Модели и моделирование в биологии - OXFORDST.RU

Модели и моделирование в биологии

Использование метода моделирования в биологии

  • Метод моделирования в биологии — в чем суть
    • Для чего и в каких случаях используется
  • Основы моделирования биологических процессов и систем
    • Какие виды моделей применяются
  • Метод моделирования как средство достижения метапредметных результатов

Метод моделирования в биологии — в чем суть

Биология зародилась изначально как описательная наука. Со временем арсенал методов расширялся. В современной биологии используют 5 основных методов.

  1. Описание объектов и явлений, выявление их свойств.
  2. Сравнение — одновременное сопоставление объектов и явлений, выявление их сходств и различий.
  3. Сравнительно-исторический — сопоставление объектов и явлений из разных временных периодов, установление недоступных наблюдению взаимосвязей.
  4. Эксперимент — целенаправленное создание ситуации для изучения явления.
  5. Моделирование.

Биологическая модель — это упрощенное отображение объекта, явления, процесса или системы, которое отражает существенные особенности реального прототипа.

Изучение такой упрощенной системы позволяет получить информацию о другой, более сложной реальной системе. В этом изучении и состоит суть моделирования — процесса построения моделей для исследования.

Осторожно! Если преподаватель обнаружит плагиат в работе, не избежать крупных проблем (вплоть до отчисления). Если нет возможности написать самому, закажите тут.

Для чего и в каких случаях используется

Моделирование применяется для изучения абсолютно разных биологических феноменов. Поскольку системы природного мира зачастую являются сложными структурно-функциональными единицами, изучать их с помощью большинства обычных методов довольно тяжело.

С помощью упрощенных моделей можно изучать:

  • объекты: клетки и их составляющие, ткани, органы и системы органов, организмы, сообщества, биосферу, космические объекты и т. д;
  • явления: сезонные явления природы, особенности поведения животных, корневое давление и т. д.;
  • процессы: происходящие в отдельных клетках, процессы жизнедеятельности, разложение и т. д.

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

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

  1. Сохранять и передавать информацию об объекте наблюдения: репортаж, рисунок, фотографию или копию предмета.
  2. Предугадать и наглядно показать, как будет выглядеть объект, которого еще нет, или который еще не удалось обнаружить. К примеру, методом моделирования пользовались физики, предугадывая свойства бозона Хиггса до его открытия.
  3. Изучить предмет, которого уже не существует. Например, большинство знаний о динозаврах и живых существах тех времен основаны на изучении останков и окаменелостей. Используя их, были выстроены модели доисторических животных.
  4. Изучить характеристики объекта, работа с которым опасна — например, из-за радиоактивности.
  5. Узнать свойства конкретного объекта сложной структуры. Так, можно изучать строение сердца на модели отдельно от других систем организма.
  6. Исследовать свойства объекта, который слишком велик или мал: Солнечная система или атом.
  7. Изучить процесс, который протекает очень быстро или медленно: геологические модели, модель движения частиц воздуха.
  8. Избежать реального вмешательства в систему, которое может повлиять на результаты исследования, а также эффекта наблюдателя.
  9. Некоторые эксперименты невозможно проводить по этическим соображениям, но их можно провести на модели.

Основы моделирования биологических процессов и систем

Чтобы модель действительно отображала свойства отображаемого объекта или явления и могла рассматриваться как научный метод, необходимо правильно составить ее. Упрощенно алгоритм можно представить следующим образом.

  1. Определить и описать цель моделирования: объект, задачи, требования к качеству, критерии оценки.
  2. Проанализировать свойства объекта-прототипа, выделить из них существенные.
  3. Выбрать вид модели.
  4. Построить модель.
  5. Исследовать модель.
  6. Сделать выводы на основе моделирования, выявить свойства, присущие объекту-прототипу.

Какие виды моделей применяются

Модели в целом можно разделить на две большие категории:

  • материальные или предметные: анатомические муляжи, вещественные макеты;
  • информационные:
    • образные: рисунки и чертежи;
    • знаковые: словесные описания, формулы;
    • смешанные: таблицы, графики, схемы, диаграммы, блок-схемы и т. д.

Можно также выделить 2 разновидности моделей, в зависимости от фактора времени:

  • статические;
  • динамические.

Основных типов моделей в биологии 3:

  • биологические;
  • физико-химические;
  • математические и компьютерные.

В биологических моделях используют настоящих животных. На них ученые изучают различные состояния, в т. ч. болезни, встречающиеся как у этого вида животных, так и у человека.

Ученые искусственно вызывают генетические или приобретенные нарушения, чтобы отследить их причины и динамику развития, а также найти способ справиться с ними. Для этого к животным могут подсадить микробов, ввести токсины, изменить работу органов и систем органов, поменять рацион или поместить в искусственную среду обитания.

Такие модели широко распространены в генетике, физиологии и фармакологии.

Сущность физико-химических моделей в том, что они воспроизводят структуру биологических структур или процессов. Это напоминает наблюдение за естественным явлением, но смоделированное. К примеру, немецкий ученый М. Траубе в XIX веке сымитировал рост живой клетки. Современные модели нервной деятельности основаны в основном на принципах электроники и электротехники.

