1 Государственное бюджетное профессиональное образовательное учреждение Республики Дагестан «Дагестанский базовый медицинский колледж им.Р.П.Аскерханова» Специальность 31.02.02 Акушерское дело Квалификация – Акушерка /Акушер Индивидуальный проект Тема: Компьютерное моделирование биологического процесса Индивидуальный проект Студент(–ка) 1 курса группы АБ2 Алиевой Хатун Булатовны подпись_____________________________ Руководитель: Курбанова Марина Тофиковна подпись_____________________________ Махачкала, 2024 г. 2 СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ .............................................................................................................. 3 1. Теоретические аспекты изучения компьютерного моделирования ............ 5 1.1. Понятие моделирования................................................................................ 5 1.2. Моделирование в биологии .......................................................................... 7 2. Преимущества и ограничения компьютерного моделирования ................ 12 2.1. Преимущества компьютерного моделирования в биологии ................... 12 2.2. Ограничения и осложнения компьютерного моделирования ................. 13 3. Примеры компьютерного моделирования ................................................... 15 ЗАКЛЮЧЕНИЕ ..................................................................................................... 17 СПИСОК ИСТОЧНИКОВ .................................................................................... 18 3 ВВЕДЕНИЕ Актуальность исследования. В современной биологии накоплены беспрецедентно огромные объемы экспериментальных данных, хранение, обработка и осмысление которых невозможно без моделирования биологических систем и процессов. Методы и инструменты математического моделирования и компьютерных наук играют решающую роль в развитии современных областей молекулярной и клеточной биологии, структурной биологии, физико–химической биологии. В течении большого периода времени биология была описательной наукой, и мало приспособленной для прогнозирования наблюдаемых явлений. Но уже с появлением компьютерной техники многое поменялось. Вначале, наиболее востребованными в биологии были методы математической статистики, они позволяли корректно обрабатывать данные экспериментов и оценивать определенную значимость, благодаря которым делаются определенные выводы. Но, уже со временем, благодаря химии и физики в биологии стали использоваться сложные математические модели, позволяющие не только обрабатывать данные реальных экспериментов, но и способные предсказывать протекание биологических процессов в ходе виртуальных экспериментов. Модель – образ или прообраз какого–либо объекта или системы объектов, используемый, при определенных условиях в качестве их заместителя. Модели в биологии используются для моделирования биологических структур, функций и процессов на разных уровнях организации живого: молекулярном, субклеточном, клеточном, органно– системном, организменном и популяционно–биоценотическом. Возможно также моделирование разных биологических феноменов, а также условий жизнедеятельности отдельных особей, популяций и экосистем. Значение моделей компьютерного моделирования почти во всех областях биологии быстро растёт. Помимо анализа расчётных данных, в который входит обработка изображений, анализ нуклеотидных 4 последовательностей, кодирующих гены и отдельные белки и компьютерное обучение, в современной биологии также применяется компьютерное моделирование. Цель исследования: изучить теорию моделирования в биологии, а также преимущества и ограничения компьютерного моделирования. Задачи исследования: 1. Рассмотреть понятие моделирования. 2. Изучить моделирование в биологии. 3. Раскрыть преимущества моделирования в биологии. 4. Выявить ограничения и осложнения компьютерного моделирования. 5. Рассмотреть примеры компьютерного моделирования. 5 1. Теоретические аспекты изучения компьютерного моделирования Понятие моделирования 1.1. Моделирование – познавательный прием, одна из форм отражения. Моделирование характеризует один из важных путей познания. Возможность моделирования, т.е. переноса результатов, полученных в ходе построения и исследования моделей, на оригинал, основана на том, что модель в определенном смысле отображает, какие–либо его черты. При этом такое отображение основано на понятиях изоморфизма и гомоморфизма между изучаемым объектом и некоторым другим объектом–оригиналом и часто осуществляется путем предварительного исследования (теоретического или экспериментального) того и другого. Поэтому для успешного моделирования необходимо наличие уже сложившихся теорий исследуемых явлений, или хотя бы обоснованных гипотез, указывающих предельно допустимые при построении моделей упрощения. Результативность моделирования значительно возрастает, если при построении модели и переносе результатов с модели на оригинал, можно воспользоваться некоторой