделе, был действительно плохим, даже хуже, чем слушать скучную речь.

Краткое содержание урока

Помните, что сравнительная форма используется для сравнения двух существительных (людей, мест или вещей) или для описания глаголов (действий) или других наречий (слов, описывающих глаголы). Прилагательные в сравнительной форме сравнивают двух людей, места или вещи. Наречия в сравнительной форме описывают глаголы и другие наречия.

Для одно- или двухсложных прилагательных и односложных наречий сравнительное слово образуется путем добавления к слову окончания «-er».Для прилагательных с более чем двумя слогами и наречий, оканчивающихся на «-ly», сравнительное слово формируется путем помещения слов «больше» или «меньше» перед словом. Слово «чем» часто используется в сравнительной форме, но не всегда, а некоторые прилагательные и наречия образуют сравнительную форму с совершенно разными словами ( неправильные сравнительные формы ).

Сравнительная биология | Encyclopedia.com

В рамках этого научного метода биологи формулируют гипотезы или прогнозы на основе существующей совокупности знаний, а затем проверяют свои гипотезы с помощью экспериментов.Эксперименты варьируются от простых до сложных и могут проводиться на компьютере, в лабораторных условиях или на открытом воздухе. Технологические разработки в течение двадцатого века, включая высокоскоростные вычисления, секвенирование ДНК и широкий спектр методов визуализации, открыли двери для многих захватывающих направлений биологических исследований. Биологи постоянно разрабатывают новые методы для проверки все более сложных вопросов и даже разработали эксперименты для воссоздания природных явлений, таких как ураганы, лесные пожары и наводнения.

Научный метод может применяться ко многим, но не ко всем типам научных исследований. Экспериментальные методы не могут напрямую проверить гипотезы относительно процессы эволюции, потому что эти события происходили в течение миллионов лет в условиях окружающей среды, которые так же трудно определить, как их было бы воссоздать. Поэтому биологи должны полагаться на сравнительный метод, чтобы сделать вывод о том, как эволюционные события создали модели разнообразия животных, существующие сегодня.

Одна из таких закономерностей связана с тем, как животные, живущие в одинаковых средах, развили сходство в определенных чертах. На протяжении веков биологов интересовало, как такие характеристики адаптируют животных к окружающей среде и экологической роли. Биолог, изучающий адаптивное значение морфологического признака, такого как окраска меха, будет смотреть на животных, живущих в аналогичных средах, для поиска закономерностей, связывающих этот признак с факторами окружающей среды, такими как типы растений и их плотность.

Сравнительная структура может использоваться при рассмотрении различных типов признаков, независимо от того, являются ли они генетическими , морфологическими , поведенческими или экологическими в природе. При проведении сравнения биолог должен быть знаком с эволюционными отношениями рассматриваемых животных. Для многих групп организмов эти отношения были описаны в разделе биологии, называемом филогенетикой. Продукт филогенетического анализа называется филогенией , которая представляет собой гипотезу о взаимоотношениях между организмами.Филогении можно построить, используя комбинацию генетических, морфологических и поведенческих признаков. Эти филогении могут описывать отношения на разных уровнях: ген, вид, род и так далее.

После того, как биолог выбирает уровень, на котором он будет проводить сравнение, он использует ряд критериев или стандартов, чтобы решить, является ли исследуемая структура в каждом организме гомологичной . При оценке гомологичности морфологических структур критерии могут включать их положение и происхождение развития.Функция не является надежным индикатором гомологии, потому что аналогичные функции могут быть образованы разными структурами (например, крылом птицы в отличие от крыла летучей мыши). Такие структуры были бы результатом конвергентной эволюции и были бы названы аналогичными, а не гомологичными (одна и та же функция, другая структура). Критерии оценки гомологии по другим типам признаков различаются. Например, оценка гомологии поведенческих черт потребует изучения генетического происхождения и поведения, которое может представлять собой переход между двумя интересующими поведенческими моделями.

Когда биолог наносит на карту гомологические черты филогении и исследует эволюционные отношения между группами, имеющими сходные черты, выявленные закономерности могут дать ключ к разгадке того, как развивались различные черты. Биологи могут исследовать, например, корреляцию или связь между наличием признака и экологическими или генетическими факторами, которые могут вызвать проявление этого признака. Ученый использует статистические методы, чтобы определить, возникла ли обнаруженная им корреляция между интересующей характеристикой и факторами в результате случайного процесса.Если ученый определяет, что паттерны не были созданы случайным образом, он делает вывод, что признак является адаптацией.

Сравнительная схема неоценима при изучении эволюционных взаимоотношений различных животных и при рассмотрении того, как развивались их черты. Однако сравнительный метод также полезен в тех случаях, когда исследователю не нужно создавать исторический или эволюционный контекст. Если биолог интересуется только функцией конкретной структуры, а не тем, как она развивалась, она может решить провести сравнение одной и той же структуры у более отдаленно родственных животных.

Например, биолог, интересующийся функциями морфологических признаков, может быть заинтересован в том, чем отличаются структуры полета у птиц и летучих мышей. Он знает, что крылья эволюционировали независимо у птиц и летучих мышей, потому что опубликованная филогения указывает на то, что многие предки птиц и летучих мышей не летали. Вместо того чтобы предполагать, что крылья эволюционировали у последнего общего предка летучих мышей и птиц, а впоследствии были потеряны у многих групп рептилий и млекопитающих (ближайших ныне живущих родственников птиц и летучих мышей), предполагается, что крылья эволюционировали дважды.Функциональный морфолог использует знания о том, что крылья птиц и летучих мышей эволюционировали независимо, чтобы направлять дальнейшие исследования.

см. Также Адаптация; Биологическая эволюция.

Джуди П. Шин

Библиография

Брукс, Дэниел Р. и Дебора А. МакЛеннан. Филогения, экология и поведение: программа исследований в области сравнительной биологии. Чикаго: University of Chicago Press, 1991.

Критическое сравнение методов

Цитата: Чиз О.Т., Банга Дж. Р., Бальса-Канто Э. (2011) Структурная идентификация моделей системной биологии: критическое сравнение методов.PLoS ONE 6 (11): e27755. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0027755

Редактор: Йоханнес Йегер, Центр геномного регулирования (CRG), Университет Помпеу Фабра, Испания

Поступила: 14 апреля 2011 г .; Принята к печати: 24 октября 2011 г .; Опубликовано: 22 ноября 2011 г.

Авторские права: © 2011 Chis et al. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Финансирование: Эта работа финансировалась правительством Испании, проектом MICINN «MultiSysBio» (ref. DPI2008-06880-C03-02), проектом Xunta de Galicia «IDECOP» (ref. 08DPI007402PR) и внутренним отделом CSIC. проект «БиоРЕДЕС» (исх. PIE-201170E018). Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили об отсутствии конкурирующих интересов.

Введение

Моделирование и симуляция предлагают возможность интеграции информации, проведения экспериментов in silico , создания прогнозов и новых гипотез, чтобы лучше понять сложные биологические системы. Однако качество результатов будет во многом зависеть от прогностических возможностей модели. В этом отношении выбор адекватной структуры моделирования для рассматриваемой системы и вопросов, которые необходимо решить, имеет решающее значение [1] вместе с возможностью привязать сложность модели к экспериментальным данным [2].В этом отношении оценка параметров посредством подбора данных стала критическим шагом в процессе построения модели [3].

Однако, несмотря на постоянно растущую доступность и качество биологических данных, этот этап оценки параметров все еще остается сложной математической и вычислительной проблемой.

Утверждалось, что такие трудности часто возникают из-за отсутствия идентифицируемости, то есть из-за сложности или (в некоторых случаях) невозможности присвоения уникальных значений неизвестным параметрам.Фактически, это имело место во многих примерах, найденных в литературе [4] — [8]. В этих работах сообщается о невозможности оценить уникальные и значимые значения параметров, поскольку широкий диапазон значений параметров приводит к аналогичным прогнозам модели.

Но какова точная причина отсутствия идентифицируемости? Мы можем различать структурную и практическую идентифицируемость. Структурная идентифицируемость — это теоретическое свойство структуры модели, зависящее только от динамики системы, наблюдения и функций стимулов [9].Практическая идентифицируемость тесно связана с экспериментальными данными и экспериментальным шумом.

Хотя вопросы кажутся довольно похожими, есть несколько важных отличий. Возможно, самое важное связано с возможностью восстановления идентифицируемости. Если некоторые параметры окажутся не поддающимися структурной идентификации, численные подходы не смогут найти для них надежные значения. В таких ситуациях единственные возможности для успешного построения модели будут: i) переформулировать модель (уменьшить количество состояний и параметров), ii) исправить некоторые значения параметров (например, те, которые менее важны для прогнозов модели) или iii) для разработки новых экспериментов путем добавления измеренных величин (если это технически возможно).Отсутствие практической идентифицируемости будет в общих чертах разрешено, если экспериментальные ограничения позволят разрабатывать достаточно богатые эксперименты. В связи с этим в недавних работах предлагается использовать (оптимальный) экспериментальный план, основанный на моделях, для многократного улучшения качества оценок параметров [10] — [13].

Есть как минимум две причины для оценки идентифицируемости. Во-первых, большинство параметров модели имеют биологический смысл, и нам интересно узнать, можно ли вообще определить их значения из экспериментальных данных.Во-вторых, подходы к численной оптимизации столкнутся с трудностями при попытке оценить параметры неидентифицируемой модели.

В этой связи практический анализ идентифицируемости получил значительное внимание в недавней литературе. Локальный анализ основан на вычислении локальной чувствительности, информационной матрицы Фишера, ковариационной матрицы или гессиана функции наименьших квадратов [14], [15]. Hengl et al. [16] предложил метод средних оптимальных преобразований для уменьшения количества параметров модели для улучшения практической идентифицируемости.Balsa-Canto et al. [10] предложили использовать подход, основанный на бутстрапе, чтобы количественно оценить практическую идентифицируемость с точки зрения эксцентриситета и псевдообъема надежного гиперэллипсоида уверенности. В более поздней работе те же авторы предложили использовать глобальный ранг параметров для оценки относительного влияния параметров в наблюдаемых и для предотвращения отсутствия структурной или практической идентифицируемости [17].

Несмотря на важность знания a priori , есть ли шанс однозначно оценить все неизвестные модели, анализ структурной идентифицируемости игнорировался в подавляющем большинстве исследований моделирования в системной биологии.Только недавно в некоторых работах был рассмотрен анализ структурной идентифицируемости примеров, связанных с передачей сигналов клетками. Balsa-Canto et al. [17] предложили использовать подходы, основанные на степенных рядах, в сочетании с таблицами идентифицируемости , чтобы оценить идентифицируемость модели модуля NFB, разработанной Lipniacki et al. [4]; Roper et al. [18] рассмотрели анализ различных альтернативных моделей одного цикла фосфорилирования-дефосфорилирования в каскаде MAPK [19] с помощью подхода, основанного на дифференциальной алгебре.

Однако анализ структурной идентифицируемости для общих нелинейных динамических моделей в системной биологии все еще остается сложным вопросом. Несмотря на то, что существует ряд методов [20], не существует метода, подходящего для каждой модели, поэтому в какой-то момент мы должны столкнуться с выбором одной из возможностей.