Некоторые растворы (к примеру, растворы Рингера, Тироде, Локка и др.) состоят из органических и неорганических веществ и имитируют внутреннюю среду живого организма.

С развитием IT-технологий большую роль отводят компьютерным моделям. Их возможно применить почти во всех сферах биологии. С помощью компьютерного анализа можно проанализировать исходные данные, в том числе изображения, и получить на выходе необходимые свойства, предсказание явления или поведения объекта.

Компьютерные модели работают как виртуальные эксперименты, в которых исследователь контролирует каждую переменную и фактор воздействия. Это дает виртуальным экспериментам преимущество перед реальными, в которых многие факторы неподконтрольны ученым, а также позволяет рассмотреть тщательно процесс, вне зависимости от времени его протекания в реальной жизни.

Метод моделирования как средство достижения метапредметных результатов

Моделирование в процессе обучения способно не только облегчить понимание биологических процессов, но и развить метапредметные навыки.

Когда обучающийся сам составляет модель, он проходит через все этапы алгоритма. Информация собирается, анализируется и обобщается, прежде чем воплотиться в модель. Такой интерактивный способ способствует лучшему усвоению материала.

Таким образом, применение моделей в обучении позволяет:

  • получить комплексное целостное представление об объекте, явлении или процессе;
  • провести логическую связь между предыдущими и последующими темами;
  • выяснить закономерности между частными понятиями внутри общих;
  • систематизировать и структурировать полученные знания, навыки и умения;
  • связать навыки, полученные на одном предмете, с другими: обществознанием, физикой, химией и т. д.

Статья «Моделирование в предметной области биология»

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА МОДЕЛИРОВАНИЯ
В ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ «БИОЛОГИЯ»

«Человек достигнет результата, только делая что-то сам. » Александр Пятигорский , философ, востоковед, профессор Лондонского университета

В основе Федерального государственного образовательного стандарта лежит системно-деятельностный подход. В парадигме системно-деятельностного подхода образовательный процесс трактуется не как трансляция научных знаний, их усвоение, воспроизводство, а как развитие познавательных способностей, основных психических новообразований . Для его реализации учитель должен создавать на уроке такие условия, при которых ученики не просто получают готовую информацию, а сами добывают ее. Для того чтобы стимулировать учащихся на поиск и обработку информации, педагогами используются разные методы. Одним из действенных методов является метод моделирования.

Моделирование – это процесс построения моделей для исследования и изучения объектов, процессов, явлений.

Модели в биологии применяются для изучения биологических структур, функций и процессов на разных уровнях организации живого: молекулярном, субклеточном, клеточном, органно-системном, организменном и популяционно-биоценотическом. Возможно также моделирование различных биологических феноменов, а также условий жизнедеятельности отдельных особей, популяций и экосистем.

Цель применения метода: повышение эффективности процесса обучения за счет увеличения наглядности, активизация образного мышления обучающихся, значительное повышение их интереса к биологии и создание условий для самореализации школьника.

Задачи :

1.Повысить эффективность обработки и структурирования информации.

2.Отработать умения выделять объект изучения в центральном образе; устанавливать логические связи между вспомогательными блоками.

3.Способствовать повышению эффективности хранения информации.

Новизна метода состоит в том, что учитель:

управляет познавательной деятельностью ученика, т.е. переходит с позиции носителя знаний в позицию организатора собственно познавательной деятельности обучающихся;

мотивирует познавательную деятельность ученика на уроке за счет коммуникации, взаимопонимания и добивается положительного отношения к биологии;

организует самостоятельную работу на уроке и дома;

создает ситуацию успеха, т.е. предлагает посильные задания каждому ученику;

создает положительную эмоциональную атмосферу учебного сотрудничества, которое реализуется в системе гуманных учебных взаимоотношений.

Использование метода моделирования возможно на всех этапах урока: изучение нового материала, закрепление изученного на уроке, проверка домашнего задания.

Моделирование может быть использовано как при организации индивидуальной работы учащихся, так и при работе в парах или малых группах.

В процессе создания моделей любого типа необходимо придерживаться общих правил:

Ставим цель моделирования.

Анализируем все известные свойства объекта моделирования.

Вычленяем существенные признаки объекта.

Выбираем форму представления модели.

Переносим полученные сведения на изучаемый объект .
На своих уроках я использую метод моделирования материальных объектов и процессов и информационное структурно-логическое моделирование.

В чем особенности каждого метода? Моделирование материальных объектов заключается в воссоздании образа того или иного объекта в упрощенном виде, доступном для восприятия учащимися в соответствии с возрастными и психофизическими особенностями, т.е. один и тот же объект может воссоздаваться несколько раз по мере накопления знаний. Например, одним из фундаментальных понятий в биологии является клетка. Эта тема многократно повторяется при изучении ботаники, зоологии, строения организма человека и в разделе «Общая биология». Однако учащиеся старших классов, так же, как и учащиеся младших классов, могут испытывать трудности при овладении этой темой. Это объясняется тем, что тема трудна для восприятия из-за объемности материала и сжатых сроков для её изучения. Как работает метод моделирования? В младших классах (5-6) создаются полуобъемные модели из пластилина на картоне или прозрачном носителе. В процессе создания модели учащиеся знакомятся с основными структурами клетки. В 7-8 классах модели становятся более детальными, с их помощью можно выявлять черты сходства и различия в строении клеток разных типов. В старших классах создаются объемные (3- D ) модели из пластилина, пенопласта, желатина и т.д. На каждом этапе усиливается детализация образа, закрепляются знания.

