авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 | 3 |
-- [ Страница 1 ] --

РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК

СИБИРСКОЕ ОТДЕЛЕНИЕ

КОНСТРУКТОРСКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ

ИНСТИТУТ

ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ

Отчет о деятельности

в 2007 году

Утвержден

Ученым советом КТИ ВТ СО РАН

протокол № 1 от 24.01.2008 г.

Новосибирск

2007

1

Учреждение Российской академии наук Конструкторско-технологический институт вычислительной техники – научно-исследовательское учреждение Сибирского отделения РАН 630090, г. Новосибирск, ул. Институтская, 6 e\mail: beht@kti.nsc.ru тел. (383)330-93-61 факс: (383)330-93-61 http: //www.kti.nsc.ru Директор к.т.н. Зензин Александр Степанович e\mail: zas@kti.nsc.ru тел. (383)333-37-94 факс: (383)330-93- Заместитель директора по научной работе к.т.н. Золотухин Евгений Павлович e\mail: zep@kti.nsc.ru тел. (383)330-90-61 факс: (383)330-93- Ученый секретарь д.т.н. Окольнишников Виктор Васильевич e\mail: gver@kti.nsc.ru тел. (383)330-62-13 факс: (383)330-93- Содержание 1. ВАЖНЕЙШИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ 2007 ГОДА................................... 1.1. Разработка комплексной математической модели регуляции артериального давления у человека...................................................................................................... 2. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ 2007 ГОДА ПО БЮДЖЕТНЫМ ПРОЕКТАМ............................................................................................ 2.1. Система наблюдения, оповещения и поиска персонала шахты, застигнутого аварией......................................................................................................................... 2.2. Исследование влияния толщины люминофора и рассеянного излучения на разрешающую способность детекторов при рентгенографических исследованиях.............................................................................................................. 2.3. Исследование (с использованием UML) вариантов архитектур взаимодействующих агентов в больших системах.................................................. 2.4. Количественная оценка влияния периода квантования сигнала обратной связи в системах регулирования.......................................................................................... 2.5. Адаптивные формы ассоциативной и не ассоциативной структурно функциональной пластичности (на клеточном уровне), вызванной стрессогенными факторами, модулирующими уровень рецепции внешних воздействий и приводящими к появлению толерантности и лекарственной зависимости................................................................................................................. 2.6. Исследование роли внутриклеточных регуляторных систем в механизмах нейрональной пластичности...................................................................................... 2.7. Влияние агонистов и антагонистов серотонина и ГАМК на вызванные фокальные потенциалы на срезах гиппокампа и электрическую активность изолированных нейронов гиппокампа...................................................................... 2.8. Исследование и применение корреляционных связей между капнограммой и пневмограммой для контроля газообмена в организме.......................................... 2.9. Действие нанокомпозитов и исходных материалов (порошков) облепихи и зеленого чая на мембранный потенциал электровозбудимых клеток (нейронов in vitro).

......................................................................................................................... 2.10. Исследования особенностей восприятия иксодовыми клещами хеморецепторных сигналов (в том числе феромонов человека............................. 2.11. Моделирование сложных технологических объектов управления...................... 2.12. Разработка интегрированной компьютерной среды для формального описания и моделирования сложных биологических систем................................. 2.13. Формальное описание, реконструкция и моделирование регуляции клеточного цикла в норме и патологии.................................................................... 2.14. Разработка новых методов для статистического анализа микрочиповых данных в нескольких независимых экспериментах................................................. 2.15. Автоматизированная система контроля и управления ленточными конвейерами................................................................................................................. 3. МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ИНТЕГРАЦИОННЫЕ ПРОЕКТЫ СО РАН.............. 3.1. Междисциплинарный интеграционный проект № 5 СО РАН "Комплексное исследование генетических механизмов нарушений поведения животных и человека на генном, клеточном, организменном и популяционном уровнях.

Роль серотонина мозга".............................................................................................. 3.2. Междисциплинарный интеграционный проект № 46 СО РАН "Исследование и моделирование физиологических, молекулярно-генетических и биофизических механизмов формирования артериальной гипертонии с целью создания оптимальных программ ранней диагностики, прогнозирования осложнений и их профилактики".............................................................................. 3.3. Междисциплинарный интеграционный проект СО РАН № 54 "Научные основы разработки новых лекарственных препаратов. Перспективы использования возобновляемого сырья".................................................................. 3.4. Mеждисциплинарный интеграционный проект СО РАН № 64 "Исследование воздействия терагерцового излучения лазера на свободных электронах на биологические объекты"............................................................................................. 3.5. Интеграционный проект № 120 СО РАН "Обеспечение живучести электроэнергетических систем"................................................................................. 3.6. Программа СО РАН "Энергосбережение". Автоматизированная система управления технологическими процессами турбокомпрессорной станции ИТПМ СО РАН........................................................................................................... 4. РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТ, ВЫПОЛНЕННЫХ ПО ИНИЦИАТИВНЫМ ПРОЕКТАМ, ПОЛУЧИВШИМ ГРАНТЫ ОТЕЧЕСТВЕННЫХ И ЗАРУБЕЖНЫХ ФОНДОВ.................................................................................................. 4.1. EUROPEAN COMMITTEE GRANT № 037590. "From gene regulatory networks to drug prediction" (Net2Drug)..................................................................................... 4.2. ПРОЕКТ РФФИ 05-02-17710-а. "Фазочувствительная лазерная спектроскопия и электрофизиологические методики в исследовании физических механизмов транскапиллярного обмена системы кровообращения".......................................... 5. РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТ, ВЫПОЛНЕННЫХ ПО ПРОГРАММАМ РАН И ФЕДЕРАЛЬНЫМ ЦЕЛЕВЫМ ПРОГРАММАМ........................................................... 5.1. Научно-исследовательский проект по программе РАН № 14.5 "Исследование нестационарных моделей авторегрессии – проинтегрированного скользящего среднего для процессов с сезонными колебаниями"............................................... 5.2. Научно-исследовательский проект по программе РАН № 14.6 "Исследование принципов построения автоматизированных систем для научных исследований на примере системы подготовки и проведения аэрофизического эксперимента".............................................................................................................. 5.3. ФЦП "Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007-2012 годы".

Комплексный проект " Создание технологии обработки натуральных волокнистых материалов и изделий из них, обеспечивающей высокие защитные свойства при воздействии биологически активных сред". Проект "Разработка опытного образца технологического модуля для получения модифицирующих растворов наноразмерных частиц металлов".......................... 6. СПРАВКИ ПО ЗАКОНЧЕННЫМ В 2007 Г. РАЗРАБОТКАМ, ПРЕДСТАВЛЯЮЩИМ ИНТЕРЕС ДЛЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ В ПРАКТИКЕ....... 6.1. Автоматизированная система диспетчеризации жилых и общественных зданий........................................................................................................................... 6.2. Электромеханический усилитель рулевого управления автомобиля на базе трехфазного синхронного двигателя с постоянными магнитами.......................... 7. НАУЧНО-ОРГАНИЗАЦИОННАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ................................................. 1. ВАЖНЕЙШИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ 2007 ГОДА 1.1. Разработка комплексной математической модели регуляции артериального давления у человека Руководитель темы: Колпаков Ф.А.

Исполнители: Шарипов Р.Н., Евшин И.С., Леонова Т.И.,Семисалов Б.В.

Введение. Математическая модель регуляции артериального давления у человека состоит из двух интегрированных подмоделей: физико-математической подмодели, описывающей гемодинамику в артериальной системе, и биологической подмодели, описывающей пути сигнальной трансдукции, регулирующие работу живой системы в целом и водно-солевой баланс, в частности. Особое внимание уделяется работе почки как органа, регулирующего объем плазмы крови и водно-солевой обмен в организме.

В общем случае физические процессы в артериальной системе человека описываются трёхмерными нестационарными уравнениями Навье-Стокса для вязкой несжимаемой жидкости совместно с уравнениями динамики эластичных оболочек сосудов.

Для моделирования кровотока выбрана нелинейная одномерная модель гемодинамики, которая является гидравлическим приближением исходной 3D модели и получается ее усреднением по “поперечному” направлению.

Проверка пригодности математического аппарата выбранной модели для использования в исследованиях по рассматриваемой тематике была проведена д.ф.-м.н., с.н.с. Института математики СО РАН (ИМ СО РАН) Ю.Л. Трахининым, а разработка и построение начальной физико-математической подмодели для нескольких артерий сосудистого древа – к.ф.-м.н., с.н.с. ИМ СО РАН Э.А. Бибердорф. Работы по развитию физико-математической подмодели, подбор параметров, интеграция с пакетом программ BioUML проводились и будут проводиться в тесном сотрудничестве лаборатории биоинформатики КТИ ВТ СО РАН и лаборатории Вычислительных проблем задач математической физики ИМ СО РАН в рамках Интеграционного проекта № 46 СО РАН.

Биологическая подмодель создана и совершенствуется непосредственно в лаборатории биоинформатики КТИ ВТ СО РАН.

Краткое описание физико-математической модели. Одномерная модель описывает течение крови в артериях и ее взаимодействие с подвижными стенками. Пусть t время, а (x,y,z) декартовы координаты. Будем считать, что идеализацией артерии является эластичная трубка в виде прямого кругового цилиндра. Рассмотрим кусок этой трубки длины L=const от z=0 до z=L.