Эта работа представляет собой критическое сравнение доступных в настоящее время методов с целью оценки их потенциала в системной биологии. В частности, мы рассмотрим метод рядов Тейлора [21], метод производящих рядов [22], оба дополненные таблицей идентифицируемости [17], подход преобразования подобия [23], метод на основе дифференциальной алгебры [24] , [25], метод прямого тестирования [26], [27], метод, основанный на теореме о неявной функции [28] и недавно разработанном тесте для реакционных сетей [29] — [31].

Преимущества и недостатки всех этих методов оцениваются на основе коллекции примеров возрастающих размеров и сложности. Выбранные модели включают различные типы нелинейных терминов, такие как обобщенное массовое действие (GMA), кинетика Михаэлиса-Ментена и Хилла, которые обычно встречаются в моделях системной биологии. Рассмотрены шесть различных примеров: модель осциллятора Гудвина [32], модель фармакокинетики, описывающая рецептор-опосредованное поглощение глюкозооксидазы [33], модель метаболического пути, вызванного гликолизом [34], многомерная нелинейная модель. модель, представляющая биохимические реакционные системы [35], модель центральных часов Arabidopsis Thaliana [36] и модель сигнального модуля NFB [4].

Методы

Методы проверки структурной идентифицируемости

Анализ структурной идентифицируемости линейных моделей хорошо изучен, и существует ряд методов для выполнения такой задачи. Напротив, существует лишь несколько методов проверки структурной идентифицируемости нелинейных моделей: метод рядов Тейлора [21], метод производящих рядов [22], подход преобразования подобия [23], метод, основанный на дифференциальной алгебре [ 24], [25], прямой тест [26], [27], метод, основанный на теореме о неявной функции [28] и недавно разработанный тест для реакционных сетей [29], [30].

Подход серии Тейлора

Подход с использованием рядов Тейлора [21] основан на том факте, что наблюдения являются уникальными аналитическими функциями времени, и поэтому все их производные по времени также должны быть уникальными. Таким образом, можно представить наблюдаемые с помощью соответствующего разложения в ряд Тейлора в окрестности начального состояния, и уникальность этого представления будет гарантировать структурную идентифицируемость системы. Идея состоит в том, чтобы установить систему нелинейных алгебраических уравнений относительно параметров, основанную на вычислении коэффициентов ряда Тейлора, и проверить, имеет ли система единственное решение.

Предположим, что переменные состояния, выходы, входы и функции и в уравнении. (1) имеют бесконечно много производных по времени. Предположим также, что он имеет бесконечно много производных по компонентам вектора состояния и их последовательным производным. Разложение функции наблюдения в ряд Тейлора в окрестности начального состояния тогда дается выражением (6)

Если мы определим: (7)

, то достаточным условием глобальной структурной идентифицируемости является (8)

где — наименьшее положительное целое число, такое, что символьные вычисления дают решение параметров.

Возможно, главный недостаток этого метода связан с невозможностью определить априори значение, таким образом, в общем случае нельзя будет говорить о «полной» разрешимости для случаев, когда. Установлены некоторые границы для конкретных типов моделей. Например, для линейной модели верхняя граница числа производных должна быть [37], для билинейных моделей и для однородных полиномиальных систем, где представляет степень полиномов [38].Для модели с одним выходом Margaria et al. [39] показали, что производных достаточно для определения структурной идентифицируемости с использованием метода рядов Тейлора. Эти границы могут быть выше для реальных задач, особенно когда росток неинформативен, то есть когда коэффициенты Тейлора становятся равными нулю при начальных условиях.

Еще одним важным недостатком этого метода является то, что обычная сложность получаемых алгебраических параметрических отношений затрудняет анализ, позволяя, во многих случаях, только результаты локальной идентифицируемости [40].Это особенно верно, когда количество требуемых производных велико. Это объясняет, почему, несмотря на его концептуальную простоту и возможность упрощения вычислений, если известны начальные условия, этот подход не стал популярным на практике [41].

Построение серийного подхода

Концептуально аналогично методу Тейлора, в подходе производящих рядов [22] наблюдаемые могут быть расширены в ряд по времени и входам таким образом, чтобы коэффициенты этого ряда были выходными функциями, а их последовательные производные Ли вдоль векторные поля и (,,,, и т. д.).

Производная Ли вдоль векторного поля определяется выражением: (9)

с составляющей, где.

Исчерпывающая сводка содержит коэффициенты и последовательные производные Ли вдоль и / или вычисленные при начальных условиях. Модель (1) структурно глобально идентифицируема, если исчерпывающее резюме уникально.

Как и в случае подхода Тейлора, основным недостатком подхода производящих рядов является то, что минимальное количество требуемых производных Ли неизвестно.Отсутствие такой привязки предлагает лишь достаточные, но не необходимые условия для идентифицируемости. Преимущество состоит в том, что математические выражения, полученные с помощью метода производящих рядов, обычно проще, чем полученные с помощью подхода рядов Тейлора [42].

Здесь следует отметить, что оба метода, основанные на степенных рядах, могут применяться к произвольным нелинейным функциям и к модели (1), таким образом, являясь отличными кандидатами для выполнения анализа моделей в системной биологии.Однако решение результирующего набора нелинейных алгебраических уравнений относительно параметров может быть затруднительным (или невозможным) даже с помощью программного обеспечения для обработки символов. В этой связи систематическое вычисление так называемой идентифицируемости tableaus [17] вводится здесь как способ легко визуализировать возможные проблемы структурной идентифицируемости и систематизировать решение полученной алгебраической системы уравнений относительно параметров.

Идентифицируемость

таблиц

Таблица представляет ненулевые элементы якобиана коэффициентов ряда по параметрам.Он состоит из таблицы, в которой столько столбцов, сколько параметров, и столько строк, сколько ненулевых коэффициентов ряда (в принципе, бесконечно).

Если якобиан имеет недостаточный ранг, т.е. таблица представляет пустые столбцы, соответствующие параметры могут быть неидентифицируемыми. Обратите внимание, что, поскольку количество коэффициентов ряда может быть бесконечным, структурная неидентифицируемость не может быть полностью гарантирована, если не будет продемонстрировано, что коэффициенты ряда более высокого порядка равны нулю.

Если ранг якобиана совпадает с количеством параметров, то можно будет хотя бы локально идентифицировать параметры.В этой ситуации внимательный просмотр таблицы поможет выбрать итерационную процедуру для решения системы уравнений, а именно:

• Количество ненулевых коэффициентов обычно намного больше, чем количество параметров. На практике это означает, что мы должны выбрать первые строки, которые гарантируют условие ранга Якоби. Таблица помогает легко обнаружить необходимые коэффициенты и сгенерировать «минимальную» таблицу .
• Уникальный ненулевой элемент в заданной строке минимальной таблицы означает, что соответствующий параметр структурно идентифицируем. Если параметры в этой ситуации могут быть вычислены как функции коэффициентов степенного ряда, они могут быть затем исключены из «минимальной» таблицы для создания «сокращенной» таблицы . Последующие сокращения могут привести к появлению новых уникальных ненулевых элементов и т. Д. Таким образом, сначала должны быть последовательно построены все возможные «сокращенные» таблицы .
• Как только редукции становятся невозможными, следует попытаться решить оставшиеся уравнения. Поскольку часто не все оставшиеся коэффициенты степенного ряда зависят от всех параметров, таблица поможет решить, как выбрать уравнения для решения для конкретных параметров.
• Если для данного набора параметров существует несколько значимых решений, то модель считается структурно идентифицируемой на местном уровне.

Прямой тест

Концептуально простейшим подходом к проверке структурной идентифицируемости является так называемый прямой тест [46], применимый к неконтролируемым и автономным системам.

Этот метод состоит в основном в попытке напрямую решить равенство для получения локальной или глобальной идентифицируемости общей модели (1). В общем, для достижения вывода могут потребоваться чрезмерно сложные формальные манипуляции, или же уравнения, которые необходимо решить, могут быть слишком сложными для существования аналитического выражения, что затем требует использования численных методов, таким образом теряя формальный характер решения.

Дифференциально-алгебраический подход

Методы дифференциальной алгебры [24] основаны на замене поведения системы «стимулы-наблюдаемые» на некоторое полиномиальное или рациональное отображение.Ненаблюдаемые дифференциальные переменные состояния удаляются, чтобы получить дифференциальные отношения между входами, выходами и параметрами, которые являются результатом этих дифференциальных отношений, с использованием метода Оливье [47]. Исчерпывающее резюме может быть получено и решено с использованием алгебраических методов, таких как алгоритм Бухбергера [48]. Алгоритм строг, так как сходится за конечное число шагов [24].

Различные стратегии, использующие подход дифференциальной алгебры, были предложены для моделей, описываемых линейными / нелинейными дифференциальными уравнениями в терминах полиномиальных или рациональных функций, с известными начальными условиями или без них.

Давайте рассмотрим общую модель (1) с полиномиальными или рациональными функциями их аргументов и размерно дифференцируемым входом. Второе предположение состоит в том, что система доступна из ее начальных условий (что эквивалентно «общей управляемости») [25]. Модель можно записать в виде дифференциальных полиномов (15)

Рациональные системы дифференциальных уравнений приводятся к тому же знаменателю или к чистой полиномиальной форме.

Подход дифференциальной алгебры происходит следующим образом:

(16) Лидер полинома является производной полинома наивысшего ранга, а соответствующая переменная называется лидирующей переменной [24].Результаты обычно меняются при изменении рейтинга. Итак, мы можем сказать, что методы дифференциальной алгебры рангозависимы. Это ранжирование используется для получения наблюдаемого представления модели путем исключения неизмеряемых переменных состояния.

• Алгоритм Ритта [49] вычисляет набор характеристик, используя набор дифференциальных многочленов и дифференциальных идеалов. При ранжировании (16) дифференциальный идеал имеет характеристический набор, состоящий из дифференциальных многочленов вида

(17) где — дифференциальные многочлены с лидерами производных от.Соотношения (17) представляют собой характеристический набор, связанный с общей моделью (1) [24], [27]. Набор характеристик также может быть вычислен с использованием (улучшенного) алгоритма Ритта-Колчина [50] или алгоритма Розенфельда-Гребнера [26]. Все эти алгоритмы исключают переменную наивысшего ранга, так что дифференциальные полиномы в получаются с помощью символьных вычислений. Процесс исключения называется псевдоделением .

Преимущество этих дифференциально-алгебраических методов состоит в том, что решение связанных алгебраических уравнений дает точную информацию об идентифицируемости или неидентифицируемости параметров, но недостатком являются большие вычислительные требования при рассмотрении сложной модели.