теорией, уточняющей связанную с используемой процедурой моделирования, идею подобия [1]. Для явлений одной и той же физической природы такая теория, созданная на понятии размерности физических величин, хорошо разработана. Но для моделирования сложных систем и процессов, например, биологических, используется теория больших систем, модели сложных динамических систем живой природы. Моделирование всегда используется вместе с другими общенаучными и специальными методами. Можно разделить «материальное» и «идеальное» моделирование. Первое можно рассматривать как экспериментальное, второе – как теоретическое. Такое разделение условно как в силу взаимосвязи обоюдного влияния этих методов, так и наличия гибридных форм, например, «мысленный эксперимент». «Материальное» моделирование делится на 6 физическое и предметно–математическое. «Идеальное» моделирование может совершаться на уровне самых общих, может быть не до конца осознанных, «модельных представлений». значительное распространение Моделирование в последние на ЭВМ, годы, получившее еще называют «кибернетическим», оно является предметно–математическим по форме и идеальным по содержанию. Моделирование тесно связано с экспериментом. Изучение какого–либо явления на его кибернетической модели можно рассматривать как особый вид эксперимента: «модельный эксперимент», различающийся от обычного («прямого» эксперимента) тем, что в процесс познания «промежуточное звено» – модель, являющаяся и средством, и объектом экспериментального исследования, заменяющим изучаемый объект. Модельный эксперимент позволяет изучать такие объекты, прямой эксперимент над которыми затруднен, экономически не выгоден или вообще невозможен в силу тех или иных причин [2]. Моделирование предполагает использование абстрагирования и идеализации. Отображая существенные свойства оригинала и отвлекаясь от несущественного, модель выступает как специфическая форма реализации абстракции. Выделяются три уровня абстракции: уровень потенциальной осуществимости, уровень «реальной» осуществимости и уровень практической целесообразности. На всех уровнях, однако, необходимо учесть, что моделирование оригинала не может дать полного знания о нем. Эта черта особенно существенна, когда предметом моделирования выступают сложные системы, поведение которых зависит от большого числа взаимосвязанных факторов разной природы. Такие системы отображаются в различных моделях. Поэтому появляется проблема сравнения (оценки адекватности) разных моделей одного и того же явления, что требует формулировки критериев сравнения. Примером такого рода моделей может служит моделирование различных форм деятельности мозга. Создаваемые модели интеллекта и психических функций – например, в виде эвристических 7 программ на ЭВМ – показывают, что моделирование мышления как информационного процесса возможно в различных аспектах: формально– логическом, индуктивном, нейрологическом, эвристическом и др. [8]. Моделирование в биологии 1.2. Модели в биологии применяются для моделирования биологических структур, функций и процессов на различных уровнях организации живого: молекулярном, субклеточном, организменном и клеточном, популяционно–биоценотическом. моделирование разных биологических органно–системном, Возможно феноменов, а также 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 отображают 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. генетические Примеры таких нарушения, моделей –– инфекционные воспроизведение гипертонического злокачественных новообразований, и искусственно процессы, интоксикации, гипоксического гиперфункции или вызванные состоянии, гипофункции некоторых органов, а также неврозов и эмоциональных состояний. Для создания биологической модели применяют разные 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 применяются в генетике, физиологии, фармакологии [5]. Физико–химические модели воспроизводят физическими или 8 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; 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 отдельные 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 качественном сходстве и представляют лишь исторический интерес. внешнем 9 Позднее более сложные модели, основанные на гораздо более глубоком количественном подобии, строились на принципах электротехники и электроники. Так, на основе данных электрофизиологических исследований были созданы 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.) [6]. Значительно большие успехи были 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) дозволяют исследовать физико–химические основы процессов транспорта ионов и влияние на него различных факторов. С помощью химических автоколебательном реакций, режиме, протекающих моделируют в растворах колебательные в 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, 10 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 создается 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 содействует дальнейшему развитию математической и теоретической биологии [3]. 