Через D(t) будем обозначать пространственную область, которая является указанной трубкой, заполненной кровью. Эта область меняется со временем под воздействием пульсирующей жидкости (крови). Осевое сечение {z=const} цилиндра D(t) будем обозначать через S=S(t,z). Введенная упрощенная геометрия артерии, представленная на рис. 1.1, естественным образом описывается с использованием цилиндрических координат (r,, z).

Через A=A(t,z) мы будем обозначать площадь осевого сечения S(t,z). Она находится по формуле:

d = R 2 (t, z ) A(t, z ) = S (t,z ) Рис. 1.1. Упрощенная геометрия артерии.

Средняя скорость:

Q u = A1 u z d =, A S Q = u z d где – средний объёмный кровоток.

S Одномерная модель представляется системой из двух дифференциальных уравнений с частными производными:

t A + zQ = 0 (*) Q2 A Q t Q + z + z p + Kr = A (**) A для неизвестных A и Q где, и Kr известные константы. Система рассматривается при z Є (0,L) для интервала времени (0,T). Для замыкания данной системы задается закон давления:

A A p = 0, где 0 - известная константа.

A A0 ( z ) = A t =0 = R0 (t, z ).

Анализ математических свойств модели. Предполагаем, что A0=const (т.е.

R0=const). Система уравнений (*), (**) записывается в квазилинейном виде:

(***) для вектора неизвестных где.

При естественном требовании A0 система является одномерной квазилинейной гиперболической системой уравнений. Более того, она является строго гиперболической системой.

Гиперболическая система на интервале (0, L) имеет по одной уходящей характеристике на границах z=0 и z=L, и поэтому она требует по одному граничному условию на каждой границе.

На левой границе граничным условием является задание давления:

(1) где qp(t) некоторая известная функция времени (входной профиль давления).

На границе справа было выставлено условие постоянства давлений p z =0 = 70 мм рт ст. (2) В дальнейшем планируется для правых граничных условий использовать закон Дарси и ввести его в модель.

Граничные условия в точках ветвления артерий. Реальная геометрическая структура бифуркации была упрощена на основе предположения, что ветвление происходит в одной точке, и эффектами, связанными с углами ветвления, можно пренебречь.

Прежде всего, как и раньше, естественно получаем первое условие сохранения массы крови при переходе через точку бифуркации, т.е.

(3) И второе условие – равенство давлений, в точке ветвления:

(4) Считая, что исходный радиус артерий не меняется с изменением их длины, устанавливаем начальные данные для площади осевого сечения А для каждой артерии:

где R0,i – радиусы отдельных артерий, взяты из таблицы параметров артериальной системы человека.

Что касается начального условия для объемного кровотока Q, то используется условие:

Реализация модели. Краевая задача (***), в которой частная производная по времени приближается разностной схемой, с условиями (1) – (4) приводится к виду:

Полученная краевая задача решается методом ортогональной прогонки.

Реализована программа, написанная на языке программирования Java, генерирующая матрицы L и R для 55 сосудов, а также подобраны краевые условия, при которых задача разрешается. Получены предварительные графики с новыми параметрами модели для различных сосудов артериального древа (рис. 1.2 – 1.4).

Разработана система ключевых блоков для биологической составляющей модели, формально описывающих процессы регуляции артериального давления на различных уровнях: "Сердечно-сосудистая система (в целом)" (рис. 1.5), "Почка", "Регуляция водно солевого баланса", "Нейро-гуморальная регуляция артериального давления". Каждый блок характеризуется системой входных и выходных параметров. Помимо этого проведена работа по формальному описанию ключевых процессов, происходящих на молекулярном уровне в почке, и которые могут быть описаны уравнениями химической кинетики. В дальнейшем это описание будет включено в блок "Почка" для моделирования почечных процессов, регулирующих объем плазмы крови и водно-солевой баланс в организме.

Рис. 1.2. Артериальное древо человека из 55 сосудов (диаграмма DGR0343 базы данных BMOND (http://bmond.biouml.org)). Артерии представлены в виде красных линий, оканчивающихся шарообразными элементами с маркировкой а1, …, аn. Эти элементы обозначают ветвление артерий или их окончание с соответствующими граничными условиями.

Сделана модернизация пакета программ BioUML, используемого для формального описания и моделирования сердечно-сосудистой системы человека, с целью его адаптации к новым задачам и условиям, возникшим в ходе проработки отдельных блоков создаваемой интеграционной модели. Модернизации и расширению подверглись пользовательский интерфейс и способы графического представления диаграмм-схем.

Кроме того, разрабатываются дополнительные специальные типы диаграмм для моделирования (например, XML-тип "артериальное древо", рис. 1.2) и дальнейшей интеграции математической подмодели артериального древа человека и подмодели, описывающей молекулярные процессы, лежащие в основе регуляции артериального давления, с использованием уравнений химической кинетики.

Основные публикации. В процессе выполнения работы были сделаны следующие основные публикации.

1. R.N. Sharipov, E.A. Biberdorf, I.S. Yevshin, Y.L. Trakhinin, M.V. Puzanov, S.A.

Grashchenko, F.A. Kolpakov, A.M. Blokhin, A.L. Markel, L.N. Ivanova. Integrated approach for modeling physiological, biomechanical, and molecular-genetic aspects of human cardiovascular system in health and essential hypertension. 3rd International Conference "Basic Science for Medicine". September 2-8, 2007, Novosibirsk, Russia, P.190.

2. Kolpakov F., Puzanov M., Tolstyh N., Magdysyuk A., Graschenko S. Formal description and visual modeling of complex biological systems using BioUML workbench and BioUML Network Edition. The Eighth International Conference On Systems Biology. October 1-6, 2007 Long Beach, California, USA.

Abstract

ID – G15.

3. R.N. Sharipov, E.A. Biberdorf, Y.L. Trakhinin, M.V. Puzanov, I.S. Yevshin, A.M.

Blokhin, A.L. Markel, L.N. Ivanova, F.A. Kolpakov. Integrated approach for modeling physiological, biomechanical, and molecular-genetic aspects of human cardiovascular system in health and essential hypertension. The Eighth International Conference on Systems Biology. October 1-6, 2007, Long Beach, California, USA.

Abstract ID – I24.

Рис. 1.3. График упрощенной функции, описывающей работу сердца.

Рис. 1.4. Графики, описывающие динамику давления в артериях 40, 47, 51 и (см. рис. 1.2).

Рис. 1.5. Схема блока "Сердечно-сосудистая система". Синим обозначены входные параметры, красным – выходные. Зеленые стрелки – повышение активности, красные – снижение. Сокращения: НС – нервная система, АД – артериальное давление, ЧСС – частота сердечных сокращений, АДГ – антидиуретический гормон, NO – оксид азота (II).

2. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ 2007 ГОДА ПО БЮДЖЕТНЫМ ПРОЕКТАМ 2.1. Система наблюдения, оповещения и поиска персонала шахты, застигнутого аварией Руководитель темы: к.т.н. Михальцов Э.Г.

Ответственный исполнитель: Колодей В.В.

В КТИ ВТ СО РАН разработана система наблюдения, оповещения и поиска персонала шахты, застигнутого аварией (СНиОП).

Актуальность этой работы обусловлена следующими факторами:

скопление метана и угольной пыли в угольных шахтах с большой вероятностью приводит к возникновению взрыва;

при возникновении аварийной ситуации необходимы данные о местонахождении персонала в шахте;

случаи возникновения аварий на шахтах "Юбилейная" и "Ульяновская" (ОАО "УК ЮжКузбассУголь").

Целью создания системы СНиОП является обеспечение выполнения правил безопасности угольных шахт (ПБ 05-618-03).

Система предназначена для решения следующих задач:

непрерывное централизованное слежение за перемещением персонала в шахте;

оповещение об аварийных ситуациях;

хранение информации и последующее использование при разработке комплексных общешахтных мероприятий по технике безопасности.

Основой системы являются стационарные радиоконтроллеры, устанавливаемые в узловых точках шахты (на развилках и в штреках), и радиочастотные модули радиометок, встроенные в головной светильник шахтера. Персональная информация о местонахождении шахтера поступает диспетчеру по общешахтному дублированному каналу связи. При возникновении аварийной ситуации формируется сигнал оповещения, включающий звуковую и световую сигнализацию на головном светильнике. Критерием перехода в режим оповещения может быть сигнал, поступающий от диспетчера, нарушение связи с поверхностью или сигнал от системы аэрогазового контроля.

Составными частями системы СНиОП являются:

технические средства обнаружения и идентификации персонала в подземных выработках шахт;

программно-технические средства передачи данных;

программно-технический комплекс централизованной обработки и визуализации информации (рис. 2.1).

Отличительными чертами системы СНиОП являются:

система сертифицирована;

система соответствует требованиям §41 "Правил безопасности в угольных шахтах" (ПБ 05-618-03);

использование высоконадежных программируемых микропроцессоров, стандартных протоколов и интерфейсов, цифровых методов обработки, хранения, представления и передачи информации;

обеспечение взаимодействия с Автоматизированной системой диспетчерского управления шахтой.