Теорема о неявной функции

Предложенный Ся и Мугом [28], этот метод основан на вычислении производных наблюдаемых по независимым переменным (времени) для исключения ненаблюдаемых состояний. Получается дифференциальная система, зависящая только от известных входов системы, наблюдаемых выходов и неизвестных параметров [41]. Определяется идентификационная матрица, состоящая из частных производных дифференциальных уравнений по неизвестным параметрам. Если идентификационная матрица не является сингулярной, система называется идентифицируемой.Теория идентифицируемости основана на следующей теореме:

Теорема 2. [28] Обозначим через функцию выходных параметров системы параметров модели и их производные:

где — целое неотрицательное число. Предположим, что имеет непрерывные частные производные по. Тогда общая модель (1) локально идентифицируема в, если существует точка

такое, что (18)

Отношения в (18) эквивалентны проверке структурной идентифицируемости путем изучения дифференциальных многочленов в наборе характеристик, которые могут дать нам информацию, является ли модель идентифицируемой или нет, и какие параметры идентифицируемы / неидентифицируемы.

Этот метод становится все более сложным по мере увеличения количества параметров из-за сложности получения матрицы. Wu et al. [41] предложили альтернативу, , метод множественных моментов времени, который может быть полезен для крупномасштабных систем. Этот метод основан на вычислении производных в несколько периодов выборки. Обратите внимание, однако, что для этого требуется предварительная информация о наблюдаемых в эти моменты времени выборки.

Этот метод предлагает возможность обнаружения минимального количества наблюдаемых, необходимых для вычисления всех параметров [28], поскольку вычисления могут выполняться независимо для каждой наблюдаемой.

Анализ идентифицируемости сетей динамического реагирования

Для случая сетей химических реакций, записанных как в теории сетей химических реакций (CRNT) [29], [30], структурная идентифицируемость может быть проверена в два этапа [30]: идентифицируемость скорости реакции и структурная скорость Опознаваемость .

Идея состоит в том, чтобы определить структурно идентифицируемые скорости реакции, используя стехиометрическую матрицу, а затем можно вычислить идентифицируемость параметров для рассматриваемых скоростей реакции, используя один из вышеупомянутых методов.В своей работе Давидеску и Йоргенсен используют подход производящих рядов.

Рассмотрим следующие факты и обозначения, представленные в [51]:

Скорость реакции называется структурно идентифицируемой , если соответствующий столбец в матрице (19)

представлен нулевым вектором [30].

Реализация методики

Насколько известно авторам, в настоящее время доступно только два программных инструмента, которые можно использовать для анализа структурной идентифицируемости нелинейных моделей: DAISY [25] и недавно разработанный инструментарий GenSSI [52].

DAISY реализует подход на основе дифференциальной алгебры с помощью REDUCE. В принципе, он подходит для любой нелинейной динамической системы с известными числовыми или символическими нерациональными начальными условиями. Это дает то преимущество, что пользователи, не являющиеся экспертами, могут выполнять анализ структурной идентифицируемости даже для рациональных моделей, которые автоматически преобразуются в полиномиальные формы. Главный недостаток заключается в том, что невозможно получить промежуточные результаты, т.е. пока вычисление не будет завершено, результаты не будут отображаться.

Чтобы преодолеть эту трудность, мы реализовали метод с использованием пакетов Epsilon , linalg и Gröbner , доступных в MAPLE, для вычисления базисов Гребнера и связанных операций с идеалами в кольцах многочленов. Вычисление наборов характеристик имеет недостаток, заключающийся в том, что необходимо иметь знания о реализации и теории, а алгоритм необходимо адаптировать вручную, например, для рациональных моделей.

GenSSI реализует комбинацию подхода генерирующих рядов с идентифицируемыми таблицами [17].Он также подходит для нелинейных динамических моделей при условии, что они линейны по управляющим переменным (как в уравнении (1)). Он предлагает ряд преимуществ для неспециалистов, таких как возможность обработки любых типов нелинейных членов с преобразованием моделей в полиномиальную форму и возможность автоматического включения известных символьных или числовых начальных условий. Кроме того, на протяжении всего процесса предоставляются промежуточные результаты по структурной идентифицируемости поднабора параметров.

Остальные методы, рассмотренные здесь, были реализованы с использованием подходящих пакетов, доступных в программных инструментах для манипулирования символами, таких как MATHEMATICA, MAPLE и MATLAB.

Результаты

Как упоминалось ранее, не существует единого метода, подходящего ко всем типам задач для проверки структурной идентифицируемости. Чтобы выполнить критическое сравнение различных возможностей в контексте системной биологии, мы рассмотрели анализ структурной идентифицируемости следующих моделей: модель осциллятора Гудвина [32], модель фармакокинетики, которая описывает опосредованное рецепторами поглощение глюкозы. оксидаза [33], модель метаболического пути, вызванного гликолизом [34], нелинейная модель с высокой размерностью, которая представляет биохимические реакционные системы [35], модель центральных часов Arabidopsis Thaliana [36] и модель модуля сигнализации NFB [4].

Пример 1: модель Гудвина

Модель описывает колебания кинетики фермента [53]. Переменная состояния представляет собой концентрацию фермента, скорость синтеза которого регулируется с помощью обратной связи через метаболиты и регулирует синтез. Он характеризуется рациональной кинетикой, состоящей из члена типа Хилла, и определяется выражением: (20)

Будут рассмотрены два сценария: (а) типичный случай, когда можно измерить только () и (б) гипотетическая ситуация, для которой можно измерить все состояния ().

Для случая одной наблюдаемой методы на основе степенного ряда (Тейлор и производящий ряд) не смогли вычислить таблицу полного ранга , потому что можно было вычислить только 6 итерационных производных. Напротив, для случая полного наблюдения методы на основе степенного ряда оказались в таблице с полным рангом , как показано на рисунке 1. (a). Однако инструменты символьной манипуляции не смогли решить нелинейную систему уравнений относительно параметров, поэтому можно оценить только структурную локальную идентифицируемость.

Подход преобразования подобия не может быть применен, поскольку для этой системы не выполняется условие управляемости.

Прямой метод тестирования показал идентифицируемость, но никакой информации по остальным параметрам не сообщалось из-за сложности алгебраических манипуляций.

Метод , основанный на теореме о неявной функции , был применим только для случая полного наблюдения, заключающего, что оставшиеся параметры являются структурно локально идентифицируемыми при условии.

Точно так же, чтобы применить анализ идентифицируемости для сетей динамических реакций, мы должны были исправить оба, и это позволило получить структурную локальную идентифицируемость остальных параметров.

Подход дифференциальной алгебры , реализованный в DAISY, приводит к неидентифицируемости модели, когда рассматриваются или наблюдаемые. Никаких результатов о локальной идентифицируемости не сообщалось, поэтому мы решили преобразовать исходную модель в полную полиномиальную форму модели следующим образом: (21)

, чтобы проверить, можно ли достичь дальнейших результатов.

Поскольку алгебраические операции были намного проще для этой переформулировки модели, подходы, основанные на степенных рядах, теперь смогли сделать вывод, что модель (21) структурно глобально идентифицируема для всех параметров для случая полного наблюдения. Однако программа DAISY обнаружила, что модель структурно не идентифицируема (начальные условия не используются), и не смогла завершить вычисления, сообщая об ошибках во время введения начальных условий.

Подводя итог, этот пример иллюстрирует, как анализ структурной идентифицируемости может способствовать планированию экспериментов, предоставляя информацию о том, что следует наблюдать, чтобы гарантировать структурную идентифицируемость данной математической модели.Кроме того, результаты также показывают, как рациональные члены и коэффициенты Хилла могут создавать проблемы для некоторых методов и как чистые полиномиальные формы могут быть полезны для упрощения анализа.

В иллюстративных целях подробное объяснение применения различных методов к этому примеру можно найти во вспомогательной информации S1.

Пример 2: Фармакокинетическая модель

Модель фармакокинетики [33] представляет собой двухкомпонентную модель, которая воплощает лиганды макрофагального рецептора маннозы, и математически представлена ​​в виде системы дифференциальных уравнений вида: (22)

, где представляет концентрацию фермента в плазме, его концентрация в компартменте 2, представляет собой концентрацию в плазме маннозилированного полимера, который действует как конкурент глюкозооксидазы для рецептора маннозы макрофагов, и представляет собой концентрацию того же конкурента в части доступная этой макромолекуле внесосудистая жидкость органов [33].Этот пример часто используется в качестве эталона для методов структурной идентификации. Рассмотрены два сценария (а) случай, когда измеряемое состояние соответствует (), (б) случай, когда добавляется «искусственный выход» [54], предполагается, что это известно [33], [35] .

Модель (22) является автономной и не имеет функции управления, поэтому в этом случае подход ряда Тейлора и подход генерирующего ряда совпадают. Соответствующие таблицы сокращенной идентифицируемости представлены на рисунке 2.Таблицы идентифицируемости для обоих сценариев имеют полный ранг, что гарантирует, по крайней мере, структурную локальную идентифицируемость даже для реалистичного сценария с одной наблюдаемой.

Введение фиктивного управления в модель для выполнения условия управляемости позволило применить теорему об изоморфизме локального состояния для оценки локальной структурной идентифицируемости для случая с двумя наблюдаемыми [55]. Однако наличие управляющей переменной не соответствует действительности, поэтому подход преобразования подобия не может быть применен напрямую.

Применение прямого метода испытаний сгенерировало два решения для параметров. Только для параметра была подтверждена глобальная структурная идентифицируемость.

Saccomani et al. [35] рассмотрели использование DAYSI для анализа этой модели, сделав вывод, что для сценария с двумя наблюдаемыми шесть рассматриваемых параметров структурно глобально идентифицируемы (с известными). Однако обратите внимание, что для случая с одной наблюдаемой (с неизвестной) результаты не могут быть получены, что приводит к ошибке вычислений «мало места в куче».

Для случая применения теоремы о неявной функции можно было получить характеристический набор, не зависящий от ненаблюдаемых состояний. Однако вручную создать матрицу Якоби идентифицируемости было слишком сложно. Следовательно, анализ нельзя было закончить.

Чтобы применить метод к реакционным сетям, нам необходимо разработать сеть, которая дает начало модели (22). Для этого конкретного примера может быть получена стехиометрическая матрица с матрицей измеренных состояний ранга.Окончательные результаты оценивают локальную идентифицируемость, и. Следует отметить, что это может быть довольно сложно, поскольку решение может быть не единственным [56].

Из результатов можно сделать вывод, что модель, по крайней мере, структурно локально идентифицируема для реалистичного случая с одной наблюдаемой, как сообщается методами, основанными на рядах.

Пример 3: метаболический путь, вызванный гликолизом

Эта модель представляет собой путь, стимулируемый гликолизом (верхняя часть гликолиза) с различными физиологическими ограничениями на синтез ферментов, как описано у Bartl et al.[34]. Конкретный фермент, обычно обозначаемый здесь, катализирует метаболическую реакцию, выраженную в терминах стехиометрической матрицы и метаболитов, здесь обозначается как Динамическая модель может быть записана как система дифференциальных уравнений (23)

Модель считается полностью соблюдаемой и независимыми переменными.

Подход на основе ряда Тейлора позволил получить таблицу идентифицируемости с рангом 5, как показано на рисунке 3. (a). Также были даны решения параметров: уникальное решение для и двойное решение для и четыре решения для.Однако было найдено несколько решений, и из-за их сложности невозможно было оценить их уникальность для случая реальных положительных значений.