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 отдельных примерах ограничений области применения эксперимента, то они будут в основном следующими: – эксперименты могут проводиться лишь на ныне существующих объектах; – вмешательство в биологические системы иногда имеет такой характер, 11 что невозможно определить 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, 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 [7]. 2. В процессе построения модели можно выработать различные дополнения к исследуемой гипотезе и обрести ее упрощение. 3. В случае сложных математических моделей можно применять ЭВМ. 4. Открывается возможность проведения модельных экспериментов (синтез аминокислот по Миллеру). Все это ясно показывает, что моделирование выполняет в биологии самостоятельные функции и становится все более необходимой ступенью в процессе создания теории. Однако моделирование свое эвристическое значение только тогда, когда учитываются границы применения всякой модели. 12 Преимущества и ограничения компьютерного моделирования 2. 2.1. Преимущества компьютерного моделирования в биологии Исследование сложных систем. Компьютерное моделирование позволяет ученым изучать сложные биологические и экологические системы, которые могут быть трудно или невозможно изучить в реальном мире. Например, моделирование может помочь в изучении взаимодействия различных видов в экосистеме или в анализе влияния изменения климата на распространение определенных видов. Моделирование позволяет ученым создавать упрощенные, но все еще реалистичные модели, которые помогают понять сложные процессы и предсказать их результаты. Экономия времени и ресурсов. Использование компьютерного моделирования позволяет сэкономить время и ресурсы, которые могут быть затрачены на проведение физических экспериментов или наблюдений в реальном мире. Моделирование позволяет ученым проводить виртуальные эксперименты, изменять параметры и условия и наблюдать результаты в кратчайшие сроки. Это позволяет ученым быстрее получать результаты и делать более точные прогнозы. Предсказание и прогнозирование. Компьютерное моделирование позволяет ученым предсказывать и прогнозировать поведение биологических и экологических систем в различных условиях. Моделирование позволяет ученым изменять параметры и условия и наблюдать, как это влияет на систему. Это помогает предсказывать, какие изменения могут произойти в будущем и какие меры могут быть предприняты для предотвращения негативных последствий [4]. Эксперименты в виртуальной среде. Компьютерное моделирование позволяет ученым проводить эксперименты в виртуальной среде, что может быть невозможно или нежелательно в реальном мире. Например, моделирование позволяет ученым изучать воздействие определенных факторов на экосистему без риска нанести ущерб реальной среде. Это также 13 позволяет ученым проводить эксперименты в условиях, которые трудно воссоздать в реальном мире, например, изменение климата или введение новых видов в экосистему. Обучение и образование. Компьютерное моделирование также играет важную роль в обучении и образовании. Моделирование позволяет студентам и учащимся визуализировать и понять сложные концепции и процессы в биологии и экологии. Они могут проводить виртуальные эксперименты, изменять параметры и наблюдать результаты, что помогает им лучше понять и запомнить материал. Компьютерное моделирование также позволяет студентам развивать навыки анализа данных, критического мышления и принятия решений. 2.2. Ограничения и осложнения компьютерного моделирования Недостаток точности. Одним из основных ограничений компьютерного моделирования в биологии и экологии является недостаток точности моделей. В реальном мире существует множество факторов, которые могут влиять на биологические и экологические процессы, и не все из них могут быть учтены в модели. Кроме того, некоторые процессы могут быть слишком сложными для точного моделирования, особенно если ученым не хватает полной информации о них. Недостаток данных. Для создания точных и надежных моделей необходимо иметь достаточное количество данных. Однако, в некоторых случаях, данные могут быть ограничены или недоступны. Например, в экологии может быть сложно собрать данные о всех видах в определенной экосистеме или о долгосрочных изменениях в популяции. Это может привести к недостаточной точности моделей и ограничить их применимость. Упрощение сложных процессов. Компьютерное моделирование часто требует упрощения сложных биологических и экологических процессов для упрощения модели. Например, модель может предполагать, что все особи в популяции одинаковы, что может не отражать реальность. Такие упрощения могут привести к неточным результатам и ограничить применимость моделей 14 в реальных ситуациях [4]. Неучтенные взаимодействия. В реальном мире существует множество сложных взаимодействий между различными видами, популяциями и экосистемами. Однако, в компьютерных моделях может быть сложно учесть все эти взаимодействия и их последствия. Некоторые взаимодействия могут быть непредсказуемыми или зависеть от множества факторов, что делает их моделирование сложным и ограничивает точность моделей. Ограниченная применимость. Компьютерные модели могут быть ограничены в своей применимости на различных масштабах и в разных контекстах. Например, модель, разработанная для изучения популяции одного вида в определенной экосистеме, может быть не применима для изучения другого вида или другой экосистемы. Это ограничение может ограничить использование моделей в различных исследованиях и прогнозировании. 