В процессе выполнения работы получены следующие основные результаты:

1. Система СНиОП смонтирована и введена в эксплуатацию на шахте "Сибиргинская" (ОАО "Южный Кузбасс").

2. Проведены испытания системы с участием РОСТЕХНАДЗОРА.

3. Получено заключение о промышленной безопасности использования системы СНиОП № 39МЕ92-2007 от 28.04.07 в Негосударственном фонде МОС (Межотраслевой орган сертификации) "СЕРТИУМ".

4. Получено разрешение Федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору (РОСТЕХНАДЗОР) на проведение испытаний системы СНиОП № 29-07 от 14.06.2007.

5. По результатам испытаний системы 31 июля 2007 г. получены акт приемки опытного образца и протокол эксплуатационных испытаний опытного образца.

6. Получен Сертификат соответствия № РОСС RU.МЕ92 В01269 системы СНиОП сроком действия от 03.10.2007 по 02.10.2010.

7. Получено разрешение РОСТЕХНАДЗОРА на применение системы СНиОП в рудниках и угольных шахтах, в том числе опасных по газу и пыли № РРС 00 26879 от 07.11.2007.

8. Проведены опытные испытания по обнаружению человека под завалом.

Дальность обнаружения до 4 м.

9. Выполнены работы по проектированию системы СНиОП на шахте "Кыргайской" (Ерунаковское Шахтоуправление). Проведена экспертиза проекта в независимой экспертной организации.

10. В настоящее время система СНиОП успешно функционирует в ОАО "Южный Кузбасс – Шахта Сибиргинская" в составе Автоматизированной системы контроля и управления технологическими объектами.

Рис. 2.1. Главный видеокадр наземного диспетчерского пункта.

2.2. Исследование влияния толщины люминофора и рассеянного излучения на разрешающую способность детекторов при рентгенографических исследованиях Руководитель темы: к.х.н. Гаранин В.Г.

Изучалось влияние толщины люминофора на функцию размывания линии (Line Spread Function) в линейных детекторах рентгеновского излучения на примере люминофоров Kodak Lanex Regular, Kodak Lanex Fast и Renex 200 мкм. Полученные зависимости позволяют оптимизировать выбор типа люминофора и его толщины при рентгенографических исследованиях.

Изучалось влияние рассеянного излучения на контрастно-частотную характеристику, динамический диапазон и контрастную чувствительность рентгеновских приемников. Исследование проводилось на примере полнокадровых и сканирующих систем. Полученные результаты демонстрируют преимущество сканирующих систем перед полнокадровыми.

2.3. Исследование (с использованием UML) вариантов архитектур взаимодействующих агентов в больших системах Руководитель темы: Смаилов Р.Ф.

В настоящее время в связи с резким увеличением масштабов информационно управляющих систем (ИУС), в частности систем АСУ ТП, все актуальнее становиться проблема контроля и управления территориально-распределенными средствами программно-технических комплексов (ПТК) этих систем. Одним из вариантов решения этой проблемы является использование подходов, применяемых для контроля и управления современными телекоммуникационными сетями, включая сети мобильной связи. В связи с этим возникают следующие задачи:

1. Исследование архитектур систем управления современными телекоммуникационными сетями.

2. Разработка критериев использования тех или иных архитектурных подходов в различных типах ИУС.

3. Апробирование разработанной методики при реализации системы контроля и управления средствами ПТК конкретной ИУС.

В 2007 году проводились работы, связанные с исследованием архитектур систем управления современными телекоммуникационными сетями.

Были рассмотрены следующие модели Систем Управления Сетью (Network Management Systems NMS):

централизованные, например основанные на протоколе SNMPv1;

слабо распределенные иерархические модели, например основанные на протоколах: RMON, SNMPv2, CMIP;

сильно распределенные иерархические модели, основанные на мобильном коде (Remote Evaluation (REV), Code on Demand (COD), Mobile Agent (MA));

сильно распределенные иерархические модели, основанные на распределенных объектах (OMG CORBA);

модели, основанные на Web сервисах (WBEM, JMAPI, XNM);

кооперативные модели, основанные на концепции многоагентских систем (Multi-Agent Systems MAS).

Все рассмотренные модели в том или ином виде используют понятие агента, то есть отдельной сущности, выполняющей определенную функцию в системе, и с целью выполнения этой функции, осуществляющей взаимодействие с подобными ей сущностями.

Упрощенные графические представления рассмотренных моделей, разработанные с использованием UML, представлены на рис. 2.2 и рис. 2.3.

Рис. 2.2. Графические представления различных типов моделей.

2.4. Количественная оценка влияния периода квантования сигнала обратной связи в системах регулирования Руководитель темы: к.т.н. Зензин А.С.

Ответственный исполнитель: Ангельский А.А.

С использованием имитационного моделирования и дальнейшей аппроксимации результатов моделирования получена количественная оценка влияния периода квантования сигнала обратной связи на качество регулирования одноконтурных систем регулирования. Разработан алгоритм получения аппроксимационных формул для вычисления показателя качества регулирования в зависимости от периода квантования и времени задержки объекта в одноконтурных системах регулирования с ПИ и ПИД регуляторами.

Рис. 2.3. Графические представления различных типов моделей.

Разработан алгоритм определения времени задержки и времени разгона объекта управления с самовыравниванием и без самовыравнивания для выбора параметров ПИ и ПИД-регулятора в замкнутой системе автоматического регулирования.

Качество одноконтурной системы регулирования с ПИ или ПИД-регулятором зависит от периода квантования t k сигнала обратной связи. Его возрастание приводит к ухудшению качества регулирования и может привести к неустойчивости системы, а уменьшение – к влиянию случайных помех и искажений. При компьютерном моделировании система приближается к аналоговой системе регулирования при уменьшении периода квантования, что позволяет выбирать для сравнения относительное ухудшение качества цифровой системы по сравнению с качеством идеальной аналоговой системы.

В 2007 г. была решена задача получения уравнений для расчёта периода квантования сигнала обратной связи в зависимости от параметров объекта регулирования, типа регулятора и значения относительного критерия качества регулирования по сравнению с аналоговой системой. Структурная схема моделирования влияния периода квантования сигнала обратной связи на качество регулирования представлена на рис. 2.4.

Обозначения сигналов на рисунке следующие:

X1 – единичный ступенчатый сигнал;

X2 – сигнал обратной связи после квантования;

X3 – ошибка регулирования;

X4 – выходной сигнал регулятора;

X5 – выходной сигнал объекта управления;

Im – интегрально-модульный показатель качества регулирования системы с квантованием сигнала обратной связи;

Imod – интегральный показатель качества регулирования непрерывной системы.

Объект управления определяется передаточной функцией:

P eT, W o = Ko (1+ p) n где К0 – коэффициент усиления объекта управления;

Т – время запаздывания объекта;

P – переменная преобразования Лапласа;

n – количество одноемкостных звеньев.

Рис. 2.4. Схема моделирования для определения влияния периода квантования сигнала обратной связи на качество регулирования.

Все временные параметры измеряются в условных единицах времени. За единицу времени принимается постоянная времени объекта.

Алгоритм расчета качества регулирования системы с квантованием сигнала обратной связи в зависимости от периода квантования и времени запаздывания объекта состоит из следующих шагов:

1. Расчет параметров настройки регулятора для непрерывной системы с объектом регулирования с заданным временем запаздывания и выбранным типом регулятора.

2. Вычисление показателя качества непрерывной системы регулирования I mod при скачке задающего (или возмущающего) воздействия X1.

3. Включение звена квантователя с экстраполятором сигнала ошибки регулирования. Восстановление сигнала осуществляется методом приближения нулевого порядка.

4. Определение показателя качества регулирования системы с квантованием в процентах от показателя качества непрерывной системы k = I m I mod (%).

I mod 5. Задание следующего значения времени запаздывания объекта и переход к шагу 1.

Результаты вычисления показателя качества k для ПИ-регулятора и n = 3, полученные имитационным моделированием с использованием Micro-CAP, приведены в таблице 2.1.

Таблица 2.1.

Tk T=0 T=1 T=2 T= 0 0 0 0 0,01 0,348 0,362 0,273 0, 0,025 1,076 0,924 0,702 0, 0,05 2,121 1,811 1,377 0, 0,1 4,147 3,495 2,702 2, 0,2 8,579 6,99 5,394 3, 0,3 13,359 10,666 8,198 5, 0,4 18,170 14,524 11,095 8, 0,5 23,773 18,381 13,953 10, С помощью линейной аппроксимации линий тренда точечных диаграмм, выполненной с использованием электронной таблицы Excel, для ПИ-регулятора была получена следующая формула:

k = ( 8.85 T + 45.96) T k.

Используя полученную расчётную формулу в точках моделирования и данные имитационного моделирования, были получены значения средней погрешности вычисления по формуле 0.08% и стандартного отклонения 0.26%.

Результаты вычисления показателя качества k для ПИД-регулятора и n = 3, полученные имитационным моделированием с использованием Micro-CAP, приведены в таблице 2.2.

С помощью линейной аппроксимации линий тренда точечных диаграмм, выполненной с использованием электронной таблицы Excel, для ПИД-регулятора была получена следующая формула:

k = (5.1 T 37.3 T + 87.7) T k.