Рисунок 3. Путь метаболизма гликолиза: идентификация tableaus .

(a) Таблица идентифицируемости , , полученная с помощью метода рядов Тейлора (в отношении компонента коэффициентов порядка ряда Тейлора, (b) Таблица идентифицируемости , , полученная с помощью метода производящих рядов.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0027755.g003

Применение подхода производящего ряда показало глобальную идентифицируемость модели. Вычислительные затраты были значительно ниже по сравнению с методом рядов Тейлора. Кроме того, идентифицируемость tableau не была такой плотной, поэтому решение системы нелинейных уравнений по параметрам было проще, что в конечном итоге привело к единственному решению для всех параметров.

Подход преобразования подобия не может быть использован для этого примера, так как условие наблюдаемости не выполняется. Метод прямого испытания также не применялся, поскольку система является автономной и управляемой.

Метод , основанный на теореме о неявной функции , может быть применен с учетом следующих 3 соотношений

Из первого уравнения и его производной были найдены параметры и. Используя второе и, было показано, что определитель по и имеет ранг 2, и из последнего уравнения можно найти параметр.Применение теоремы 2 гарантирует локальную идентифицируемость.

Обе реализации метода дифференциальной алгебры обнаружили, что модель глобально идентифицируема (вычисления выполняются без использования начальных условий).

Следует отметить, что метаболическая сеть (23) может быть записана в терминах стехиометрической матрицы и скоростей реакций. Стехиометрическая матрица имеет ранг, равный 5. Выбрав одну матрицу, соответствующую скоростям реакции 1, 2, 3 и 4, а затем скоростям реакции 1, 2, 3 и 5, и для каждого случая, применяя подход производящих рядов, идентифицируемость оценивается.

Несколько методов (метод производящих рядов, дифференциальная алгебра и метод реакционных сетей) позволили сделать вывод о том, что модель структурно глобально идентифицируема.

Пример 4: многомерная нелинейная модель [35]

Система, которая могла бы описать сеть биохимических реакций, представлена ​​двадцатью дифференциальными уравнениями, двадцатью двумя параметрами, и предполагается, что все состояния измерены [35] 🙁 24)

Saccomani et al.[35] рассмотрел анализ этой системы с помощью подхода дифференциальной алгебры с использованием программного обеспечения DAISY. Они пришли к выводу, что модель структурно глобально идентифицируема после того, как в компьютере и.

Применение подхода серии Тейлора в сочетании с таблицей идентифицируемости привело к структурной глобальной идентифицируемости модели за несколько секунд. Таблица с уменьшенной идентифицируемостью (рис. 4. (а)) требовала только производных для достижения максимального ранга.Решение алгебраической системы было дано с учетом следующих групп параметров: тогда, можно вычислить индивидуально. Зная решение этих параметров, следующая группа, которая должна быть вычислена, представлена ​​выражениями, и. Четвертая группа параметров: все 22 параметра имеют уникальное решение, поэтому модель (24) структурно глобально идентифицируема.

Рис. 4. Нелинейная модель большой размерности: таблица идентифицируемости .

(a) Таблица идентифицируемости , , полученная с помощью метода рядов Тейлора, (b) Таблица идентифицируемости , , полученная с помощью метода производящих рядов.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0027755.g004

Подход генерирующих рядов в сочетании с таблицей идентифицируемости также делает вывод о том, что модель структурно глобально идентифицируема. Соответствующая идентифицируемая таблица представлена ​​на рисунке 4. (b). Все результаты были рассчитаны примерно на компьютере и.

Метод преобразования подобия требует условий ранга наблюдаемости и управляемости.Чтобы доказать условие ранга наблюдаемости, мы должны вычислить ранг подпространства, порожденного последовательными дифференциалами и. Ранг 22 был получен в MATLAB за несколько минут после пяти итераций. К сожалению, оценить условие управляемости не удалось из-за вычислительных требований.

Прямой тест не предоставил окончательной информации об идентифицируемости параметров. Было получено уникальное решение, но оно не соответствует правилам структурной идентифицируемости, в том смысле, что мы не смогли найти требуемого решения.

Теорема о неявной функции была успешно применена к проблеме. В этом случае вычисления были довольно простыми, так как все переменные состояния были измерены. С помощью дополнительной производной соответствующего вывода условие ранга матрицы Якоби идентифицируемости было выполнено, и, таким образом, структурная локальная идентифицируемость была подтверждена.

Для этого примера можно применить анализ идентифицируемости для динамических реакционных сетей, подход путем определения соответствующей стехиометрической матрицы с матрицей измеренных состояний ранга.С тех пор идентифицируемость скорости реакции удовлетворяется, и мы можем напрямую применять метод генерирующих рядов для всех скоростей реакции. Результаты совпадают с прямым применением производящего ряда, то есть модель структурно глобально идентифицируема.

Первая матрица указывает на возможность идентификации. Вторая матрица показала идентифицируемость; третий, ; четвертый и пятый,.

Результаты, полученные в этом случае, показывают, что почти линейные модели с полным наблюдением подходят для большинства рассмотренных методов.Основные различия зависят от вычислительных затрат, которые варьируются от нескольких секунд (GenSSI) до пары часов (DAISY).

Пример 5: Arabidopsis Thaliana, модель

Модель описывает первую мультигенную петлю, идентифицированную в циркадных часах Arabidopsis [36], которая включает петлю отрицательной обратной связи, в которой два частично избыточных гена, Late Elongated Hypocotyl (LHY) и Circadian Clock Associated 1 (CCA1), подавляют экспрессия их активатора, время экспрессии CAB Expression 1 (TOC1).Минимальное математическое представление системы требует связанных дифференциальных уравнений и параметров. Дифференциальные уравнения включают кинетику Михаэлиса-Ментен, которая описывает ферментативную деградацию белка, и функции Хилла, которые описывают некоторые термины активации транскрипции. Модель дана по [36] 🙁 25)

Наблюдения соответствуют люминесценции и мРНК: [36]. Чтобы проанализировать роль регулирующей переменной, связанной с интенсивностью света, мы рассмотрели ситуацию, в которой интенсивность света поддерживается постоянной на максимальном уровне (), и случай, соответствующий импульсной световой стимуляции.

Результаты показывают, что модель не является структурно глобально идентифицируемой для случая и даже структурно не идентифицируемой локально, поскольку подмножество параметров модели не идентифицируется (,, и).

При импульсной стимуляции метод серии Тейлора , реализованный в MATHEMATICA, достиг производных. Обратите внимание, что это означает наличие только коэффициентов Тейлора, которые приводят к таблице идентифицируемости ранга. Из параметров, представленных в таблице , только () может рассматриваться как глобально идентифицируемый, поскольку невозможно было решить систему уравнений для остальных параметров.Для получения дальнейших результатов потребуется больше производных. Однако задача была слишком сложной в вычислительном отношении.

Подход генерирующих рядов смог достичь производной, что привело к идентифицируемости таблицы ранга. В этом случае может быть вычислено уникальное решение. Подобно тому, что произошло с методом Тейлора, потребуются дополнительные производные, но задача слишком сложна с вычислительной точки зрения.

Способ преобразования подобия не может быть применен к этому примеру, поскольку условие наблюдаемости не удовлетворяется.

Прямой метод испытаний также не применялся, так как модель является управляемой.

Подход к дифференциальной алгебре не дал результатов для этого примера. Обе реализации MAPLE и DAISY сообщали об ошибках вычислений из-за нехватки памяти.

Как и в предыдущих примерах, мы также прибегли к переписыванию модели (25) в чистой полиномиальной форме, как системы дифференциальных уравнений, представленной ниже: (26)

Используя эту чистую полиномиальную форму и соответствующие наблюдаемые состояния, можно было извлечь больше информации об идентифицируемости модели.Используя подход рядов Тейлора, мы нашли таблицу ранга идентифицируемости, используя производные. Таким образом, по крайней мере, локальная идентифицируемость может быть проверена для соответствующего подмножества параметров, как показано на рисунке 5. (a). Для данной постановки модели единственность решения была получена при.

Рис. 5. Модель Arabidopsis Thaliana: Пониженная идентифицируемость tableaus .

Пониженная идентифицируемость таблица , полученная с помощью (а) методов ряда Тейлора и (б) методов производящих рядов, примененных к полиномиальной форме модели.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0027755.g005

Дополнительную информацию можно также получить, используя метод производящих рядов. Соответствующая идентифицируемая таблица для этого метода имела ранг с использованием производных (см. Соответствующую сокращенную таблицу на рисунке 5. (b)). Для этой формулировки модели было возможно вычислить уникальные решения для. Следовательно, даже если чистые полиномиальные формы приводят к большим вычислительным затратам, они обычно дают более информативные результаты.

Следует отметить, что некоторые параметры (и) не фигурировали в таблицах идентифицируемости и , несмотря на большое количество коэффициентов, используемых как в подходе Тейлора, так и в подходе генерирующих рядов (и, соответственно). Кроме того, коэффициенты более высокого порядка всегда зависели от одних и тех же параметров, как это было показано шаблонами, появляющимися в последних строках обеих таблиц . Чтобы дополнительно проиллюстрировать этот момент, полная таблица идентифицируемости , полученная с помощью подхода генерирующих рядов, представлена ​​на рисунке 6.

Рисунок 6. Модель Arabidopsis Thaliana: Полная идентифицируемость таблица.

Идентифицируемость таблица , полученная с помощью метода производящих рядов, примененного к полиномиальной форме модели. Несмотря на большое количество терминов, включенных в таблицу , некоторые параметры не отображаются. Анализ может быть дополнен анализом глобальной чувствительности.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0027755.g006

Эти результаты могут быть дополнены анализом глобальной чувствительности, предложенным в [17].Для этого примера анализ проводился по импульсной экспериментальной схеме, и результаты показали, что эти параметры на самом деле незначительно влияют на выходные данные модели, поэтому ожидается, что они будут структурно локально идентифицируемыми, хотя и плохо идентифицируемыми на практике.

Применение подхода дифференциальной алгебры привело к вычислительным ошибкам при попытке применить начальные условия.

Чтобы применить метод к реакционным сетям, контроль должен быть постоянным.Это позволяет получить стехиометрическую матрицу с матрицей измеренных состояний ранга. При выполнении условия можно получить пять стехиометрических матриц ранга. Затем с помощью генерирующего ряда можно подтвердить глобальную идентифицируемость и локальную идентифицируемость и. Следует отметить, что метод не работает при попытке использовать начальные условия.

Результаты этого тематического исследования отражают, что меньшее количество наблюдаемых по сравнению с количеством параметров создает серьезные проблемы для всех методов.В лучшем случае это приведет к частичным решениям, связанным с подмножеством параметров модели. Вдобавок, как и в случае с моделью Гудвина, результаты помогают решить, какой эксперимент следует провести, в данном случае как стимулировать систему, чтобы улучшить структурную идентифицируемость.