15 3. Примеры компьютерного моделирования Моделирование популяций. Одним из наиболее распространенных примеров компьютерного моделирования в биологии и экологии является моделирование популяций. Это включает в себя создание математических моделей, которые описывают изменение численности популяции во времени. Модели могут учитывать такие факторы, как рождаемость, смертность, миграция и взаимодействия с другими видами. Это позволяет исследовать, как изменения в окружающей среде или внешние факторы могут влиять на популяцию и предсказывать ее будущее состояние. Моделирование экосистем. Компьютерное моделирование также используется для изучения экосистем и их динамики. Модели могут учитывать взаимодействия между различными видами, потоки энергии и вещества, а также изменения в окружающей среде. Это позволяет исследовать, как изменения в одной части экосистемы могут влиять на другие части и предсказывать, какие последствия могут возникнуть в результате распространения болезней. Компьютерное применяется изучения распространения вмешательства человека или изменения климата. Моделирование моделирование также для инфекционных болезней. Модели могут учитывать такие факторы, как скорость передачи болезни, иммунитет населения, миграция людей и другие факторы, которые могут влиять на распространение болезни. Это позволяет исследовать эффективность различных стратегий контроля и прогнозировать, какие меры могут быть наиболее эффективными для предотвращения распространения болезней [9]. Моделирование климатических изменений. Компьютерное моделирование также используется для изучения климатических изменений и их влияния на биологические системы. Модели могут учитывать такие факторы, как изменение температуры, уровня осадков и концентрации углекислого газа в атмосфере. Это позволяет исследовать, какие изменения могут произойти в экосистемах и какие виды могут быть наиболее уязвимыми 16 к климатическим изменениям. Моделирование генетических процессов. Компьютерное моделирование также применяется для изучения генетических процессов и их влияния на развитие и эволюцию организмов. Модели могут учитывать такие факторы, как мутации, генетический дрейф, естественный отбор и миграция генов. Это позволяет исследовать, какие генетические факторы могут влиять на развитие организмов и какие изменения могут произойти в популяциях в результате этих процессов. 17 ЗАКЛЮЧЕНИЕ Компьютерное моделирование играет важную роль в биологии и экологии, позволяя ученым исследовать сложные системы и предсказывать их поведение. Оно позволяет создавать упрощенные модели реальных процессов, что помогает лучше понять их особенности и влияние различных факторов. Компьютерное моделирование также позволяет проводить эксперименты виртуально, что экономит время и ресурсы. Однако, необходимо учитывать ограничения и осложнения этого подхода, такие как необходимость точных данных и сложность учета всех факторов. В целом, компьютерное моделирование является мощным инструментом для исследования биологических и экологических систем и может привести к новым открытиям и пониманию природы. В «виртуальных экспериментах» на компьютере возможно контролировать все переменные и факторы воздействия, что позволяет проанализировать биологические системы, разрабатывать физические модели для компонентов этих систем, которые нельзя осуществить в реальных экспериментах. 18 СПИСОК ИСТОЧНИКОВ 1. Аверьянов А.Н. Системное познание мира: методологические проблемы /А.Н. Аверьянов. – М.: Мир, 2021. – 204, 261–263 с. 2. Алтухов В.Л. О перестройке мышления: философско– методологические аспекты /В.Л. Алтухов, В.Ф. Шапошников. – М.: Наука, 2020. – 34 с. 3. Батоpоев К.Б. Кибернетика и метод аналогий /К.Б. Батороев. – М.: Высшая школа, 2022. – 23 с. 4. Богомолов А.С. Античная философия /А.С. Богомолов. – М.: Мир, 2021. – 134 с. 5. Ермаков В.П. Основы тифлопедагогики /В.П. Ермаков, Г.А. Якунин. – М.: Владос, 2021. –69–76 с. 6. Ермолов Г.Л. Будущее искусственного интеллекта /Г.Л. Ермолов. – М.: Наука, 2020. – 280–302 с. 7. Могилев А.В. Информатика / А.В. Могилев, Н.И. Пак, Е.К. Хеннер – М.: Академия, 2021. – 674–677 с. 8. Ребер. А. Оксфордский Толковый словарь /А. Робер. – М.: Мир, 2022. – 356 с. 9. Фpолов И.Т. Гносеологические проблемы моделирования /И.Т. Фролов. – М.: Наука, 2021. – 20 с.