Читайте также  Налоги и их виды

Моделирование процессов так же позволяет учащимся глубже вникнуть в суть изучаемых процессов и явлений, получить образное представление об изучаемом процессе. Например, такие сложные для усвоения темы как «Митоз и деление клетки», «Репликация ДНК», «Биосинтез белка» и др. более эффективно усваиваются на динамических моделях. Материал усваивается лучше, чем при изучении с помощью таблиц и видеодемонстраций, т. к. позволяет учащимся работать в собственном ритме, осмысливая каждый этап изучаемого процесса.

Помимо процесса создания динамических моделей, весьма эффективным методом является моделирование процессов на компьютере при помощи различных программ. Наиболее простой и доступный способ – моделирование процессов в программе PowerPoint . Такие модели позволяют красочно иллюстрировать различные процессы, отображать динамику явлений. Их изготовление требует от учащихся навыков работы с графическими редакторами, что способствует развитию их творческого потенциала, повышает ИКТ-компетенцию.

В процессе материального моделирования учащиеся приобретают навыки преобразования информации, её структурирования, учатся выделять существенные признаки и отбрасывать второстепенные. Все эти навыки позволяют перейти к следующему этапу в обучении моделированию – созданию информационных структурно-логических моделей. Уже в 5-6 классах учащиеся вполне успешно овладевают техникой составления кластеров, схем, таблиц. Начиная с 7 класса учащиеся приобретают навыки составления интеллект-карт.

Составление интеллект-карты исключает бездумные механические процессы запоминания, активизируя операции логического мышления для организации поиска информации, её критической оценки и систематизации. Интеллект-карта реализуется в виде диаграммы, на которой изображены слова, идеи, задачи или другие понятия, связанные ветвями, отходящими от центрального понятия или идеи. В основе этой техники лежит принцип «радиантного мышления», относящийся к ассоциативным мыслительным процессам, отправной точкой или точкой приложения которых является центральный объект, и выражающийся в визуализации – сопровождении мыслительного процесса рисованием блок-схем, фиксирующих новые мысли, заключения и переходы между ними.

Правила составления интеллект-карт:

1. Начинайте работу с середины листа. Таким образом мысль сможет развиваться во всех направлениях без ограничений. Важной особенностью интеллект-карт является «концентрация на центральной части» мысли. Новые мысли, высказывания, термины группируются из одного центрального образа, как бы «отпочковываясь» от него. В то же время каждая «почка» становится центром следующей ассоциации. Выделение некоторых «направлений мысли» (в виде совокупности «узлов» и ветвей) отдельными цветами позволяет намного повысить выразительность «дерева» и улучшить его запоминание.

2. Если возможно, передайте основную идею рисунком. Одним рисунком Вы выражаете тысячу слов, к тому же при его создании задействуется воображение. Рисунок в центре листа привлекает внимание, не позволяет отвлекаться, активизирует мыслительный процесс.

3. Используйте разные цвета, не менее 3-х. Цвета активизируют мыслительный процесс не меньше, чем рисунки. Такая карта, раскрашенная цветными фломастерами, ручками или карандашами, становится живее и выразительнее, способствует творческому процессу и радует глаз. При этом необходимо помнить, что использование большого количества цветов, равно как и бессистемного их применения, нарушает композицию интеллект-карты, а, следовательно, внешний вид и удобочитаемость карты.

4. Соедините основные ответвления с рисунком в центре листа, а второстепенные и все остальные — друг с другом. В основе мыслительного процесса лежат ассоциации, следовательно, соединяя ответвления, вы лучше запоминаете информацию. Соединяя основные ответвления, вы тем самым создаете логическую основу для мыслительного процесса. Так ветки дерева расходятся во все стороны от общего ствола. Если между ветками и стволом (или большими и маленькими ветками) появятся промежутки, то ветки отвалятся. Тот же принцип действует и при создании интеллект-карт: если между основной идеей и ответвлениями нет связи, то все развалится (знания забудутся и улетучатся). Поэтому не забывайте о соединениях!

5. Ответвления должны быть не прямыми, а изогнутыми. Почему? Потому что прямые линии неинтересны мозгу, утомляют его. Изогнутые ответвления на интеллект-картах напоминают ветки дерева, и взгляду хочется проследить все их изгибы до конца. Ветви образуют связанную узловую структуру. Интеллект-карта представляет собой набор узлов и стрелок – «ветвей», которые прорастают из одного центра. От других, дочерних узлов также прорастают новые ветви и т.п. Таким образом, интеллект-карта образует связанную узловую структуру. При этом ветви расходятся во все стороны и никогда не сходятся в одну точку.