Пример 6: модель NFB

Модель регуляторного модуля NFB, предложенная в [4], характеризуется двухкомпонентной кинетикой активаторов и, ингибиторов и их комплексов.Модель описывается дифференциальной системой: (27)

В своей статье Lipniacki et al. исправлены некоторые параметры модели с использованием значений из литературы. Для присвоения значений следующим неизвестным параметрам: (28)

Они использовали экспериментальные данные из предыдущих работ Lee et al. [57] и Hoffmann et al. [58], что соответствовало наблюдению.

Применение подходов Тейлора и генерирующих рядов с помощью таблицы идентифицируемости для анализа структурной идентифицируемости параметров в векторе обсуждалось в Balsa-Canto et al.[17]. Эти авторы обнаружили, что сложность уравнений, полученных на основе подхода рядов Тейлора, не позволяет сделать выводы об идентифицируемости большинства параметров. Применение подхода производящих рядов привело, как и ожидалось, к более простой системе уравнений. Фактически можно было получить столько коэффициентов, сколько необходимо, чтобы гарантировать якобиан полного ранга. Кроме того, итеративное решение системы нелинейных уравнений привело к структурной глобальной идентифицируемости параметров в.

Поскольку в этом случае условие ранга наблюдаемости не удовлетворяется, метод преобразования подобия не применялся. Поскольку система находится под управлением, прямой метод тестирования не может быть применен.

Подход к дифференциальной алгебре не дал результатов для этого примера. Обе реализации метода, основанные на MAPLE и DAISY, привели к вычислительным ошибкам (отсутствие проблем с памятью) и не смогли вычислить набор характеристик.По той же причине не удалось применить метод , основанный на теореме о неявной функции .

Для этого примера можно было применить анализ идентифицируемости для подхода динамических сетей реакции. Была сформирована стехиометрическая матрица с матрицей измеренных состояний 7 ранга. Для проверки идентифицируемости параметров в системе потребовалось пять стехиометрических матриц 7 ранга. Первая матрица указала на идентифицируемость. Вторая матрица показала идентифицируемость; третий, ; четвертый и пятый,.

Подводя итог, можно сделать вывод, что подход генерирующих рядов и теория сети химических реакций в сочетании с методом генерирующих рядов являются наиболее подходящими методами для работы с обобщенными моделями массового действия, особенно когда количество наблюдаемых ограничено и количество требуемых производных слишком велико для методов Тейлора и дифференциальной алгебры (которые в таких случаях с вычислительной точки зрения невозможны).

Обсуждение

Выбранные примеры включают модели малого и среднего размера, которые включают типичные нелинейные термины, встречающиеся в моделях системной биологии, такие как обобщенное массовое действие, кинетика Михаэлиса-Ментен или Хилла.Анализ проводился с учетом реальных измеряемых переменных (наблюдаемых), имеющихся в экспериментальных лабораториях. В случае осциллятора Гудвина также была рассмотрена гипотетическая ситуация с полным наблюдением, чтобы проиллюстрировать, как добавление наблюдаемых может улучшить структурную идентифицируемость.

Результаты (обобщенные в таблице 1) показывают некоторые очевидные противоречивые выводы относительно локальной или глобальной идентифицируемости рассматриваемых моделей. Это можно объяснить, приняв во внимание, что подходы Тейлора и производящих рядов используют начальные условия и символические величины для решения окончательной алгебраической системы уравнений относительно параметров.Локальная идентифицируемость считается завершенной, когда а) найдено несколько решений для параметров (во всем наборе действительных чисел) или б) система уравнений слишком сложна для полного решения. Обратите внимание, что в этих случаях локальная идентифицируемость может быть преобразована в глобальную идентифицируемость при знании области определения параметров (например, положительных действительных чисел).

Методы, основанные на дифференциальной алгебре, используют случайно сгенерированные числовые значения для обработки сложных систем уравнений в параметрах.Таким образом, они могут сделать вывод о глобальной идентифицируемости в тех случаях, когда ряды Тейлора или производящие ряды заключают, по крайней мере, локальную идентифицируемость. Кроме того, в некоторых случаях DAISY не использует начальные условия для расчетов, несмотря на их критическую роль в анализе [59], тогда возможно, что результаты могут измениться с локальных на глобальные. Это, очевидно, тот случай, когда некоторые начальные условия равны нулю.

При сравнении производительности различных методов использовались следующие критерии: а) диапазон применимости, б) вычислительная сложность и в) информация, предоставляемая методом.Общий обзор требований, преимуществ и недостатков всех рассмотренных методов представлен в таблице 2.

Метод ряда Тейлора , вероятно, является наиболее общим методом, поскольку его можно применять к любому типу нелинейной модели. Он также концептуально прост, поскольку основан на уникальности разложения Тейлора наблюдаемых вокруг. Таким образом, реализация и применение метода не требуют передовых математических знаний. Его главный недостаток состоит в том, что количество требуемых производных обычно неизвестно и может стать довольно большим, особенно в случаях, когда количество наблюдаемых мало по сравнению с количеством параметров.Кроме того, окончательные алгебраические символьные манипуляции могут оказаться слишком сложными при решении результирующих систем уравнений относительно параметров. Даже несмотря на то, что это может быть частично решено с помощью таблицы идентифицируемости, , для некоторых конкретных примеров метод может быть в конечном итоге неспособен предоставить точную информацию о локальной / глобальной идентифицируемости параметров.

Метод на основе дифференциальной алгебры основан на определении динамики наблюдаемых как функций наблюдаемых путем манипулирования исходной моделью.Возможно, основным преимуществом методов, основанных на сериях, является то, что они являются убедительными для структурно неидентифицируемых моделей. Несмотря на то, что для понимания и реализации метода требуются продвинутые математические навыки, недавно разработанное программное обеспечение DAISY [25] позволяет применять его неопытным пользователям. Основные недостатки проявляются при анализе моделей, включающих кинетику Михаэлиса-Ментен и Хилла, даже при преобразовании моделей в чистые полиномиальные формы, как это было предложено Маргарией и соавторами [39].Кроме того, метод представляет серьезные трудности, когда количество наблюдаемых мало по сравнению с количеством параметров, а для вычисления характеристического полинома требуются производные высокого порядка.

Применимость подхода преобразования подобия основывается на проверке условий наблюдаемости и управляемости и теоремы об изоморфизме локального состояния. Несмотря на то, что многие математические пакеты включают функции для проверки наблюдаемости и управляемости данной модели, в домашних реализациях требуется проверять условия изоморфизма локального состояния.Кроме того, во многих случаях, таких как большинство примеров, рассмотренных в этом вкладе, условие наблюдаемости может не выполняться или связанная с этим вычислительная нагрузка может быть слишком большой, что препятствует его применению. Дополнительные трудности могут возникнуть при попытке аналитического решения дифференциальных уравнений (10) — (14).

Метод прямого испытания применим только к автономным и неуправляемым системам. Хотя это концептуально самый простой подход, для рассмотренных примеров нельзя было получить надежных результатов из-за сложности связанных с ним алгебраических манипуляций.

Метод , основанный на теореме о неявных функциях , в принципе применим к любому дифференцируемому. Что касается подхода дифференциальной алгебры, метод основан на выводе характеристического полинома. Таким образом, его сложность быстро растет, когда количество наблюдаемых мало по сравнению с количеством параметров. Кроме того, он предоставляет информацию только о локальной идентификации.

Метод на основе CRNT применим к моделям, которые могут быть записаны в форме CRNT.Это может быть трудным для некоторых конкретных случаев с кинетикой Михаэлиса-Ментен или Хилла или когда соответствующая реакционная сеть неизвестна (как в некоторых примерах, рассмотренных здесь). Результаты основаны на применении другого метода анализа идентифицируемости, в частности, использование подхода генерирующих рядов повышает общую эффективность метода.

Подход генерирующих рядов в сочетании с таблицей идентифицируемости предлагает наиболее выгодный компромисс в отношении применимости, вычислительной сложности и предоставляемой информации.Его вычислительные требования значительно ниже, чем подходы Тейлора или дифференциальной алгебры, а предоставляемая информация часто более точна. В основном это связано со следующими фактами: i) необходимое количество производных обычно меньше, чем для других методов, и ii) идентифицируемость таблицы более разреженные, что означает, что система нелинейных уравнений относительно параметров проще, Таким образом, предоставляется дополнительная информация, позволяющая различать локальную и глобальную идентифицируемость.Недавно разработанный набор инструментов GenSSI [52] упрощает применение этой методологии, предлагая доступ к промежуточным результатам на протяжении всего процесса и позволяя легко включать в анализ известные числовые или символьные начальные условия.

Поскольку структурный анализ идентифицируемости будет встроен в более крупный рабочий процесс системной биологии, выбор наиболее адекватного подхода для рассматриваемой модели будет иметь решающее значение. В этой связи мы бы предложили использовать подход генерирующих рядов в сочетании с идентифицируемостью tableaus , как это реализовано в GenSSI [52], используя структуру CRNT, когда это возможно.Чтобы получить окончательные результаты о возможной структурной неидентифицируемости подмножества параметров для данной модели, предлагается использовать DAISY. Использование подхода Тейлора рекомендуется только в тех редких случаях, когда зависимость управления нелинейна. К сожалению, оставшиеся методы кажутся неадекватными для работы с типичными моделями системной биологии.

Выводы

Уникальная идентификация параметров в моделях системной биологии — очень сложная задача. Проблема становится особенно сложной в случае больших и сильно нелинейных моделей.Фактически, в некоторых случаях будет невозможно вычислить уникальное значение параметров независимо от имеющихся экспериментальных данных. Это особенно верно для моделей, где соотношение между количеством наблюдаемых и количеством параметров невелико, или когда присутствуют сложные нелинейные члены, такие как кинетика Михаэлиса-Ментена или Хилла. Это часто приводит к отсутствию структурной идентифицируемости, что, следовательно, является ключевым свойством этих моделей.

В этой работе мы представили критическое сравнение доступных методов для анализа структурной идентифицируемости нелинейных динамических моделей с помощью коллекции моделей, связанных с биологическими системами увеличивающегося размера и сложности.

Результаты показывают, что комбинация подхода генерирующих рядов с идентифицируемыми таблицами [17] предлагает лучший компромисс между диапазоном применимости, вычислительной сложностью и предоставленной информацией.

Сравнение биологических макромолекул | Биология для майоров I

Обсудить биологические макромолекулы и различия между четырьмя классами

Как мы узнали, существует четыре основных класса биологических макромолекул:

• Белки (полимеры аминокислот)
• Углеводы (полимеры сахаров)
• Липиды (полимеры липидных мономеров)
• Нуклеиновые кислоты (ДНК и РНК; полимеры нуклеотидов)

Давайте подробнее рассмотрим различия между классами разности.

Цели обучения

• Определите термин «макромолекула»
• Различают 4 класса макромолекул

Теперь, когда мы обсудили четыре основных класса биологических макромолекул (углеводы, липиды, белки и нуклеиновые кислоты), давайте поговорим о макромолекулах в целом. Каждый из них является важным компонентом ячейки и выполняет широкий спектр функций. Вместе эти молекулы составляют большую часть сухой массы клетки (напомним, что вода составляет большую часть ее полной массы).Биологические макромолекулы являются органическими, то есть содержат углерод. Кроме того, они могут содержать водород, кислород, азот и дополнительные второстепенные элементы.