Используя полученную расчётную формулу в точках моделирования и данные имитационного моделирования, были получены значения средней погрешности вычисления по формуле 0.3 % и стандартного отклонения 1.3 %.

Таблица 2.2.

Tk T=0 T=0.5 T=1 T=2 T= 0 0 0 0 0 0,05 4,671 2,914 1,307 0,911 0, 0,1 7,961 5,977 3,819 2,484 1, 0,2 15 14,457 9,171 5,729 4, 0,3 23,882 21,741 14,879 9,007 6, 0,4 33,553 29,959 21,171 12,649 8, 0,5 44,954 39,522 27,915 18,096 12, Полученные формулы можно использовать для практического расчета периода квантования в зависимости от времени запаздывания и допустимой потери качества регулирования по сравнению с идеальной непрерывной системой.

Далее приводится алгоритм определения времени задержки и времени разгона объекта управления с самовыравниванием и без самовыравнивания для выбора параметров ПИ и ПИД-регулятора в замкнутой системе автоматического регулирования.

Время разгона Та является промежутком времени между пересечением касательной к точке перегиба выходной величины объекта с вещественной осью и пересечением этой касательной с установившимся значением выходной величины объекта. Время задержки Тз является промежутком времени от нуля до точки пересечения указанной касательной с вещественной осью.

Алгоритм определения параметров объекта управления в замкнутой системе Та и Тз состоит из следующих шагов:

1. Время интегрирования Ти регулятора устанавливается равным максимальному значению.

2. Время дифференцирования Тд регулятора устанавливается равным нулю.

3. Коэффициент усиления замкнутой системы Кз устанавливается равным значению из области устойчивости системы с пропорциональным (П) регулятором.

4. На вход замкнутой системы с П-регулятором подается единичный ступенчатый сигнал.

5. Через точку перегиба выходного сигнала объекта с П-регулятором проводится касательная до пересечения с величиной входного сигнала. Время разгона объекта Та является равным промежутку времени от пересечения касательной с вещественной осью и величиной входного сигнала системы с П-регулятором, а Тз –промежуток времени от нуля до пересечения касательной с вещественной осью.

6. Далее определяются параметры ПИ или ПИД–регуляторов каким-нибудь известным способом.

На рис. 2.5 представлен график выходного сигнала замкнутой системы с П регулятором.

Временя разгона Та на рис. 2.5 равно 3.673, а время задержки Тз – 1.808.

Предложенный способ определения параметров разгона объекта имеет следующие преимущества:

все операции производятся в замкнутой системе;

имеется возможность быстро перенастроить систему в нужных рабочих точках объекта без размыкания системы;

имеется возможность задания входных воздействий на систему относительно рабочей точки;

не требуется аппроксимировать переходную характеристику объекта.

Рис. 2.5. График выходного сигнала замкнутой системы с П- регулятором.

Временя разгона Та на рис.2.6 равно 3.673, а время задержки Тз – 1.808.

Предложенный способ определения параметров разгона объекта имеет следующие преимущества:

все операции производятся в замкнутой системе;

имеется возможность быстро перенастроить систему в нужных рабочих точках объекта без размыкания системы;

имеется возможность задания входных воздействий на систему относительно рабочей точки;

не требуется аппроксимировать переходную характеристику объекта.

2.5. Адаптивные формы ассоциативной и не ассоциативной структурно функциональной пластичности (на клеточном уровне), вызванной стрессогенными факторами, модулирующими уровень рецепции внешних воздействий и приводящими к появлению толерантности и лекарственной зависимости Руководитель темы: д.б.н. Ратушняк А.С.

Ответственный исполнитель: д.б.н. Запара Т.А.

Изучение механизмов передачи и усиления сигналов является одной из основных задач клеточной биологии. Представления о принципах управления внутриклеточной коммуникацией необходимы для понимания закономерностей формирования реакций клеток в норме и коррекции их в условиях патологии. Ответы клеток зависят не только от характера и параметров воздействий, но и состояния сигнальных систем клеток, их индивидуального опыта. В некоторых случаях реакции на внешние воздействия можно целенаправленно изменять тренировочными, обучающими процедурами. Умеренные повреждающие воздействия или низкие дозы токсических веществ могут вызвать усиление ответов на любые последующие стимулы и появление реакций на ранее неэффективные стимулы. Вызванное таким тренингом неспецифическое по отношению к стимулу повышение чувствительности – сенситизацию – можно рассматривать как неасциативную форму обучения. На клеточно-молекулярном уровне умеренно повреждающие воздействия вызывают подъемы уровня вторичных мессенджеров. В процессе активации каскада ферментов внутриклеточных сигнальных систем происходит усиление первичных сигналов: каждый фермент системы осуществляет превращение многих молекул субстрата. Без каскадного усиления сигнала ни гормоны, действующие при концентрации 10-10-10-7М, ни Са2+ и циклические нуклеотиды, концентрации которых в цитоплазме не превышают 10-6, не могли бы регулировать активность своих субстратов.

Однако, как правило, усиление первичных сигналов происходит в пределах функциональных границ. Такая устойчивость к внешним воздействиям обеспечивается тем, что подъем уровня вторичных мессенджеров активируют компенсаторные защитные механизмы, включающие обратный захват кальция, активацию: фосфодиэстераз, гидролизующих циклические нуклеотиды, фосфопротеинфосфатаз дефосфорилирующих фосфобелки. Благодаря взаимодействию систем каскадного усиления сигнала и процессов, поддерживающих реакции на внешние воздействия в пределах функциональных границ, повреждающие влияния помимо сенситизации могут стимулировать и защитные механизмы клетки. Известно, что толерантность нервной ткани к неблагоприятным факторам можно усилить умеренным повреждением короткой продолжительности перед более сильным воздействием, что обычно обозначается как “прекондиционирование“. Увеличение чувствительности и толерантность нервной ткани, индуцируемое умеренными повреждающими воздействиями, предполагает существование общих механизмов этих феноменов. Данная работа посвящена анализу приемов коррекции реакций клеток и восприятия слабых воздействий посредствам фармакологических изменений состояния сигнальных систем. Неспецифическое повышение чувствительности к местному анестетику лидокаину – сенситизацию нейронов – вызывали фармакологическим воздействием на цАМФ и Са2+ зависимые сигнальные системы. Лидокаин был выбран потому, что он являются блокатором натриевых каналов плазматической мембраны, и усиление реакции, вероятно, не связано со специфическим усилением, происходящим при внутриклеточной передаче первичного сигнала на эффектор. Кофеин, напротив, имеет несколько мишеней: аденозиновые рецепторы плазматической мембраны, рианодиновые рецепторы эндоплазматического ретикулюма и митохондрии клетки. Взаимодействуя с рианодиновыми рецепторами, кофеин способствует выбросу кальция из депо. Для коррекции реакций сенситизированных нейронов использовали такой прием, как прекондиционирование низкими концентрациями.

На аппликацию физиологических концентраций лидокаина в контрольной группе нейронов моллюсков реакции выражались в обратимом деполяризационном сдвиге мембранного потенциала (МП). На рис. 2.6 представлена усредненная реакция контрольной, первой группы клеток. Физиологическая концентрация кофеина вызвала обратимые де- и гиперполяризационные изменения MП.

Сенситизацию вызывали фармакологическими воздействиями, повышающими уровень вторичных посредников нейронов.

Для повышения уровня цАМФ нейроны второй группы 40 минут инкубировали в солевом растворе с добавлением теофиллина. Это вещество снижает активность фермента фосфодиэстеры, который блокирует активность аденилатциклазы, преобразующей цАМФ в АМФ. Обработка нейронов теофиллином не увеличивала амплитуду деполяризационного сдвига МП нейронов, вызванную аппликацией лидокаина (рис. 2.6) или кофеина. Различия пиковой амплитуды изменений MP между контрольной группой и группой нейронов, обработанных теофиллином, были статистически не существенны.

Для модификации кальций-зависимой сигнальной системы использовали кофеин, который увеличивает выброс ионов кальция из эндоплазматического ретикулюма.

Нейроны третьей группы в течение 40 минут инкубировали в физиологическом растворе с добавлением кофеина. Обработка клеток кофеином так же не оказывало существенного влияние на амплитуду реакций нейронов на аппликацию лидокаина (рис. 2.6) или кофеина. Различия пиковой амплитуды изменений МП между контрольной группой и группой нейронов обработанных кофеином были статистически не существенны.

Рис. 2.6. Усредненные по группе нейронов реакции, вызванные аппликацией физиологических концентраций лидокаина.

Синяя линия – реакция контрольной группы нейронов.

Розовая линия – через 40 минут инкубации с теофиллином.

Желтая линия – через 40 минут инкубации с кофеином.

Голубая линия – через 40 минут инкубации с теофиллином и кофеином Коричнева линия – через 40 минут инкубации с теофиллином, кофеином совместно с фемтомолярными концентрациями лидокаина.

Таким образом, модификация только одной из сигнальных систем оказалась недостаточной для сенситизации нейронов.

Для усиления фармакологических воздействий на сигнальные системы нейроны четвертой группы инкубировали в солевом растворе с добавлением теофиллина и кофеина. Воздействия на цАМФ и кальций-зависимые сигнальные системы приводили к сенситизации нейронов. Сенситизация проявлялась в увеличение амплитуды деполяризационного сдвига МП, вызываемого аппликацией физиологических концентраций лидокаина и кофеина (рис. 2.6). Различия пиковой амплитуды изменений MП между контрольной группой и группой нейронов, обработанных теофиллином и кофеином, были статистически существенны (PU0.001).