6. На каждой линии должно быть по одному ключевому слову. В этом случае интеллект-карта будет более выразительной и гибкой, ведь каждое слово или рисунок — это своеобразный множитель, вызывающий новые ассоциации и образующий новые связи. Отдельное слово вызывает целый ряд мыслей и идей, чего не скажешь о слове, входящем во фразу или предложение. Карта с ключевыми словами похожа на ладонь, в которой суставы всех пальцев подвижны, а карта с фразами или предложениями напоминает ладонь с расставленными и загипсованными пальцами. Нельзя делать «несколько одинаковых сущностей» на одной карте. Это значит, что каждое ключевое слово должно появиться на интеллект-карте только один раз. Недопустимо «закольцовывать» ключевые слова на интеллект-карте. Если необходимо «связать» стрелками несколько понятий с одним, это необходимо делать отдельными стрелками.

7. При рисовании интеллект-карт вместо длинного поясняющего текста старайтесь чаще использовать сокращения и аббревиатуры. Это необходимо не только для экономии места. Психология утверждает, что человек лучше запоминает короткие, необычные, привлекающие внимание слова, чем длинные мысли. При запоминании длинных мыслей возможно искажение смысла, что не бывает при запоминании аббревиатур. Также учтите, что аббревиатуру и сокращение легче записать и легче запомнить, что ускоряет составление интеллект карт. При составлении интеллект-карт используйте как уже известные и употребительные сокращения, так и созданные, изобретенные самими. Помните! Интеллект-карта, как бы красиво она ни была оформлена, всего лишь инструмент для лучшего запоминания, для написания конспекта, документа или произведения, но никак не заменяет его! Поэтому степень «детализации » интеллект-карты Вы определяете сами.

Обучение составлению интеллект-карт – длительный поэтапный процесс. Учащиеся должны научиться определять главную мысль текста, вычленять уровни и подуровни понятий, сопровождающие текст, научиться ассоциировать понятия и устанавливать связи между ними.

Модели (в биологии)

В биологии применяются в основном три вида М.: биологические, физико-химические и математические (логико-математические). Биологические М. воспроизводят на лабораторных животных определённые состояния или заболевания, встречающиеся у человека или животных. Это позволяет изучать в эксперименте механизмы возникновения данного состояния или заболевания, его течение и исход, воздействовать на его протекание. Примеры таких М. — искусственно вызванные генетические нарушения, инфекционные процессы, интоксикации, воспроизведение гипертонического и гипоксического состоянии, злокачественных новообразований, гиперфункции или гипофункции некоторых органов, а также неврозов и эмоциональных состояний. Для создания биологической М. применяют различные способы воздействия на генетический аппарат, заражение микробами, введение токсинов, удаление отдельных органов или введение продуктов их жизнедеятельности (например, гормонов), различные воздействия на центральную и периферическую нервную систему, исключение из пищи тех или иных веществ, помещение в искусственно создаваемую среду обитания и многие другие способы. Биологические М. широко используются в генетике, физиологии, фармакологии.

Физико-химические М. воспроизводят физическими или химическими средствами биологические структуры, функции или процессы и, как правило, являются далёким подобием моделируемого биологического явления. Начиная с 60-х гг. 19 в. были сделаны попытки создания физико-химической М. структуры и некоторых функций клеток. Так, немецкий учёный М. Траубе (1867) имитировал рост живой клетки, выращивая кристаллы CuSО 4 в водном растворе К 4 [Fе(СN) 6 ]: французский физик С. Ледюк (1907), погружая в насыщенный раствор К 3 РО 4 сплавленный СаСl 2 , получил — благодаря действию сил поверхностного натяжения и осмоса — структуры, внешне напоминающие водоросли и грибы. Смешивая оливковое масло с разными растворимыми в воде веществами и помещая эту смесь в каплю воды, О. Бючли (1892) получал микроскопические пены, имевшие внешнее сходство с протоплазмой; такая М. воспроизводила даже амёбоидное движение. С 60-х гг. 19 в. предлагались также разные физические М. проведения возбуждения по нерву. В М., созданной итальянским учёным К. Маттеуччи и немецким — Л. Германом, нерв был представлен в виде проволоки, окруженной оболочкой из проводника второго рода. При соединении оболочки и проволоки с гальванометром наблюдалась разность потенциалов, изменявшаяся при нанесении на участок «нерва» электрического «раздражения». Такая М. воспроизводила некоторые биоэлектрические явления при возбуждении нерва. Французский учёный Р. Лилли на М. распространяющейся по нерву волны возбуждения воспроизвёл ряд явлений, наблюдаемых в нервных волокнах (рефрактерный период, «всё или ничего» закон , двустороннее проведение). М. представляла собой стальную проволоку, которую помещали сначала в крепкую, а затем в слабую азотную кислоту. Проволока покрывалась окислом, который восстанавливался при ряде воздействий; возникший в одном участке процесс восстановления распространялся вдоль проволоки. Подобные М., показавшие возможность воспроизведения некоторых свойств и проявлений живого посредством физико-химических явлений, основаны на внешнем качественном сходстве и представляют лишь исторический интерес.

Позднее более сложные М., основанные на гораздо более глубоком количественном подобии, строились на принципах электротехники и электроники. Так, на основе данных электрофизиологических исследований были построены электронные схемы, моделирующие биоэлектрические потенциалы в нервной клетке, её отростке и в синапсе . Построены также механические машины с электронным управлением, моделирующие сложные акты поведения (образование условного рефлекса , процессы центрального торможения и пр.). Этим М. обычно придают форму мыши, черепахи, собаки (см. рис. 1—3 ). Такие М. также слишком упрощают явления, наблюдаемые в организме, и имеют большее значение для бионики , чем для биологии.