Ты то, что ешь

Сравнение биологических макромолекул

Макромолекула	Базовая формула, ключевые характеристики	Мономер	Примеры	использует
Белки	ЧОН -NH 2 + -COOH + R группа	Аминокислоты	Ферменты, некоторые гормоны	Хранение; Сигналы; Структурные; Сократительный; Оборонительный; Фермент; Транспорт; Рецепторы
Липиды	C: H: O Более 2: 1 H: O (карбоксильная группа)	Жирные кислоты и глицерин	Сливочное масло, масло, холестерин, пчелиный воск	Накопитель энергии; Защита; Химические посланники; Отталкивать воду
Углеводы	C: H: O 1: 2: 1	Моносахариды	Глюкоза, фруктоза, крахмал, гликоген, целлюлоза	Накопитель энергии; Структура
Нуклеиновые кислоты	ЧОНП пентоза, азотистое основание, фосфат	Нуклеотиды	ДНК, РНК	Генетическая информация

Синтез дегидратации

Большинство макромолекул состоит из отдельных субъединиц или строительных блоков, называемых мономерами .Мономеры соединяются друг с другом с помощью ковалентных связей с образованием более крупных молекул, известных как полимеры . При этом мономеры выделяют молекулы воды в качестве побочных продуктов. Этот тип реакции известен как синтез дегидратации , что означает «соединить вместе, теряя воду».

Рис. 1. В реакции синтеза дегидратации, изображенной выше, две молекулы глюкозы соединяются вместе с образованием дисахарида мальтозы. В процессе образуется молекула воды.

В реакции синтеза дегидратации (рис. 1) водород одного мономера соединяется с гидроксильной группой другого мономера, высвобождая молекулу воды.В то же время мономеры разделяют электроны и образуют ковалентные связи. По мере присоединения дополнительных мономеров эта цепочка повторяющихся мономеров образует полимер. Различные типы мономеров могут сочетаться во многих конфигурациях, давая начало разнообразной группе макромолекул. Даже один вид мономера может сочетаться различными способами с образованием нескольких различных полимеров: например, мономеры глюкозы являются составляющими крахмала, гликогена и целлюлозы.

Гидролиз

Полимеры распадаются на мономеры в процессе, известном как гидролиз, что означает «расщепление воды», реакция, в которой молекула воды используется во время разложения (рис. 2).Во время этих реакций полимер распадается на два компонента: одна часть получает атом водорода (H +), а другая — молекулу гидроксила (OH–) из расщепленной молекулы воды.

Рис. 2. В реакции гидролиза, показанной здесь, дисахарид мальтоза расщепляется с образованием двух мономеров глюкозы с добавлением молекулы воды. Обратите внимание, что эта реакция является обратной реакцией синтеза, показанной на рисунке 1.

Реакции дегидратации и гидролиза катализируются или «ускоряются» специфическими ферментами; реакции дегидратации включают образование новых связей, требующих энергии, в то время как реакции гидролиза разрывают связи и высвобождают энергию.Эти реакции аналогичны для большинства макромолекул, но реакция каждого мономера и полимера специфична для своего класса. Например, в нашем организме пища гидролизуется или расщепляется на более мелкие молекулы каталитическими ферментами в пищеварительной системе. Это позволяет легко усваивать питательные вещества клетками кишечника. Каждая макромолекула расщепляется определенным ферментом. Например, углеводы расщепляются амилазой, сахарозой, лактазой или мальтазой. Белки расщепляются ферментами пепсин и пептидаза, а также соляной кислотой.Липиды расщепляются липазами. Распад этих макромолекул дает энергию для клеточной деятельности.

Посетите этот сайт, чтобы увидеть визуальные представления синтеза и гидролиза при дегидратации.

Вкратце: Сравнение биологических макромолекул

Белки, углеводы, нуклеиновые кислоты и липиды — это четыре основных класса биологических макромолекул — больших молекул, необходимых для жизни, которые построены из более мелких органических молекул. Макромолекулы состоят из отдельных звеньев, известных как мономеры, которые связаны ковалентными связями с образованием более крупных полимеров.Полимер — это больше, чем просто сумма его частей: он приобретает новые характеристики и приводит к осмотическому давлению, которое намного ниже того, которое создается его ингредиентами; это важное преимущество в поддержании осмотических условий клетки. Мономер соединяется с другим мономером с высвобождением молекулы воды, что приводит к образованию ковалентной связи. Эти типы реакций известны как реакции дегидратации или конденсации. Когда полимеры распадаются на более мелкие звенья (мономеры), молекула воды используется для каждой связи, разорванной в этих реакциях; такие реакции известны как реакции гидролиза.Реакции дегидратации и гидролиза аналогичны для всех макромолекул, но реакция каждого мономера и полимера специфична для своего класса. Реакции дегидратации обычно требуют затрат энергии для образования новых связей, в то время как реакции гидролиза обычно высвобождают энергию за счет разрыва связей.

Проверьте свое понимание

Ответьте на вопросы ниже, чтобы увидеть, насколько хорошо вы понимаете темы, затронутые в предыдущем разделе. В этой короткой викторине , а не засчитываются в вашу оценку в классе, и вы можете пересдавать ее неограниченное количество раз.

Используйте этот тест, чтобы проверить свое понимание и решить, следует ли (1) изучить предыдущий раздел дальше или (2) перейти к следующему разделу.

Биоинформатика и вычислительная биология: сравнение

Определение

Биоинформатика — это процесс интерпретации и анализа биологических проблем, возникающих при оценке или изучении биоданных. Специалисты в области биоинформатики разрабатывают алгоритмы, программы, код и аналитические модели для записи и хранения данных, связанных с биологией.Сюда входит изучение генома человека, биохимических белков, фармакологических ингредиентов, метаболических путей и многое другое. Эти наборы данных составляют основу того, что часто рассматривается как следующий шаг в этом процессе: вычислительной биологии.

Вычислительная биология занимается решениями проблем, которые были подняты исследованиями в области биоинформатики. Во многих случаях фразы «биоинформатика» и «вычислительная биология» используются как синонимы, особенно в описаниях должностей или названиях должностей.Частично это связано с тем, что эти два месторождения существуют всего несколько коротких десятилетий. Вычислительная биология использовалась для построения высокодетализированных моделей человеческого мозга, картирования генома человека и помощи в моделировании биологических систем. Вычислительная биология исследует, разрабатывает и внедряет алгоритмы или инструменты, которые решают биологические вопросы, проблемы или проблемы, которые были подняты в результате биоинформатического анализа.

Приложения

Биоинформатика — это обширная специализация, в которой исследуется множество вариантов использования данных, от фармакологии до антибиотиков, от зеленых технологий до исследований изменения климата.Они и многие другие включены в текущий список приложений биоинформатики в следующих областях: Применение микробного генома Молекулярная медицина Персонализированная медицина Устойчивость к антибиотикам Профилактическая медицина Разработка лекарств Генная терапия Эволюционные исследования Биотехнологии Уборка мусора Улучшение посевов Устойчивость к насекомым Альтернативные источники энергии Искусственный интеллект Зоология Исследования поведения животных Исследования изменения климата Судебно-медицинская экспертиза Машинное обучение Создание биологического оружия Улучшение качества питания Выведение засухоустойчивых сортов Ветеринария

Computational Biology используется, например, для помощи в работе вирусолога по выбору подходящего штамма вакцины против гриппа.Будь то анализ соединений молекулярной медицины или расчет протеомики метаболических путей, вычислительная биология позволяет профессионалам создавать инструментарий, соответствующий поставленной задаче. Другие приложения включают, но не ограничиваются: Стохастические модели Системная биология Машинное обучение Молекулярная медицина Профилактическая медицина Искусственный интеллект Исследования метаболических путей Клеточная биология Интеллектуальный анализ данных Биохимические исследования Радиотерапия Глубокое обучение Ветеринарные исследования Нейронные сети Онкология Физиология животных Анализ текста Высшая математика Геномные тенденции Генетический анализ

Карьера

Большинство профессий в области биоинформатики можно найти в области информатики, фармацевтики, биотехнологии, медицинских технологий, вычислительной биологии, протеомики и медицинской информатики.Они часто разрабатывают алгоритмы, создают базы данных и представляют данные, исследования и исследования другим специалистам в области биоинформатики. Создаваемые ими базы данных обычно используются для обработки и анализа таких вещей, как геномная информация или генетические тенденции.

Большинство профессий в области вычислительной биологии, которые можно найти в BioSpace, Science Careers или Indeed, включают интеллектуальный анализ данных, извлечение данных, курирование контента, исследования, аналитику данных, теорию биоинформатики, управление данными, программирование, техническое написание и документацию, а также управление проектами. .

Подполя

Область биоинформатики охватывает широкий спектр суб-дисциплин, которые опираются на научную этику, основанную на биологических науках. Биоинформатика, тесно связанная с вычислительной биологией, продолжает расти по своим масштабам и полезности. Примеры нескольких из многих областей, в которых работает биоинформатика, включают: Вычислительная биология: Применение решений проблем в биоинформатике Генетика: Изучение наследственности и вариации наследственных характеристик Геномика: раздел молекулярной биологии, занимающийся структурой, функцией, эволюцией и картированием геномов Протеомика: Изучение белков и их функций Метагеномика: исследование генетического материала из источников и образцов окружающей среды Транскриптомика: исследование полного транскриптома РНК Филогенетика: Изучение взаимоотношений в группах животных и людей Метаболомика: Исследование биохимии обмена веществ и метаболитов Системная биология: математическое моделирование и анализ больших наборов биоданных Расчет конструкций: оценка, определяющая влияние физических нагрузок на физические конструкции Молекулярное моделирование: Моделирование молекулярных структур с помощью вычислительной химии Анализ пути: оценка программного обеспечения, которая идентифицирует родственные белки в метаболических путях

Как развивающаяся дисциплина, вычислительная биология набирает обороты в мире медицины и техники как превосходное средство количественной оценки огромных наборов данных.Вычислительная биология — это область, в которой есть много общего с биоинформатикой. Фактически, эти две области развивались в тандеме друг с другом и часто находят применение в системах, где необходимы данные и модели данных биологических данных. Некоторые другие профессиональные ответвления включают: Биоинформатика: процесс интерпретации и анализа биологических проблем Вычислительная биоинженерия: различных методов, основанных на данных, используемых для изучения биологических или экологических систем Вычислительная биомеханика: различные методы, основанные на данных, используемые для изучения воздействия сил на биологические структуры Вычислительная биовизуализация: Визуализация биологических процессов в реальном времени Математическая биология: Изучение биологических систем с помощью математических моделей Теоретическая биология: , относящаяся к развивающейся области математической биологии