В пятой серии экспериментов проверялось предположение, что сочетание приемов прекондиционирования, и сенситизации, могут повысить чувствительность к низким концентрациям, а так же скорректировать реакции сенситизированных клеток на эффективные концентрации веществ. Лидокаин использовали в фемтомолярных концентрациях, которые значительно ниже эффективных концентраций.

Прекондиционирование лидокаином проводили одновременно с сенситизацией клеток.

Нейроны пятой группы инкубировали 40 минут в солевом растворе с добавлением теофиллина, кофеина и фемтомолярных концентраций лидокаина. Амплитуды реакций на аппликацию физиологических концентраций лидокаина в этой группе были сравнимы с реакцией в контрольной группе. Прекондиционирование низкими концентрациями лидокаина блокировало увеличение амплитуды реакции на аппликацию физиологических концентраций лидокаина, которое наблюдалось после инкубации клеток с теофиллином и кофеином.

Таким образом, различия пиковой амплитуды изменений МП между контрольной группой и группой нейронов обработанных теофиллином, кофеином и фемтомолярными концентрациями лидокаина, были статистически не существенны, а между этой группой и группой нейронов обработанных только теофиллином и кофеином статистически существенны (PU0.001).

Прекондиционирование низкими концентрациями лидокаина не оказывало влияния на реакцию этой группы нейронов на аппликацию кофеина.

2.6. Исследование роли внутриклеточных регуляторных систем в механизмах нейрональной пластичности Руководитель темы: д.б.н. Ратушняк А.С.

Ответственный исполнитель: к.б.н. Лисачев П.Д.

Методом вестерн-блот анализа проведено изучение активации протеинкиназ MAP/ERK у нормальных виноградных улиток и животных с нарушенной способностью к формированию долговременных условных оборонительных рефлексов. Показано, что разные сроки формирования данного рефлекса характеризуются разным уровнем активации MAP/ERK-киназ. Введение нейротоксина 5,7-ДОТ, нарушающего функционирование серотониновых терминалей и редуцирующего способность к обучению, приводит к значительному снижению активации MAP/ERK-киназ на ранних стадиях обучения, что свидетельствует о важной роли серотонинэргической системы в индукции этого каскада при обучении. Таким образом, MAP/ERK-киназный внутриклеточный регуляторный каскад, играющий важную роль в выживании нейронов, регенерации и росте терминалей, участвует также в формировании условного оборонительного рефлекса пищевого отвращения у виноградной улитки.

2.7. Влияние агонистов и антагонистов серотонина и ГАМК на вызванные фокальные потенциалы на срезах гиппокампа и электрическую активность изолированных нейронов гиппокампа Руководитель темы: д.б.н. Ратушняк А.С.

Проведено сравнительное изучение вклада различных тормозных систем (ГАМК эргической и серотонинэргической) в регуляцию нейрональной возбудимости в гиппокампе мышей линий ASC и AKR. Исследование влияния экзогенного серотонина на амплитуду вызванных стимуляцией коллатералей Шаффера (КШ) популяционных спайков в области CA1 не выявило каких-либо различий в эффективности серотонина между мышами ASC и AKR. В то же время максимальная величина вызванных ответов в начале эксперимента у мышей ASC была существенно выше, чем у AKR, что свидетельствует о более высокой эффективности передачи возбуждения в системе КШ пирамидные нейроны CA1 у мышей с высокой предрасположенностью к каталепсии, по сравнению с некаталептиками. Последний результат согласуется с полученными ранее данными относительно связи вероятности развития спонтанных эпилептиформных разрядов в срезах гиппокампа с предрасположенностью к каталепсии. В настоящий момент мы исследуем роль ГАМК-эргической системы в регуляции величины вызванных ответов в гиппокампе у мышей, изучаемых линий.

2.8. Исследование и применение корреляционных связей между капнограммой и пневмограммой для контроля газообмена в организме Руководитель темы: д.б.н. Ратушняк А.С.

Ответственный исполнитель: Гришин В.Г.

С целью изучения механизмов биоуправления по пневмограмме разработан программно-аппаратный комплекс для определения мгновенной скорости воздушного потока (пневмограммы) вдыхаемого/выдыхаемого воздуха пациента. Комплекс состоит из датчика дыхания (пневмосенсора), аппаратного блока-преобразователя для ввода сигнала пневмограммы в компьютер и программного обеспечения для записи, воспроизведения и отображения на экране компьютера сигнала пневмограммы. Кроме этого производится расчет параметров дыхательного цикла в процессе эксперимента (рис. 2.7): частоты дыхания (ЧД), длительности вдоха (Твд), длительности выдоха (Твыд), длительности паузы (Пвд) на вдохе и длительности паузы на выдохе (Пвыд).

Рис. 2.7. Пример отображения на экране компьютера записи пневмограммы.

В настоящее время осуществляется сбор экспериментального материала с целью формализации параметров дыхательного цикла по пневмограмме. Формализации параметров дыхательного цикла позволит создать модель пневмограммы с целью дальнейшего моделирования механизма биоуправления по пневмограмме.

Для изучения корреляционных связей между капнограммой и пневмограммой был выполнен цикл экспериментов с одновременной записью капнограммы испытуемого на комплексе Control CO2 Monitor с параллельной записью пневмограммы на программно аппаратном комплексе для определения мгновенной скорости воздушного потока (пневмограммы) вдыхаемого/выдыхаемого воздуха пациента. Вид экрана при одновременной записи капнограммы и пневмограммы показан на рис. 2.8.

На рис. 2.9 показан пример идентификации (программа моделирования параметров) параметров капнограммы по реальной пневмограмме.

В настоящее время производится сбор и анализ экспериментального материала с целью выявления корреляционных связей между параметрами пневмограммы и капнограммы.

Рис. 2.8. Пример отображения на экране компьютера одновременной записи капнограммы и пневмограммы.

С целью разработки методов контроля интенсивности обмена веществ в организме человека были проведены исследования метаболизма человека при дыхании различными гипоксическими смесями при различных уровнях продолжительной гипоксии.

Углубленный индивидуальный анализ позволил установить значение фактора "индивидуального предпочтения" в характере реакции на гипоксию. Исследования проводились на спирометаболическом комплексе "ОКСИВ" (совместная разработка НГТУ, ИФ СО РАМН, КТИ ВТ СО РАН) с применением гипоксикатора "Тибет-4" (разработка ИФ СО РАМН).

Работы проводились совместно с лабораторией физиологии дыхания ИФ СО РАМН (зав. лаб. д.м.н. О.В. Гришин).

2.9. Действие нанокомпозитов и исходных материалов (порошков) облепихи и зеленого чая на мембранный потенциал электровозбудимых клеток (нейронов in vitro) Руководитель темы: д.б.н. Ратушняк А.С.

Исполнители: д.б.н. Запара Т.А., Симонова О.Г.

Разработки бионанокомпозитов (БНК) из растительного сырья открывают перспективу получения нового класса биологически активных соединений.

Механохимические технологии по переработке биовозобновляемого сырья в нанопрепараты для применения в сельском хозяйстве, пищевой промышленности и здравоохранении позволяют получать БНК с разной активностью. Молекулярный дизайн активных растительных препаратов в сотни раз увеличивает их биологическую усвояемость человеком и животными. Для практического внедрения технологии необходимо создание эффективных биотехнологических комплексов, биосенсорного скрининга, позволяющего контролировать результаты технологических операций на наноуровне. Это позволит осуществлять предварительный отбор БНК и контролировать их биобезопасность.

Рис. 2.9. Пример идентификации параметров капнограммы по реальной пневмограмме (программа моделирования параметров).

С использованием биосенсорного комплекса на основе изолированных электровозбудимых клеток исследовались нанобиокомпозиты из зеленого чая, облепихи и экстракты этих растений. Анализировалась реакция клеток на тестируемые композиты и экстракты по основной интегральной характеристике клетки – мембранному потенциалу (МП). Работа проведена на изолированных нейронах пресноводного моллюска (Lymnaea Stagnalis). Динамика МП позволяет определить биологическую активность, направленность, продолжительность действия и предельную концентрацию вещества.

Проведен первый предварительный этап исследований. Анализировалась реакция клеток на тестируемые композиты по основной интегральной характеристике клетки – мембранному потенциалу (МП). Работа проведена на изолированных нейронах пресноводного моллюска (Lymnaea Stagnalis). Результаты представлены на рис. 2.10.

Динамика МП позволяет определить биологическую активность вещества, направленность и продолжительность действия, предельную концентрацию и, в комплексе с воздействиями на отдельные молекулярные системы клеток, механизмы действия препаратов.

В результате показано, что (рис. 2.10):

1. Все композиты обладают биологической активностью.

2. В использованных концентрациях (6х10-5 мг/мл) экстракты не токсичны.

3. Все экстракты характеризуются выраженным действием.

4. Действие экстракта №1 приводит к быстрой деполяризации клетки (усреднение по 9 клеткам). Максимум достигается в течение 1 минуты и составляет 9-11 мВ.