Читайте также  Иудаизм в России

Значительно большие успехи достигнуты в моделировании физико-химических условий существования живых организмов или их органов и клеток. Так, подобраны растворы неорганических и органических веществ (растворы Рингера, Локка, Тироде и др.), имитирующие внутреннюю среду организма и поддерживающие существование изолированных органов или культивируемых вне организма клеток (см. Культуры тканей ).

М. биологических мембран (плёнка из природных фосфолипидов разделяет раствор электролита) позволяют исследовать физико-химические основы процессов транспорта ионов и влияние на него различных факторов. С помощью химических реакций, протекающих в растворах в автоколебательном режиме, моделируют колебательные процессы, характерные для многих биологических феноменов, — дифференцировки, морфогенеза, явлений в сложных нейронных сетях и т. д.

Математические М. (математическое и логико-математическое описания структуры, связей и закономерностей функционирования живых систем) строятся на основе данных эксперимента или умозрительно, формализованно описывают гипотезу, теорию или открытую закономерность того или иного биологического феномена и требуют дальнейшей опытной проверки. Различные варианты подобных экспериментов выявляют границы применения математической М. и дают материал для её дальнейшей корректировки. Вместе с тем «проигрывание» математического М. биологического явления на ЭВМ часто позволяет предвидеть характер изменения исследуемого биологического процесса в условиях, трудно воспроизводимых в эксперименте. Математическая М. в отдельных случаях позволяет предсказать некоторые явления, ранее не известные исследователю. Так, М. сердечной деятельности, предложенная голландскими учёными ван дер Полом и ван дер Марком, основанная на теории релаксационных колебаний, указала на возможность особого нарушения сердечного ритма, впоследствии обнаруженного у человека. Из математической М. физиологических явлений следует назвать также М. возбуждения нервного волокна, разработанную английскими учёными А. Ходжкином и А. Хаксли. На основе теории нервных сетей американских учёных У. Мак-Каллока и У. Питса строятся логико-математические модели взаимодействия нейронов . Системы дифференциальных и интегральных уравнений положены в основу моделирования биоценозов (В. Вольтерра, А. Н. Колмогоров). Марковская математическая М. процесса эволюции построена О. С. Кулагиной и А. А. Ляпуновым. И. М. Гельфандом и М. Л. Цетлиным на основе теории игр и теории конечных автоматов разработаны модельные представления об организации сложных форм поведения. В частности, показано, что управление многочисленными мышцами тела строится на основе выработки в нервной системе некоторых функциональных блоков — синергий, а не путём независимого управления каждой мышцей. Создание и использование математических и логико-математических М., их совершенствование способствуют дальнейшему развитию математической и теоретической биологии.

Лит.: Моделирование в биологии. Сб. ст., пер. с англ., М., 1963; Новик И. Б., О моделировании сложных систем, М., 1965; Кулагина О. С., Ляпунов А. А., К вопросу о моделировании эволюционного процесса, в кн.: Проблемы кибернетики, в. 16, М., 1966; Модели структурно-функциональной организации некоторых биологических систем. [Сб. ст.], М., 1966; Математическое моделирование жизненных процессов. Сб. ст., М., 1968; Теоретическая и математическая биология, пер. с англ., М., 1968; Моделирование в биологии и медицине, Л., 1969; Бейли Н., Математика в биологии и медицине, пер. с англ., М., 1970; Управление и информационные процессы в живой природе, М., 1971; Эйген М., Молекулярная самоорганизация и ранние стадии эволюции, «Успехи физических наук», 1973, т. 109, в. 3.

Большая советская энциклопедия. — М.: Советская энциклопедия . 1969—1978 .

Модели и моделирование в биологии

Г.Ю. Ризниченко — профессор, био-фак МГУ им. М.В. Ломоносова

ЛЕКЦИЯ 1
ВВЕДЕНИЕ. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ В БИОЛОГИИ

Понятие модели. Объекты, цели и методы моделирования. Модели в разных науках. Компьютерные и математические модели. История первых моделей в биологии. Современная классификация моделей биологических процессов. Регрессионные, имитационные, качественные модели. Принципы имитацуионного моделирования и примеры моделей. Специфика моделирования живых систем.

Компьютеры в современном мире стали привычными для человеческой деятельности: в финансовой сфере, в бизнесе, промышленности, образовании, сфере досуга. Благодаря компьютерам западной цивилизации удалось существенно продвинуться в следующих направлениях.

  • Автоматизация трудовой деятельности во всех сферах
  • Информационная революция. Возможность хранить и структурировать огромные и самые разнообразные массивы информации и производить быстрый и эффективный поиск необходимой информации.
  • Прогнозирование. Компьютер позволяет строить имитационные модели сложных систем, проигрывать сценарии и делать прогнозы.
  • Оптимизация. Любая человеческая деятельность, в том числе обыденная жизнь требует постоянной оптимизации действий. В процессе эволюции сформировались биологические системы, которые оказываются оптимальными в том или ином смысле, например, в смысле наиболее экономичного использования энергии. Для того чтобы формализовать целевую функцию, то есть ответить на вопрос, что же является для системы оптимальным, необходимо сформулировать модель оптимизируемого процесса и критерии оптимизации. Компьютер позволяет проектировать и реализовать различные алгоритмы оптимизации.