Избранные академические программы

Северо-Восточный университет , онлайн-магистр: Северо-Восточный университет предлагает онлайн-степень магистра в области биоинформатики, которая фокусируется на таких предметах, как биоинформатическое программирование, вычислительные методы биоинформатики и этика в биомедицинских исследованиях.Программа также предлагает сертификат о высшем образовании в области науки о данных. Рочестерский технологический институт , на территории кампуса Магистр: Технологический институт Рочестера предлагает на кампусе степень магистра биоинформатики, которая специализируется на теории биоинформатики, программировании данных, протеомике, управлении данными, науке о данных, системной биологии и генетике. Рочестерский технологический институт , бакалавриат на территории кампуса: Школа также предлагает инновационную программу бакалавриата по биоинформатике и науке о данных. Coursera , курсы по биоинформатике: Этот всеобъемлющий набор курсов ведущих университетов по биоинформатике предлагает вводные, промежуточные и продвинутые исследования. Дополнительно доступны несколько аттестатов об окончании высшего образования, в том числе от:

Колумбийский университет в городе Нью-Йорк , онлайн-магистратура: Колумбийский университет предлагает онлайн-степень магистра вычислительной биологии, которая специализируется на таких предметах, как наука о данных, биоинформатическое программирование, вычислительные методы биоинформатики, математическая биология и биоинженерия. Университет Айдахо , на территории кампуса Msc: Университет Айдахо предлагает на кампусе степень магистра вычислительной биологии, которая специализируется на таких предметах, как биоинформатическое программирование, математическая биология, наука о данных, биоинформатика и вычислительные методы. Университет Карнеги-Меллона , на территории кампуса Бакалавриат: Известный исследовательский университет Карнеги-Меллон предлагает уважаемую программу бакалавриата по вычислительной биологии. Coursera , курсы вычислительной биологии: возможно, являясь лидером отрасли в моделях открытого образования, Coursera предлагает обширную коллекцию курсов ведущих университетов по вычислительной биологии, которые предлагают вводный, средний и продвинутый уровни обучения. Кроме того, доступны несколько соответствующих сертификатов об окончании высшего образования, в том числе от:

петель положительной и отрицательной обратной связи в биологии

Обратная связь — это информация, полученная о реакции на продукт, которая позволяет модифицировать продукт. Таким образом, петли обратной связи — это процесс, при котором изменение системы приводит к срабатыванию сигнала тревоги, который вызывает определенный результат. Этот результат либо увеличит изменения в системе, либо уменьшит их, чтобы вернуть систему в нормальное состояние.Остается несколько вопросов: как работают эти системы? Что такое положительный отзыв? Что такое отрицательный отзыв? Где мы находим эти системы в природе?

Биологические системы работают по механизму входов и выходов, каждый из которых вызван определенным событием и вызывает его. Петля обратной связи — это биологическое явление, при котором выходной сигнал системы усиливает систему (положительная обратная связь) или подавляет систему (отрицательная обратная связь). Петли обратной связи важны, потому что они позволяют живым организмам поддерживать гомеостаз .Гомеостаз — это механизм, который позволяет нам поддерживать нашу внутреннюю среду относительно постоянной — не слишком жаркой или слишком холодной, не слишком голодной или уставшей. Уровень энергии, необходимый организму для поддержания гомеостаза, зависит от типа организма, а также от среды, в которой он обитает. Например, хладнокровная рыба поддерживает температуру на том же уровне, что и вода вокруг нее, поэтому ей не нужно контролировать внутреннюю температуру. Сравните это с теплокровным китом в той же среде: ему нужно поддерживать температуру своего тела выше, чем температура воды вокруг него, поэтому он будет тратить больше энергии на регулирование температуры.В этом разница между экзотермами и эндотермами : эктотерм использует температуру окружающей среды для управления своей внутренней температурой (например, рептилии, земноводные и рыбы), тогда как эндотерм использует гомеостаз для поддержания своей внутренней температуры. Эндотермы могут поддерживать свой метаболизм с постоянной скоростью, обеспечивая постоянное движение, реакцию и внутренние процессы, тогда как эктотермы не могут поддерживать свой метаболизм с постоянной скоростью. Это означает, что их движение, реакция и внутренние процессы зависят от адекватного внешнего тепла, но это также означает, что им требуется меньше энергии в виде пищи, поскольку их тела не постоянно сжигают топливо.

Петли обратной связи также могут возникать в большей степени: на уровне экосистемы поддерживается форма гомеостаза. Хорошим примером этого является цикл популяции хищников и жертв: резкое увеличение популяции жертв будет означать увеличение количества пищи для хищников, что приведет к увеличению численности хищников. Затем это приведет к чрезмерному хищничеству, и популяция добычи снова сократится. Популяция хищников в ответ будет сокращаться, ослабляя давление на популяцию жертвы и позволяя ей прийти в норму.См. Рисунок 1. Другой пример — это так называемая «эволюционная гонка вооружений», когда хищник и его жертва постоянно пытаются победить друг друга. Одно из таких взаимоотношений — отношения нектароядных птиц и цветов, которыми они питаются. У птиц появляются длинные клювы, чтобы получить доступ к нектару внутри цветка. В ответ цветок приобретает все более и более длинную трубчатую форму, пытаясь помешать птице добраться до нектара. Птица реагирует еще более длинным клювом.И так продолжается.

Источник изображения: Wikimedia Commons

Рисунок 1: Динамика популяций хищников и жертв.

Петли положительной обратной связи

Петля положительной обратной связи возникает в природе, когда продукт реакции приводит к усилению этой реакции. Если мы посмотрим на систему в гомеостазе, петля положительной обратной связи уводит систему дальше от цели равновесия. Это достигается за счет усиления эффекта продукта или события и происходит, когда что-то должно произойти быстро.

Пример 1: Созревание плодов

В природе существует удивительный эффект, когда дерево или куст внезапно созревают все свои фрукты или овощи без какого-либо видимого сигнала. Это наш первый пример петли положительной биологической обратной связи. Если мы посмотрим на яблоню с большим количеством яблок, то кажется, что за одну ночь все они переходят от незрелых к спелым и перезрелым. Это начнется с первого созревшего яблока. После созревания он выделяет через кожуру газ, известный как этилен (C ₂ H ₄ ).Под воздействием этого газа яблоки рядом с ним также созревают. Созревая, они также производят этилен, который продолжает созревать остальную часть дерева, что очень похоже на волну. Эта обратная связь часто используется при производстве фруктов, когда яблоки подвергаются воздействию производимого этиленового газа, чтобы они созревали быстрее.

Рис. 2: Процесс созревания яблок представляет собой цикл положительной обратной связи.

Пример 2: Роды

Когда начинаются роды, голова ребенка опускается вниз, что приводит к увеличению давления на шейку матки.Это стимулирует рецепторные клетки посылать химический сигнал в мозг, позволяя высвобождать окситоцин. Этот окситоцин проникает через кровь в шейку матки, где стимулирует дальнейшие сокращения. Эти сокращения стимулируют дальнейшее высвобождение окситоцина до рождения ребенка.

Рис. 3. Схватки во время родов возникают в результате положительной обратной связи.

Пример 3: Свертывание крови

При разрыве или повреждении ткани выделяется химическое вещество.Это химическое вещество вызывает активацию тромбоцитов в крови. Как только эти тромбоциты активируются, они выделяют химическое вещество, которое сигнализирует большему количеству тромбоцитов об активации, пока рана не сгустится.

Рис. 4. Процесс свертывания раны представляет собой петлю положительной обратной связи.

Цепи отрицательной обратной связи

Петля отрицательной обратной связи возникает в биологии, когда продукт реакции приводит к ее ослаблению. Таким образом, петля отрицательной обратной связи приближает систему к цели стабильности или гомеостаза.Петли отрицательной обратной связи отвечают за стабилизацию системы и обеспечивают поддержание устойчивого, стабильного состояния. Реакция регулирующего механизма противоположна выходному сигналу события.

Пример 1: Регулирование температуры

Регулирование температуры у человека происходит постоянно. Нормальная температура человеческого тела составляет приблизительно 98,6 ° F. Когда температура тела поднимается выше этого значения, в организме начинают потеть два механизма, и происходит расширение сосудов, позволяя большей площади поверхности крови подвергаться воздействию более прохладной внешней среды.Охлаждение пота вызывает охлаждение испарением, а кровеносные сосуды — конвективное охлаждение. Восстановлена ​​нормальная температура. Если эти механизмы охлаждения продолжатся, тело станет холодным. Механизмы, которые затем срабатывают, — это образование мурашек по коже и сужение сосудов. У других млекопитающих мурашки по коже поднимают волосы или мех, позволяя удерживать больше тепла. У людей они стягивают окружающую кожу, уменьшая (немного) площадь поверхности, с которой теряется тепло. Сужение сосудов гарантирует, что только небольшая поверхность вен подвергается воздействию более прохладной наружной температуры, сохраняя тепло.Восстановлена ​​нормальная температура.

Рис. 5: Процесс регулирования температуры у человека представляет собой цикл отрицательной обратной связи.

Пример 2: Регулировка артериального давления (Baroreflex)

Артериальное давление должно оставаться достаточно высоким, чтобы перекачивать кровь во все части тела, но не настолько высоким, чтобы при этом причинить вред. Пока сердце работает, барорецепторы определяют давление крови, проходящей по артериям. Если давление слишком высокое или слишком низкое, через языкоглоточный нерв в мозг посылается химический сигнал.Затем мозг посылает сердцу химический сигнал, чтобы отрегулировать скорость перекачки крови: при низком артериальном давлении частота сердечных сокращений увеличивается, а при высоком артериальном давлении частота сердечных сокращений уменьшается.

Пример 3: Осморегуляция

Осморегуляция относится к контролю концентрации различных жидкостей в организме для поддержания гомеостаза. Мы снова рассмотрим пример рыбы, обитающей в океане. Концентрация соли в воде, окружающей рыбу, намного выше, чем в жидкости, содержащейся в рыбе.Эта вода попадает в организм рыб через жабры, через пищу и через питье. Кроме того, поскольку концентрация соли снаружи выше, чем внутри рыбы, происходит пассивная диффузия соли в рыбу и воду из рыбы. В этом случае концентрация соли в рыбе слишком высока, и ионы соли должны выделяться с экскрецией. Это происходит через кожу и в очень концентрированной моче. Кроме того, высокие уровни соли в крови удаляются за счет активного транспорта секреторными клетками хлоридов в жабрах.Таким образом поддерживается правильная концентрация соли.

Рис. 6. Процесс осморегуляции у морских рыб представляет собой постоянную петлю отрицательной обратной связи.

Положительный и отрицательный отзывы

Ключевое различие между положительной и отрицательной обратной связью заключается в их реакции на изменение: положительная обратная связь усиливает изменение, а отрицательная обратная связь уменьшает изменение. Это означает, что положительная обратная связь приведет к большему количеству продукта: больше яблок, больше сокращений или больше тромбоцитов свертывания крови.Отрицательная обратная связь приведет к меньшему количеству продукта: меньшему нагреву, меньшему давлению или меньшему количеству соли. Положительная обратная связь перемещается от целевой точки, а отрицательная — к цели.

Почему важна обратная связь?

Без обратной связи гомеостаз невозможен. Это означает, что организм теряет способность к саморегулированию своего тела. Механизмы отрицательной обратной связи более распространены в гомеостазе, но петли положительной обратной связи также важны. Изменения в петлях обратной связи могут привести к различным проблемам, включая сахарный диабет.