Через 2-4 минуты деполяризация уменьшается на 4-5мВ. Такой уровень МП в дальнейшем сохраняется более 30 минут.

5. Исходный материал №1 гиперполяризует клетки на 3-5мВ. (усреднение по клеткам).

6. Экстракт №2 вызывает быструю двухфазную реакцию клеток с последующей тенденцией к незначительной деполяризации (усреднение по 8 клеткам).


7. Исходный материал №2 гиперполяризует клетки на 6-8 мВ. Реакция развивается в течение 2-4 минут и в дальнейшем сохраняется более 30 минут с тенденцией возвращения МП к исходному значению (усреднение по клеткам).

8. Для сравнения приведена реакция используемых клеток на серотонин.

Показано, что нанобиокомпозиты в сопоставимых концентрациях обладают большей активностью и продолжительностью действия в сравнении с классическими экстрактами.

Рис. 2.10. Изменения мембранного потенциала изолированных нервных клеток (Lymnaea Stagnalis) при действии нанокомпозитов и исходных материалов (порошков) облепихи и зеленого чая.

2.10. Исследования особенностей восприятия иксодовыми клещами хеморецепторных сигналов (в том числе феромонов человека.

Руководитель темы: д.б.н. Ратушняк А.С.

Ответственный исполнитель: д.б.н. Запара Т.А.

Иксодовые клещи являются основными переносчиками и резервуаром вируса клещевого энцефалита и боррелиозов. На каждой стадии развития (личинка, нимфа и имаго) клещи должны найти хозяина – позвоночное животное и хотя бы раз напиться крови, прежде чем они смогут перейти в следующую стадию. Поэтому типичными прокормителями клещей являются мелкие млекопитающие с быстрым оборотом популяции и высокой скоростью размножения. Клещи способны реагировать на физические раздражители: вибрацию и изменение температуры, химические и специфические биологические (шерсть, моча) раздражители, источником которых являются потенциальные хозяева – позвоночные животные. В силу особенностей цикла развития клещей, человек не является значимым прокормителем и представляет тупиковое звено в цепочке переноса вируса. Однако человек, как источник многих воспринимаемых клещом воздействий, подвергается нападению (и, как результат, инфицированию).

Поэтому представляет интерес исследование поведенческих и нейрофизиологических реакций иксодовых клещей, вызываемых специфическими раздражителями – половыми феромонами человека (рис. 2.11).

Были выявлены дифференцированные реакции иксодовых клещей на половые феромоны человека. Исследованы поведенческие реакции и электрические ответы, регистрируемые в определенной зоне центрального ганглия клещей на хемостимулы рецепторного органа Галлера. Вызванная локальная электрическая активность центрального ганглия клещей модифицировалась медиатором безпозвоночных – октопамином.

Рис. 2.11. Функциональная схема исследований хеморецепции иксодовых клещей.

2.11. Моделирование сложных технологических объектов управления Руководитель темы: д.т.н. Окольнишников В.В.

АСУ ТП выполняют многие функции, одной из которых является регулирование значений некоторых контролируемых АСУ ТП параметров ТОУ. Регулирование параметров можно условно разделить на непрерывное и дискретное регулирование.

Непрерывное автоматическое регулирование хорошо исследованная область автоматического управления с развитым математическим аппаратом. Целью дискретного автоматического регулирования в отличие от непрерывного автоматического регулирования является не поддержание значений отдельных технологических параметров в заданных пределах, а достижение экстремума некоторой целевой функции при выполнении необходимых технологических условий.

Методы математического моделирования для исследования таких систем неприменимы, так как отсутствуют явные математические зависимости между параметрами системы, изменения в системе дискретны и могут иметь случайный характер, имеется большое количество альтернативных вариантов. В этом случае наиболее приемлем метод имитационного моделирования.

Далее рассматривается применение имитационного моделирования для исследования фактических или потенциальных технологических объектов управления (ТОУ) некоторой автоматизированной системы управления, имеющих следующие особенности:

Неоднородность. ТОУ представляет собой конечное множество технических устройств различных типов, выполняющих определенные технологические функции.

Каждое техническое устройство может находиться в одном из возможных состояний.

Число возможных состояний – конечно. Возможные состояния подразделяются на рабочие состояния и неисправности. Каждое устройство, находящееся в рабочем состоянии, оказывает определенное влияние на некоторый внутренний параметр ТОУ.

Некоторые комбинации возможных состояний группы взаимосвязанных устройств являются запрещенными.

Протяженность. Устройства ТОУ физически распределены на некоторой территории. Расстояния между устройствами могут колебаться от метров до километров.

Агрессивная среда. По физическим условиям долгое пребывание человека на месте расположения технических устройств ТОУ либо дорого, либо небезопасно.

Управляемость. Для каждого типа технических устройств существует граф возможных переходов от одного состояния к другому. Переход каждого устройства от одного рабочего состояния к другому осуществляется либо ручной командой человека по месту расположения устройства, либо дистанционно с помощью автоматизированной системы управления.

Цель функционирования. Целями функционирования ТОУ являются:

поддержание значений внутренних, зависящих от функционирования ТОУ, параметров в заданных диапазонах в зависимости от значений внешних, не зависящих от функционирования ТОУ, параметров;

безопасное функционирование, то есть исключение запрещенных состояний.

Цели функционирования достигаются с помощью программ автоматического управления автоматизированной системы управления, которые дистанционно переводят технические устройства из одного состояния в другое. Программы автоматического управления реализуют некоторые абстрактные алгоритмы автоматического управления.

Цена функционирования. Цена функционирования есть некоторая целевая функция, отражающая затраты материальных ресурсов, требующихся для достижения цели функционирования. Цена функционирования складывается из многих факторов, в том числе и из цены рабочего времени. Здесь под ценой функционирования понимается расход материального ресурса, вызванного выполнением того или иного алгоритма управления.

Примером такого формально определенного ТОУ может быть искусственное подземное сооружение (шахта, тоннель). Техническими устройствами в этом случае могут быть вентиляторы, насосы, запорная аппаратура, роботы и т. п. Управление осуществляется с помощью АСУ ТП. Одной из целей функционирования может быть снижение уровня концентрации вредных газов в воздухе до предельно допустимой концентрации. Ценой функционирования может быть расход электроэнергии для достижения целей функционирования.

Необходимость изучения таких систем вызвана высокой опасностью неправильного функционирования, которое может нанести значительный экономический, экологический или другой ущерб, а также повлечь человеческие жертвы.

Автоматизированные системы управления допускают дистанционное управление отдельными устройствами и автоматическое управление (программно-логическое управление) группами устройств. Во втором случае автоматизированная система управления реализует некоторые заранее запрограммированные алгоритмы управления.

Эти алгоритмы могут включать в себя как элементы ситуационного управления (автоматический запуск при выполнении определенных условий), так и элементы перспективного управления, базирующегося на знаниях технологии функционирования ТОУ разработчиками алгоритмов управления.

1. В обоих случаях задачей моделирования является тестирование и настройка разработанных алгоритмов управления, автоматический выбор допустимой и близкой к оптимальной стратегии управления. Задачей моделирования является также проверка алгоритмов управления в условиях, когда часть технических устройств находится в нерабочем состоянии, и предсказание поведения ТОУ в чрезвычайных ситуациях.

Для адекватного воспроизведения поведения ТОУ структурированность модели должна соответствовать структурированности ТОУ. В общем случае модель может представлять собой комплекс взаимосвязанных компонентов. Компонентами общей модели могут быть процессы, подмодели или автономные модели.

Компоненты модели могут исполняться в некоторой аппаратно-программной среде – комплексно-испытательном моделирующем стенде (КИМС). Аппаратной частью КИМС может быть как автономная рабочая станция, так и локальная сеть рабочих станций.

При развитии КИМС аппаратная часть может быть расширена за счет подключения другой аппаратуры, например контроллеров, физических макетов технических устройств или самих технических устройств, если это позволяют размеры испытательного стенда.

Программная часть КИМС включает компоненты общей модели ТОУ, систему поддержки исполнения моделей (Run-time System), служебные программы. Программная часть КИМС может быть расширена за счет включения различных Автоматизированных рабочих мест (АРМ), баз данных (БД) и программных средств для решения других задач.

Компонентами общей модели рассматриваемого класса ТОУ являются:

модель технических устройств;

модель внутренних параметров ТОУ;

модель внешних параметров ТОУ;

модель системы автоматического управления;

программа вычисления целевой функции.

Модель технических устройств. Модель технических устройств естественным образом декомпозируется на подмодели отдельных устройств или подмодели групп устройств в зависимости оттого, что является единицами управления алгоритмов управления. Модель технического устройства имитирует переход технического устройства в одно из допустимых состояний в зависимости от команды управления.

Модель внутренних параметров ТОУ. Модель внутренних параметров ТОУ вычисляет значения внутренних параметров в зависимости от состояний технических устройств и значений внешних параметров.


Модель внешних параметров ТОУ. Модель внешних параметров ТОУ имитирует изменение во времени значений внешних, не зависимых от функционирования ТОУ, параметров. Если для целей моделирования изменения значений внешних параметров не существенны, то эту модель можно исключить.

Модель системы автоматического управления. Модель системы автоматического управления должна включать в себя программы, реализующие алгоритмы автоматического управления, и имитировать запуск этих программ при выполнении заданных условий или интерпретировать алгоритмы автоматического управления.