Компьютер работает не с самой системой, а с моделью. Что же такое МОДЕЛЬ?

Наиболее простой и общий ответ на этот вопрос: модель — это копия объекта, в некотором смысле «более удобная», допускающая манипуляции в пространстве и во времени.

При моделировании, выборе и формулировке модели, определяющими обстоятельствами являются объект, цель и метод (средства) моделирования.
В нашем курсе объектами моделирования будут биологические процессы разного уровня организации.

Методами моделирования служат методы динамической теории систем. Средства — дифференциальные и разностные уравнения, методы качественной теории дифференциальных уравнений, компьютерная симуляция.

  1. Выяснение механизмов взаимодействия элементов системы
  2. Идентификация и верификация параметров модели по экспериментальным данным.
  3. Оценка устойчивости системы (модели). Само понятие устойчивости требует формализации.
  4. Прогноз поведения системы при различных внешних воздействиях, различных способах управления и проч.
  5. Оптимальное управление системой в соответствии с выбранным критерием оптимальности.

Примеры моделей.
1. Портрет дамы.

Пусть некто заказывает художнику написать портрет любимой женщины. Рассмотрим объект, метод (средства) и цель моделирования.
Объектом моделирования является женщина.

Метод (средства) — краски, кисти, холст. Эмаль, если портрет будет сделан на медальоне, как это было принято в прошлые века. Фотоаппарат и пленка. Рекламный щит, если некто хочет, чтобы его даму видели все, кто проезжает по оживленной магистрали. Обложка журнала, или экран телевизора. Наконец, сам художник, фотограф или рекламное агентство в лице своих дизайнеров.

Цель. При моделировании целью, как правило, является манипуляция с пространством и временем. Сохранить облик дамы во времени. Повесить портрет в гостиной, или медальон с изображением любимой — на шею, как это делали в старину. Чтобы потомки восхищались красотой дамы и своим пращуром, которому удалось запечатлеть такую красоту.
Другая цель — воспроизведение изображения (модели) объекта с целью сделать модель доступной некоторому кругу людей. Или многократно тиражировать, если некто хочет, чтобы образ дамы увидели миллионы.

2. Самолет в аэродинамической трубе. Помещая самолет в аэродинамическую трубу и испытывая его в различных воздушных потоках, мы решаем задачу взаимодействия системы с внешней средой. Это еще одна очень важная цель моделирования. При этом в корпусе самолета не обязательно должны находиться кресла, и тем более, стюардессы. Какие из свойств объекта необходимо учесть, а какие можно опустить, степень подробности воспроизведения моделью объекта, определяется теми вопросами, на которые хотят ответить с помощью модели.

3. Аквариум является примером физического моделирования. В аквариуме можно моделировать водную экосистему — речную, озерную, морскую, заселить ее некоторыми видами фито- и зоопланктона, рыбами, поддерживать определенный состав воды, температуру, даже течения. И строго контролировать условия эксперимента. Какие компоненты естественной системы будут воспроизведены, и с какой точностью, зависит от цели моделирования.

4. Выделенные из листьев хлоропласты. На выделенных системах часто изучают процессы, происходящие в живой системе, в этом смысле фрагмент является моделью целой живой системы. Выделение более простой системы позволяет исследовать механизмы процессов на молекулярном уровне. При этом исключается регуляция со стороны более высоких уровней организации, в данном случае, со стороны растительной клетки, листа, наконец, целого растения. В большинстве случаев наблюдать процессы на молекулярном уровне в нативной (ненарушенной) системе не представляется возможным. Говорят, что изученные на выделенном хлоропласте первичные процессы фотосинтеза являются моделью первичных процессов фотосинтеза в живом листе. К сожалению, этот метод фрагментирования приводит к тому, что «…живой ковер жизни распускается по ниточкам, каждая ниточка досконально изучается, но волшебный рисунок жизни оказывается утрачен» (лауреат Нобелевской премии по биохимии Л. Поллинг).

5. Бислойная липидная мембрана. Еще «более модельным» примером является изучение процессов ионного трансмембранного переноса на искусственной бислойной липидной мембране. Понятно, что в реальных биологических объектах мембраны чаще всего не бислойные, а многослойные, содержат встроенные белки и другие компоненты, поверхность их не является плоской и обладает множеством других индивидуальных особенностей. Однако, чтобы изучить законы образования поры, через которую ион проходит сквозь мембрану внутрь клетки или органеллы, необходимо создать «чистую», «модельную» систему, которую можно изучать экспериментально, и для которой можно использовать хорошо разработанное наукой физическое описание.

6. Популяция дрозофилы, является классическим объектом моделирования микроэволюционного процесса и примером исключительно удачно найденной модели. Еще более удобной моделью являются вирусы, которые можно размножать в пробирке. Хотя не вполне ясно, справедливы ли эволюционные закономерности, установленные на вирусах, для законов эволюции высших животных. В лекции 11 мы увидим, что хорошей моделью микроэволюционных процессов являются также микробные популяции в проточном культиваторе.
Из приведенных примеров видно, что любая физическая модель обладает конкретными свойствами физического объекта. В этом ее преимущества, но в этом и ее ограничения.