Рис. 7. В нормальном цикле глюкозы повышение уровня глюкозы в крови, обнаруживаемое поджелудочной железой, приведет к тому, что бета-клетки поджелудочной железы будут секретировать инсулин до тех пор, пока не будет достигнут нормальный уровень глюкозы в крови. Тогда как при обнаружении низкого уровня глюкозы в крови альфа-клетки поджелудочной железы будут выделять глюкагон, чтобы поднять уровень глюкозы в крови до нормального уровня.

При диабете 1 типа бета-клетки не работают. Это означает, что когда уровень глюкозы в крови повышается, производство инсулина не запускается, и поэтому уровень глюкозы в крови продолжает расти.Это может привести к таким симптомам, как помутнение зрения, потеря веса, гипервентиляция, тошнота и рвота. При диабете 2 типа хронический высокий уровень глюкозы в крови возникает в результате неправильного питания и отсутствия физических упражнений. Это приводит к тому, что клетки больше не распознают инсулин, и уровень глюкозы в крови продолжает расти.

Завершение контуров положительной и отрицательной обратной связи

Петли обратной связи — это биологические механизмы, посредством которых поддерживается гомеостаз.Это происходит, когда продукт или результат события или реакции изменяет реакцию организма на эту реакцию. Положительная обратная связь увеличивает изменение или результат: результат реакции усиливается, чтобы она происходила быстрее. Отрицательная обратная связь используется для уменьшения изменения или вывода: результат реакции уменьшается, чтобы вернуть систему в стабильное состояние. Некоторыми примерами положительной обратной связи являются схватки при рождении ребенка и созревании фруктов; Примеры отрицательной обратной связи включают регулирование уровня глюкозы в крови и осморегуляцию.

Ищете практику по биологии?

Начните подготовку к биологии с Альбертом. Начните подготовку к экзамену AP® сегодня .

определение сравнения по The Free Dictionary

сравнить

сравнить; иметь отношение к; изучить сходства: сравнить оттенки синего
Не путать с: контраст — изучить различия; поразительная выставка непохожести: контраст стилей усиливал влияние картин.

Оскорбительные, запутанные и неправильно используемые слова Мэри Эмбри Авторские права © 2007, 2013, Мэри Эмбри

com · pare

(kəm-pâr ′)

v. по сравнению с , com · par · ing , сравнения

v. tr.

1. Считать или описывать как аналогичные, равные или аналогичные; liken: Правильно ли сравнивать человеческий мозг с компьютером?

2. Для изучения, чтобы отметить сходства или различия: Мы сравнили два продукта по качеству и стоимости.В статье сравнивается недавняя рецессия с рецессией начала 1990-х годов.

3. Грамматика Для образования положительной, сравнительной или превосходной степени (прилагательного или наречия).

вер. внутр.

1. Достойно сравнения; медведь сравнение: два концертных зала, которые просто не сравнить.

2. Для сравнения.

п.

Сравнение: музыкант вне всякого сравнения.

Идиома: сравните примечания

Для обмена идеями, взглядами или мнениями.

---

[среднеанглийское comparen, от старофранцузского comparer, от латинского compareāre, от compār, равно : com-, com- + pār, равно ; см. перə- в индоевропейских корнях.]

---

ком · парьер n.

Примечание по использованию: Общее правило использования гласит, что по сравнению с и по сравнению с не взаимозаменяемы. От до подразумевается «в направлении» или «к цели», и поэтому сравнение Мириам с летним днем ​​ означает отношение к летнему дню как к стандартному или образцу и отмечу, что Мириам, хотя и представляет собой сущность другого типа, является в чем-то похож на него. С подразумевает «вместе» или «бок о бок», и поэтому сравнение законопроекта Сената с версией Палаты представителей означает рассмотрение их симметрично, как двух примеров одного и того же типа сущностей, и отмечая как сходство, так и различия. Это тонкое различие, и большинство авторов принимают оба предлога для обоих видов сравнения, хотя и с предпочтением, которое согласуется с традиционным правилом. Обзор использования 2014 года представил Он сравнил бегуна с газелью, , где предметы относятся к разным категориям, а первый сравнивается со вторым; Эксперты посчитали, что – более приемлемы, чем , при этом с большим отрывом (от 95 до 55 процентов).Предел приемлемости был меньше для предложения об оценке сходства и различий между двумя сопоставимыми предметами: Полиция сравнила поддельную подпись с оригиналом. Приемлемость с была лишь немного выше, чем от до (от 84 до 76 процентов), а с , возможно, была бы даже более приемлемой, если бы предложение состояло из двух поддельных подписей.

Словарь английского языка American Heritage®, пятое издание.Авторские права © 2016 Издательская компания Houghton Mifflin Harcourt. Опубликовано Houghton Mifflin Harcourt Publishing Company. Все права защищены.

сравните

(kəmˈpɛə) vb

1. (обычно следуют: –), чтобы рассматривать или представлять как аналогичные или подобные; Подобие: генерала сравнивают с Наполеоном.

2. (обычно следуют: и ) для изучения, чтобы обнаружить сходства или различия: для сравнения рома с джином.

3. (обычно следуют: и ) иметь такое же или аналогичное качество или ценность: джин сравнивается с ромом по содержанию алкоголя.

4. ( intr ), чтобы при осмотре иметь определенное соотношение качества или ценности: этот автомобиль плохо сравнивается с другим.

5. (обычно следуют: и ), чтобы соответствовать: прибыль составила 3,2 миллиона фунтов стерлингов. Для сравнения, в прошлом году этот показатель составил 2,6 миллиона фунтов стерлингов.

6. (Грамматика) ( tr ) грамматика , чтобы дать положительные, сравнительные и превосходные формы (прилагательное)

7. ( intr ) архаичный для конкуренции или соперничества

8. сравнить заметки для обмена мнениями

n

сравнение или аналогия (особенно во фразе вне сравнения )

[C15: от Старофранцузский компаратор , от латинского сравнительный для объединения, сопоставления, от сравнения равны друг другу, от com- вместе + par равно; см. параграф]

сопоставитель n

Словарь английского языка Коллинза — полный и несокращенный, 12-е издание, 2014 г. © HarperCollins Publishers 1991, 1994, 1998, 2000, 2003, 2006, 2007, 2009, 2011, 2014

ru • паре

(kəmˈpɛər)

v. -par • ing,
n. в.т.

1. для изучения (два или более объекта, идеи, люди и т. Д.), Чтобы отметить сходства и различия.

2. рассматривать или описывать как аналогичные; liken: «Могу ли я сравнить тебя с летним днем?»

3. для формирования или отображения степеней сравнения (прилагательного или наречия).

в.и.

4. для сравнения: чьи пьесы могут сравниться с пьесами Шекспира?

5. находиться в аналогичном положении; быть похожим: этот концерт можно сравнить с тем, что он давал в прошлом году.

6. должны выглядеть по качеству, прогрессу и т. Д., Как указано: Их развитие плохо сравнивается с развитием соседних стран.

7. для сравнения.

п.

8. Сравнение : несравненная красота.

Идиомы:

сравните примечания, для обмена мнениями, идеями или впечатлениями.

[1375–1425; поздний среднеанглийский comprer compare поместить вместе, сопоставить, v. производная от compare alike, сопоставить (см. com-, par)]

com • parier, n.

использование: Традиционное правило гласит, что сравнение должно выполняться с по , когда оно указывает на сходство между непохожими людьми или вещами: Она сравнила его почерк с завязанной нитью. За ним следует с, правило гласит, когда оно исследует два объекта одного и того же общего класса на сходства или различия: Она сравнила его почерк с моим. Это правило, хотя и разумное, не всегда соблюдается даже в формальной устной и письменной речи. Обычной практикой является использование – для сходства между членами разных классов: для сравнения языка с живым организмом. Между членами одной категории используются и –, и с : Сравните сегодняшнее Чикаго с (или с по ) Чикаго 1890-х годов. После причастия прошедшего времени сравнивается с , используется либо с , либо с независимо от типа сравнения.

Random House Словарь колледжа Кернермана Вебстера © 2010 K Dictionaries Ltd. Авторские права 2005, 1997, 1991 принадлежат компании Random House, Inc. Все права защищены.

сравнить

1. «сравнить»

Когда вы сравниваете вещей, вы рассматриваете, чем они отличаются и чем они похожи.

Интересно сравнить два продукта.

Когда сравнить имеет это значение, вы можете использовать либо с , либо от до после него.Например, вы можете сказать: «Интересно сравнить этот товар со старым » или «Интересно сравнить этот товар с старым».

В исследовании сравнивались российских детей, , с британскими.

У меня ничего нет с сравните , это с .

2. «сравнить с»

Если одно сравнить с или можно сравнить с другое, люди говорят, что они похожи.

Как писатель его часто сравнивают с Диккенсом.

Компьютерный вирус можно сравнить с биологическим вирусом.

Когда вы используете , сравните таким образом, вы должны использовать после него –. Не используйте «с».

Collins COBUILD English Использование © HarperCollins Publishers 1992, 2004, 2011, 2012

сравнить

Причастие в прошедшем времени: по сравнению
Герундий: по сравнению

ImperativePresentPreteritePresent ContinuousPreditional000Pastless Perfect Continuous Настоящее Я сравниваю вы сравниваете он / она / оно сравнивает мы сравниваем вы сравниваете Я сравнил вы сравнили он / она / она сравнили мы сравнили вы сравнили они составили ared

35

Настоящее Непрерывное
Я сравниваю
вы сравниваете
он / она / оно сравнивает
мы сравниваем
они сравнивают

907 сравнили

Present Perfect
Я сравнил
вы сравнили
он / она / оно сравнили
они сравнили

40

Прошлый непрерывный
Я сравнивал
вы сравнивали
он / она сравнивали
вы сравнивали
они сравнивали g

Прошлое совершенство
Я сравнивал
вы сравнивали
он / она / она сравнивали
мы сравнивали
они сравнили

Future
Я сравню
вы сравните
он / она / она сравнит
907 сравнить
они будут сравнивать

907 сравнили

Future Perfect
Я буду сравнивать
вы сравните
он / она будет сравнивать
вы сравните
они сравнят

907 сравнивать

Future Continuous
Я буду сравнивать
вы будете сравнивать
он / она будет сравнивать
40
они будут сравнивать

40 сравнивал

Present Perfect Continuous
Я сравнивал
вы сравнивали
он / она
мы сравнивали
вы сравнивали
они сравнивали

Future Perfect Continuous
Я буду сравнивать
он / она будет сравнивать
мы будем сравнивать
вы будете сравнивать
они будут сравнивать

Past Perfect Continuous
Я сравнивал
вы были
он / она / она сравнивали
мы сравнивали
вы сравнивали
они сравнивали

907

условно
вы бы сравнили
он / она / она бы сравнили
мы бы сравнили
вы бы сравнили
они бы сравнили

907 907 Past Условное 907 сравнил бы

вы бы сравнили

он / она / она сравнили бы

мы бы сравнили

вы бы сравнили

они бы сравнили

Collins English Verb Tables © HarperCollins Publishers 2011

Publishers.