Определение и задание состава подмоделей и связей между ними дает возможность поэтапного развития общей модели. На начальных этапах некоторые модели могут быть упрощенными, а затем по мере необходимости более детализированными.

Для разработки и выполнения компонентов моделей требуется специализированная система технологического моделирования, ориентированная на моделирование рассматриваемого класса ТОУ. Эта система технологического моделирования должна включать в себя среду разработки моделей и среду исполнения моделей.

Среда разработки моделей. Входной язык системы технологического моделирования должен быть языком комбинированного (дискретного и непрерывного) имитационного моделирования, позволяющего описывать согласованное выполнение подмоделей в условном модельном времени.

Входной язык должен обеспечивать следующие минимально необходимые для моделирования рассматриваемого класса ТОУ возможности:

средства задания структуры модели, состоящей из подмоделей;

средства задания каналов связи между подмоделями и средства взаимодействия подмоделей;

средства задержки выполнения подмодели в модельном времени и средства синхронизации выполнения подмоделей;

средства генерации случайных величин;

средства обработки статистических данных;

собственные или заимствованные средства описания и интегрирования систем дифференциальных и алгебраических уравнений;

средства задания сценария моделирования;

средства задания нештатных и чрезвычайных ситуаций;

средства задания критериев моделирования и др.

Среда исполнения моделей. Среда исполнения моделей должна обеспечивать следующие возможности:

совместное исполнение подмоделей в модельном времени;

интерактивное взаимодействие с моделью;

визуализацию результатов моделирования;

взаимодействие с БД;

возможность останова модели и отложенного продолжения выполнения модели;

возможность выполнение модели с разными скоростями.

Некоторые из этих возможностей можно сосредоточить в рамках АРМ экспериментатора.

Возможность регулирования скорости выполнения модели требуется для визуализации выполнения модели в реальном времени или в линейной зависимости от реального времени с некоторым коэффициентом. Для целей визуализации процесса выполнения моделей требуется искусственное замедление процесса выполнения. Для целей нахождения оптимального варианта из множества возможных вариантов требуется быстрый счет, возможно с отключением визуализации.

Использование предлагаемого подхода моделирования ТОУ рассматриваемого класса может оказаться полезным при моделировании, как существующих ТОУ, так и при разработке новых систем.

Модель ТОУ на этапах предпроектного обследования и технического проектирования является инструментом быстрого прототипирования системы, определения исходных данных, опережающей разработки алгоритмов автоматического управления. Модель ТОУ на этапах разработки и опытной эксплуатации является инструментом проверки и настройки алгоритмов автоматического управления, определения оптимальных режимов управления.

Программное обеспечение (ПО) КИМС можно разделить на зависимое и независимое от конкретного ТОУ. Независимая (системная) часть ПО КИМС является переносимой и может быть переиспользована для быстрого моделирования другого ТОУ рассматриваемого класса.

2.12. Разработка интегрированной компьютерной среды для формального описания и моделирования сложных биологических систем Руководитель темы: Колпаков Ф.А.

Ответственный исполнитель: Толстых Н.И.

BioUML (http://www.biouml.org) – Biological Universal Modeling Language – это интегрированный расширяемый пакет программ, созданный с использованием языка программирования Java, который адаптирует подход визуального моделирования для формального описания и симуляции комплексных биологических систем (рис. 2.12).

Одной из важных отличительных черт BioUML является его гибкая и надежная интеграция с биологическими базами данных.

В основе BioUML лежит метамодель, которая обеспечивает абстрактное описание биологических систем посредством графов, что необходимо для формального описания широкого ряда комплексных систем. Данные, хранящиеся в биологических базах данных, SBML- и CellML-модели, а также данные о путях сигнальной трансдукции в BioPAX формате могут быть выражены формально в терминах метамодели и использованы данным пакетом программ. Такое формальное описание может применяться как для визуального отображения и редактирования структуры биологической системы, так и для автоматической генерации кода, необходимого для симуляции модели. Метамодель не зависит от предметной области и разбивает описание системы на три взаимосвязанных уровня:

1. Структура графа (graph structure) – структура системы описывается компартментализованным графом.

2. Уровень базы данных (database level) – каждый элемент графа может содержать ссылку на какой-либо объект базы;

3. Математическая модель (mathematical model) – любой элемент графа может быть элементом математической модели. BioUML поддерживает следующие математические элементы: переменные, формулы, уравнения, события, состояния и переходы.

Для работы с моделями BioUML использует две альтернативные моделирующие машины:

1. Java-машину – программа автоматически создает и компилирует Java код на основе визуальной модели (диаграммы) биологической системы.

2. MATLAB-машину – программа автоматически создает код для MATLAB и запускает предустановленный на рабочем месте MATLAB для симуляции модели с использованием библиотеки JMatlink.

Обе моделирующие машины оттестированы на полном наборе семантических SBML тестов. Подробная информация о тестах доступна в сети Интернет:

http://www.biouml.org/sbml_tests/overview.html.

Пакеты программ BioUML и BioUML Network Edition используются для разработки и развития ряда биологических баз данных:

BMOND (http://bmond.biouml.org, Biological MOdels aNd Diagrams) – специализированная база данных по регуляции генной экспрессии, транскрипционному фактору NF-B, апоптозу, воспалению и артериальной гипертонии;

Cyclonet (http://cyclonet.biouml.org) – интегрированная база данных по клеточному циклу и канцерогенезу;

LipidNet (http://demo.developmentontheedge.com/lipidnet) - Lipidomics knowledge base – база данных по биосинтезу липидов, их классификации и роли в клетке.

Рис. 2.12. Пример визуализации и симуляции модели клеточного цикла с использованием пакета программ BioUML.

2.13. Формальное описание, реконструкция и моделирование регуляции клеточного цикла в норме и патологии Руководитель темы: Колпаков Ф.А.

Исполнители: Шарипов Р.Н., Кондрахин Ю.В., Евшин И.С.

В рамках этой работы было продолжено формальное описание путей сигнальной трансдукции, контролирующей клеточный цикл в норме и при патологии (канцерогенезе), а также клеточную дифференцировку. Двенадцать созданных диаграмм-схем были размещены для публичного доступа по сети Интернет в базе данных BMOND (http://bmond.biouml.org). Эта база интегрирована с базой данных Cyclonet (http://cyclonet.biouml.org), которая содержит объединенные данные о клеточном цикле в норме и при патологии, необходимые для генерации моделей регуляции клеточного цикла в различных состояниях и численного моделирования его динамики. Работа по данному проекту проводилась совместно с российскими и европейскими партнерами в рамках гранта INTAS № 03-51-5218 “Building a comprehensive model of mammalian cell cycle regulatory network in normal and pathological states to predict potential anticancer pharmacological agents for key target molecules”.

Материалы, собранные в ходе этой работы, являются уникальными, поскольку при создании формального описания использовался метод ручной аннотации научных статей, опубликованных за последнее время. В ходе выполнения проекта акцент работы был сделан на исследование апоптоза как важного процесса, регулирующего судьбу клетки и не допускающего (в норме) появление делящихся переродившихся клеток с различными отклонениями. Важнейшим регулятором апоптоза является транскрипционный фактор NF-B, регулирующий экспрессию более чем 300 генов, в частности, генов-участников клеточного цикла (циклина Д1), а также ингибиторов каспаз, препятствующих прохождению апоптоза. Аномально высокая активность данного транскрипционного фактора была выявлена в ряде случаев рака молочной железы, кроме того, она приводила к развитию лекарственной устойчивости к ряду противоопухолевых препаратов, индуцирующих апоптоз. Комбинированное применение ингибиторов NF-B с индукторами апоптоза позволило значительно повысить эффективность химиотерапии.

Расширено формальное описание путей сигнальной трансдукции, регулирующих NF-B с использованием данных онкологии (рис. 2.13). Как показали результаты исследования литературы, картина активации зависимых генов достаточна сложная, так как редко, когда один транскрипционный фактор активирует конкретный ген, и чаще всего работает транскрипционный комплекс из различных факторов. Тем не менее, четко прослеживается критическая роль NF-B и регулируемых им генов в развитии рака, особенно если принять во внимание то, что все чаще звучат высказывания исследователей о воспалительной природе многих опухолей, в том числе и опухолей молочной железы.

2.14. Разработка новых методов для статистического анализа микрочиповых данных в нескольких независимых экспериментах Руководитель темы: Колпаков Ф.А.

Исполнители: Кондрахин Ю.В., Шарипов Р.Н., Евшин И.С.

В 2007 году завершена разработка статистического метода IDURO (Identification of Down- and Up-Regulated Objects) для анализа генной экспрессии, измеренной в нескольких независимых экспериментах, а также проведен мета-анализ пяти выборок данных, включающих в себя информацию микрочипового анализа о генной экспрессии в клетках рака молочной железы различной степени:

1. Hedenfalk I., et al.Gene expression profiles in hereditary breast cancer. N. Engl. J.

Med. 344, 539-48 (2001).

2. Ma X.J., et al. Gene expression profiles of human breast cancer progression. Proc.

Natl Acad. Sci. USA 100, 5974-9 (2003).