Компьютерные модели содержат «знания» об объекте в виде математических формул, таблиц, графиков, баз данных и знаний. Они позволяют изучать поведение системы при изменении внутренних характеристик и внешних условий, проигрывать сценарии, решать задачу оптимизации. Однако каждая компьютерная реализация соответствует конкретным, заданным параметрам системы. Наиболее общими и абстрактными являются математические модели.

Читайте также  О вреде планирования и пользе лени

Математические модели описывают целый класс процессов или явлений, которые обладают сходными свойствами, или являются изоморфными. Наука конца 20 века — синергетика, показала, что сходными уравнениями описываются процессы самоорганизации самой разной природы: от образования скоплений галактик до образования пятен планктона в океане.

Если удается сформулировать «хорошую» математическую модель, для ее исследования можно применить весь арсенал науки, накопленный за тысячелетия. Недаром многие классики независимо высказывали одну и ту же мудрую мысль:

«Область знания становится наукой, когда она выражает свои законы в виде математических соотношений»

С этой точки зрения самая «научная» наука ? физика. Она использует математику в качестве своего естественного языка. Все физические законы выражаются в виде математических формул или уравнений.

В химию математика пришла в тридцатые годы 20 века вместе с химической кинетикой и физической химией. Сейчас книги по химии, в особенности по химической кинетике, физической химии, квантовой химии полны математическими символами и уравнениями.

Чем более сложными являются объекты и процессы, которыми занимается наука, тем труднее найти математические абстракции, подходящие для описания этих объектов и процессов. В биологию, геологию и другие «описательные науки» математика пришла по настоящему только во второй половине 20 века.

Первые попытки математически описать биологические процессы относятся к моделям популяционной динамики. Эта область математической биологии и в дальнейшем служила математическим полигоном, на котором «отрабатывались» математические модели в разных областях биологии. В том числе модели эволюции, микробиологии, иммунологии и других областей, связанных с клеточными популяциями.

Самая первая известная модель, сформулированная в биологической постановке, ? знаменитый ряд Фибоначчи, который приводит в своем труде Леонардо из Пизы в 13 веке. Это ряд чисел, описывающий количество пар кроликов, которые рождаются каждый месяц, если кролики начинают размножаться со второго месяца и каждый месяц дают потомство в виде пары кроликов. Ряд представляет последовательность чисел:

Моделирование в биологии

2.1 Моделирование в биологии

Модели в биологии применяются для моделирования биологических структур, функций и процессов на разных уровнях организации живого: молекулярном, субклеточном, клеточном, органно-системном, организменном и популяционно-биоценотическом. Возможно также моделирование различных биологических феноменов, а также условий жизнедеятельности отдельных особей, популяций и экосистем.

В биологии применяются в основном три вида моделей: биологические, физико-химические и математические (логико-математические). Биологические модели воспроизводят на лабораторных животных определённые состояния или заболевания, встречающиеся у человека или животных. Это позволяет изучать в эксперименте механизмы возникновения данного состояния или заболевания, его течение и исход, воздействовать на его протекание. Примеры таких моделей — искусственно вызванные генетические нарушения, инфекционные процессы, интоксикации, воспроизведение гипертонического и гипоксического состоянии, злокачественных новообразований, гиперфункции или гипофункции некоторых органов, а также неврозов и эмоциональных состояний. Для создания биологической модели применяют различные способы воздействия на генетический аппарат, заражение микробами, введение токсинов, удаление отдельных органов или введение продуктов их жизнедеятельности (например, гормонов), различные воздействия на центральную и периферическую нервную систему, исключение из пищи тех или иных веществ, помещение в искусственно создаваемую среду обитания и многие другие способы. Биологические модели широко используются в генетике, физиологии, фармакологии.

Физико-химические модели воспроизводят физическими или химическими средствами биологические структуры, функции или процессы и, как правило, являются далёким подобием моделируемого биологического явления. Начиная с 60-х гг. 19 в. были сделаны попытки создания физико-химической модели структуры и некоторых функций клеток. Так, немецкий учёный М. Траубе (1867) имитировал рост живой клетки, выращивая кристаллы CuSО4 в водном растворе К4[Fе(СN)6]: французский физик С. Ледюк (1907), погружая в насыщенный раствор К3РО4 сплавленный СаСl2, получил — благодаря действию сил поверхностного натяжения и осмоса — структуры, внешне напоминающие водоросли и грибы. Смешивая оливковое масло с разными растворимыми в воде веществами и помещая эту смесь в каплю воды, О. Бючли (1892) получал микроскопические пены, имевшие внешнее сходство с протоплазмой; такая модель воспроизводила даже амебовидное движение. С 60-х гг. 19 в. предлагались также разные физические модели проведения возбуждения по нерву. В модели, созданной итальянским учёным К. Маттеуччи и немецким — Л. Германом, нерв был представлен в виде проволоки, окруженной оболочкой из проводника второго рода. При соединении оболочки и проволоки с гальванометром наблюдалась разность потенциалов, изменявшаяся при нанесении на участок «нерва» электрического «раздражения». Такая модель воспроизводила некоторые биоэлектрические явления при возбуждении нерва. Французский учёный Р. Лилли на модели распространяющейся по нерву волны возбуждения воспроизвёл ряд явлений, наблюдаемых в нервных волокнах (рефрактерный период, «всё или ничего» закон, двустороннее проведение). Модель представляла собой стальную проволоку, которую помещали сначала в крепкую, а затем в слабую азотную кислоту. Проволока покрывалась окислом, который восстанавливался при ряде воздействий; возникший в одном участке процесс восстановления распространялся вдоль проволоки. Подобные модели, показавшие возможность воспроизведения некоторых свойств и проявлений живого посредством физико-химических явлений, основаны на внешнем качественном сходстве и представляют лишь исторический интерес.