3. Sorlie T., et al. Gene expression patterns of breast carcinomas distinguish tumor subclasses with clinical implications. Proc. Natl Acad. Sci. USA 98, 10869- (2001).

4. Perou C.M., et al. Distinctive gene expression patterns in human mammary epithelial cells and breast cancers. Proc. Natl Acad. Sci. USA 96, 9212-17 (1999).

5. Zhao H., et al. Different gene expression patterns in invasive lobular and ductal carcinomas of the breast. Mol. Biol. Cell 15, 2523-36 (2004).

Всего в исследование рассматривались 47194 клонов и 24726 генов. Среди всех исследованных генов экспрессия 2696-ти (10.9%) была значимо снижена (p-value0.05), а 2875 (11.6%) – повышена. Для p-value0.01 число генов с измененной экспрессией оказалась снижена приблизительно вдвое: 1132 (4.6%) и 1075 (4.3%), соответственно.

Рис. 2.13. Схема активации гена хемокина CXCL1, играющего важную роль в репарации тканей человека при ранении, регуляции клеточного роста, ангиогенезе и воспалении.

Экспрессия данного гена постоянно повышена по сравнению с нормой в клетках меланомы человека (DGR0294, BMOND).

С использованием данного метода был также проведен мета-анализ данных о генной экспрессии в раке поджелудочной железы: Grutzmann R et al. Meta-analysis of microarray data on pancreatic cancer defines a set of commonly dysregulated genes. Oncogene 24, 5079-88 (2005).

Это позволило сравнить профили генной экспрессии, наблюдаемые в двух типа рака. Как показали результаты исследования, оба типа рака характеризуются достаточно большой корреляцией экспрессии генов основных групп, задействованных в процессах раковых клеток. Так, например, коэффициент корреляции для генов, контролирующих клеточный цикл, составил 0.703, а для генов, чьи белки участвуют в убиквитин-заисимом катаболизме – 0.954 (рис. 2.14).

Рис. 2.14. Сравнение генной экспрессии в раке молочной и поджелудочной желез: a) Гены клеточного цикла, b) Гены убиквитин-зависимого катаболизма.

2.15. Автоматизированная система контроля и управления ленточными конвейерами Руководитель темы: Меркулов И.В.

Автоматизированная система контроля и управления ленточными конвейерами (АСКУ ЛК) предназначена для работы в шахтах, в том числе, опасных по газу (метану) и угольной пыли, а также рудниках, где возможно образование взрывоопасных смесей.

Система АСКУ ЛК предназначена для:

централизованного автоматизированного контроля и управления работой разветвленных и неразветвленных конвейерных линий, состоящих из ленточных конвейеров;

централизованного или местного контроля и автоматизированного управления работой отдельных конвейеров, входящих или не входящих в состав конвейерной линии;

автоматической регистрации и сохранения информации о работе конвейеров и сопутствующего оборудования, командах управления и настройках, защитных отключениях и блокировках.

Система АСКУ ЛК представляет собой распределенную систему контроля и управления, состоящую из набора функциональных блоков (ФБ).

К ФБ относятся:

1. Блок преобразователя интерфейсов (БПИ).

2. Блок ретранслятора интерфейса RS-485 (БРИ).

3. Блок источника питания (БИП).

4. Блок управления конвейером (БУК).

5. Блок дискретного ввода-вывода (БДВВ).

6. Блок дискретного ввода (БДВ).

7. Блок аналогового ввода (БАВ).

Блок БПИ присутствует в системе в одном экземпляре и осуществляет преобразование интерфейса USB-порта компьютера с последовательным каналом связи RS-485. Блок БПИ и Автоматизированное рабочее место (АРМ) диспетчера расположены на поверхности. Остальные блоки устанавливаются во взрывоопасной зоне шахты или рудника. При длине линии связи между БПИ и другими ФБ, превышающей 1200 метров, применяется БРИ, позволяющий увеличить протяженность канала связи. Питание составных частей системы осуществляется от взрывозащищенных БИП с напряжением вольт.

Каждый конвейер управляется одним БУК и набором ФБ типа 4 – 7, который определяется типами и количеством контролируемых и управляющих параметров конвейера.

Структурная схема АСКУ ЛК представлена на рис. 2.15. Нижний уровень системы представляет собой совокупность аппаратных средств, управляемых либо с АРМ диспетчера в автоматическом режиме, либо от БУК в режиме местного управления.

Дискретные датчики и концевые выключатели, а также аналоговые датчики подключаются на входы блоков, которые располагаются вдоль конвейера и соединяются между собой и БУК двухпроводной линией связи интерфейса RS-485.

На крышке БУК размещаются кнопки местного управления конвейером и задания режимов работы, а также светодиодные индикаторы режимов и аварийных событий.

Переключение на местный режим управления осуществляется с пульта управления БУК. Один или несколько БУК могут программно устанавливаться как головные. В этом случае возможно включение с головного БУК, как отдельного конвейера, так и всей конвейерной линии. Запуск подающего конвейера, входящего в конвейерную линию, происходит после установления рабочей скорости принимающего конвейера, БУК которого вырабатывает разрешающий сигнал на включение подающего конвейера.

В АСКУ ЛК реализованы 4 режима управления конвейерами:

1. “Автоматический” – автоматическое управление конвейером с АРМ диспетчера.

2. “Местный-линия” – автоматическое управление конвейером с нижнего уровня системы.

3. “Местный” – местное автоматизированное управление конвейером.

4. “Автономный” – автономное управление конвейером.

Перевод конвейера на один из режимов управления осуществляется с головного БУК. Перевод конвейера в автономное управление осуществляется автоматически при потере связи БУК с АРМ диспетчера. Режим "Местный" отличается от режима “Местный линия” тем, что при режиме "Местный" запуск подающего конвейера осуществляется независимо от состояния принимающего конвейера.

Основным ФБ АСКУ ЛК является блок БУК. БУК выполнен в виде стального корпуса, в котором размещаются печатные платы с электронными компонентами и клеммник для подключения цепей питания и интерфейса RS485. Органы управления конвейером: кнопки "Пуск", "Стоп", "Сирена", "Сброс аварии" и кнопки установки режима работы (“Автоматический”, “Местный-линия”, “Местный”) – расположены на крышке БУК (рис. 2.16).

Программное обеспечение, исполняющееся в БУК, предназначено для выполнения следующих функций:

опрос аналоговых и дискретных модулей ввода/вывода;

передача значений параметров в АРМ диспетчера;

предпусковой контроль;

выполнение последовательности запуска и останова приводов конвейера по команде диспетчера или с пульта местного управления;

посылка команды запуска и останова всей конвейерной линии, если БУК сконфигурирован, как головной;

Диспетчерская АРМ диспетчера Блок RS-485 преобразователя Блок Компьютер интерфейсов бесперебойного питания Принтер Поверхность Шахта БИП-1.1 БИП-1.N БРИ RS-485 RS-485 RS-485 RS-485 RS- БУК-1 БДВВ-1.1 БАВ-1.1 БДВВ… БДВВ-1.N БАВ-1.N Датчики и исполнительные механизмы Ленточный конвейер RS- БИП-2.1 БИП-2.N RS-485 RS-485 RS-485 RS-485 RS- БУК-2 БДВВ-2.1 БАВ-2.1 БДВВ… БДВВ-2.N БАВ-1.N Датчики и исполнительные механизмы Ленточный конвейер RS- БИП-K.1 БИП-K.N RS-485 RS-485 RS-485 RS-485 RS- БУК-K БДВВ-K.1 БАВ-K.1 БДВВ… БДВВ-K.N БАВ-K.N Датчики и исполнительные механизмы Ленточный конвейер K Рис. 2.15. Структурная схема АСКУ ЛК.

контроль аналоговых и дискретных параметров;

контроль скорости ленты и барабанов;

аварийный останов конвейера при обнаружении признаков аварийной сигнализации;

экстренный останов конвейера при срабатывании соответствующих датчиков;

светодиодная индикация текущего состояния на пульте управления;

загрузка с АРМ диспетчера и сохранение в энергонезависимой памяти конфигурационных данных;

загрузка с АРМ диспетчера и перепрошивка энергонезависимой памяти внутреннего микроконтроллера.

Рис. 2.16. Внешний вид блока БУК.

В настоящее время разработанное оборудование передано для эксплуатации на шахту "Кыргайская" Кемеровской области. Предполагается использование аппаратного комплекса на других шахтах, в частности, на шахте "Сибиргинская".

Разработанный комплекс может быть использован не только для управления ленточными конвейерами, а также для управления другими подсистемами: газовый контроль, система водоотлива и др.

3. МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ИНТЕГРАЦИОННЫЕ ПРОЕКТЫ СО РАН 3.1. Междисциплинарный интеграционный проект № 5 СО РАН "Комплексное исследование генетических механизмов нарушений поведения животных и человека на генном, клеточном, организменном и популяционном уровнях. Роль серотонина мозга" Руководитель темы: д.б.н. Ратушняк А.С.

Ответственный исполнитель: д.б.н. Запара Т.А.

Одной из поведенческих реакций животных является каталепсия. Это пассивная защитная реакция замирания, в естественных условиях связанная со страхом. У мышей реакцию замирания можно вызвать щипком в области загривка (щипковая каталепсия).



Pages:   || 2 | 3 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.