Позднее более сложные модели, основанные на гораздо более глубоком количественном подобии, строились на принципах электротехники и электроники. Так, на основе данных электрофизиологических исследований были построены электронные схемы, моделирующие биоэлектрические потенциалы в нервной клетке, её отростке и в синапсе. Построены также механические машины с электронным управлением, моделирующие сложные акты поведения (образование условного рефлекса, процессы центрального торможения и пр.).

Значительно большие успехи достигнуты в моделировании физико-химических условий существования живых организмов или их органов и клеток. Так, подобраны растворы неорганических и органических веществ (растворы Рингера, Локка, Тироде и др.), имитирующие внутреннюю среду организма и поддерживающие существование изолированных органов или культивируемых вне организма клеток.

Модели биологических мембран (плёнка из природных фосфолипидов разделяет раствор электролита) позволяют исследовать физико-химические основы процессов транспорта ионов и влияние на него различных факторов. С помощью химических реакций, протекающих в растворах в автоколебательном режиме, моделируют колебательные процессы, характерные для многих биологических феноменов, — дифференцировки, морфогенеза, явлений в сложных нейронных сетях и т. д.

Математические модель (математическое и логико-математическое описания структуры, связей и закономерностей функционирования живых систем) строятся на основе данных эксперимента или умозрительно, формализованно описывают гипотезу, теорию или открытую закономерность того или иного биологического феномена и требуют дальнейшей опытной проверки. Различные варианты подобных экспериментов выявляют границы применения математической модели и дают материал для её дальнейшей корректировки. Математическая модель в отдельных случаях позволяет предсказать некоторые явления, ранее не известные исследователю. Так, модель сердечной деятельности, предложенная голландскими учёными ван дер Полом и ван дер Марком, основанная на теории релаксационных колебаний, указала на возможность особого нарушения сердечного ритма, впоследствии обнаруженного у человека. Из математической модели физиологических явлений следует назвать также модель возбуждения нервного волокна, разработанную английскими учёными А. Ходжкином и А. Хаксли. На основе теории нервных сетей американских учёных У. Мак-Каллока и У. Питса строятся логико-математические модели взаимодействия нейронов. Системы дифференциальных и интегральных уравнений положены в основу моделирования биоценозов (В. Вольтерра, А. Н. Колмогоров). Марковская математическая модель процесса эволюции построена О. С. Кулагиной и А. А. Ляпуновым. И. М. Гельфандом и М. Л. Цетлиным на основе теории игр и теории конечных автоматов разработаны модельные представления об организации сложных форм поведения. В частности, показано, что управление многочисленными мышцами тела строится на основе выработки в нервной системе некоторых функциональных блоков — синергий, а не путём независимого управления каждой мышцей. Создание и использование математических и логико-математических М., их совершенствование способствуют дальнейшему развитию математической и теоретической биологии.

Метод моделирования в биологии является средством, позволяющим устанавливать все более глубокие и сложные взаимосвязи между биологической теорией и опытом. В последнее столетие экспериментальный метод в биологии начал наталкиваться на определенные границы, и выяснилось, что целый ряд исследований невозможен без моделирования. Если остановиться на некоторых примерах ограничений области применения эксперимента, то они будут в основном следующими: (19 с15)

— эксперименты могут проводиться лишь на ныне существующих объектах (невозможность распространения эксперимента в область прошлого);

— вмешательство в биологические системы иногда имеет такой характер, что невозможно установить причины появившихся изменений (вследствие вмешательства или по другим причинам);

— некоторые теоретически возможные эксперименты неосуществимы вследствие низкого уровня развития экспериментальной техники;

— большую группу экспериментов, связанных с экспериментированием на человеке, следует отклонить по морально — этическим соображениям.

Но моделирование находит широкое применение в области биологии не только из-за того, что может заменить эксперимент. Оно имеет большое самостоятельное значение, которое выражается, по мнению ряда авторов (19, 20,21), в целом ряде преимуществ:

1. С помощью метода моделирования на одном комплексе данных можно разработать целый ряд различных моделей, по-разному интерпретировать исследуемое явление, и выбрать наиболее плодотворную из них для теоретического истолкования;

2. В процессе построения модели можно сделать различные дополнения к исследуемой гипотезе и получить ее упрощение;

3. В случае сложных математических моделей можно применять ЭВМ;

4. открывается возможность проведения модельных экспериментов (синтез аминокислот по Миллеру) (19 с152).

Все это ясно показывает, что моделирование выполняет в биологии самостоятельные функции и становится все более необходимой ступенью в процессе создания теории. Однако моделирование сохраняет свое эвристическое значение только тогда, когда учитываются границы применения всякой модели.

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: