Популяций описание

Сопоставив материалы предыдущих глав, можно было бы сказать, что в них недостаточно часто указывалось на пределы применения биологических методов. Однако цель книги заключалась в первую очередь в описании возможностей соответствующих методов, которые возникают при защите живых организмов от вредителей. Об ограничениях свидетельствует динамика численности популяций, описанная в первой главе. Все организмы, в том числе и полезные для человека, подвержены ограниченным влияниям, действующим на них в виде живых или неживых факторов окружающей среды. В каждой главе, кроме того, показаны пределы управления этими факторами в соответствии с современным состоянием знаний. Ни стерильные насекомые, ни энтомофаги (наездники, хищники) или патогены не могут в отдельности способствовать решению всех проблем сокращения численности вредителей до необходимого уровня, но в определенной степени содействуют этому, причем, как нам кажется, в значительно большей степени, чем пока доказано. Таким образом, эта книга носит оптимистический характер, причем по хорошим причинам, так как она должна стимулировать дальнейшие исследования и практическое экспериментирование на базе изложенного материала. Кроме того, она пытается искоренить некоторые старые предрассудки, например представление о том, что полезные организмы никогда не достигнут нужной в наше время активности, так как, уничтожая вредителей, они подвергают опасности сами себя. [c.306]

Географические и этнические различия в частоте муковисцидоза и вариантах мутаций гена муковисцидоза очень значительны. В Европе частота муковисцидоза составляет в среднем 1 2500 новорождённых. В то же время муковисцидоз редко встречается в восточных популяциях и у африканского черного населения (1 100 000). Причина таких популяционных различий неясна. Частота гетерозигот в Европе очень высока (до 5% населения), что можно объяснить селективным преимушеством гетерозигот. В чём это преимушество, ешё не выяснено. Не исключено, что гетерозиготы по муковисцидозу устойчивы к туберкулёзу. В ряде популяций описан эффект родоначальника как причина высокой концентрации мутантных аллелей. [c.141]

В настоящее время известно большое число математических моделей кинетики роста микробных популяций, рассмотренных в обзорных работах [1, 4, 23, 37, 39]. В связи с этим при описании конкретного микробиологического процесса важное значение приобретает задача идентификации различных моделей и постановка специальных дискриминирующих экспериментов [17]. Кинетическая модель представляет соотношение скорости развития общей численности популяций и влияние на нее комплекса факторов окружающей среды, в которой популяция развивается. При [c.54]

Применяя для описания кинетики роста популяции микроорганизмов рассмотренную ранее модель (3.144), получим систему уравнений обобщенной модели [c.153]

Во всех трех описанных случаях паразитические микроорганизмы используют обычный клеточный рекомбинационный аппарат, а единственная тактическая хитрость состоит в организации соответствующих генов имеется экспрессирующая копия и множество различающихся между собой молчащих. Большое количество последних обеспечивает сравнительно случайный выбор копии для замены и заметную частоту процесса, хотя рекомбинация идет с относительно низкой частотой, которая оказывается достаточной лишь в силу огромных размеров популяций патогенных микроорганизмов. В тех случаях, когда необходима высокая частота рекомбинации, рекомбинационный аппарат клетки должен быть снаб- [c.102]

Основой математического описания кавитационно-акустического диспергирования составили элементы математической теории эволюции и, в частности, теории взаимодействия двух конкурирующих популяций Ni- популяции частиц внутренней фазы дисперсии и N2 - популяции кавитационных пузырьков. [c.13]

В последние годы в химической технике все большее применение находят статистические методы исследования, которые используются для определения характеристик различных популяций. Эти методы позволяют предсказать макроскопические результаты процессов без полного описания микроскопических явлений. [c.25]

Предварительное изучение водоемов. Даже очень близко расположенные водоемы со сходной морфометрией и общим источником водоснабжения могут значительно различаться по видовому составу, численности и биомассе растительного и животного населения, по типу динамики популяций, пространственному распределению планктона и бентоса и многим другим показателям. Поэтому необходимо тщательно изучить различия и сходство между водоемами методами описательной гидробиологии. Наиболее полноценно исследование, охватывающее целый вегетационный сезон (май— октябрь), однако далеко не всегда можно проводить столь длительные предварительные наблюдения, я приходится ограничиваться краткосрочной предварительной оценкой (бонитировкой) водоема, включающей описание основных биотопов, макрофитов, нитчатых водорослей, состава и численности массовых форм планктона и бентоса и т. д. [c.240]

Для понимания аэрационных процессов, используемых при очистке сточных вод, требуется более глубокое знание биологии, чем для понимания процессов биологического фильтрования. Поэтому мы рекомендуем читателю вновь обратиться к описанию бактерий и простейших в пп. 3.1 и 3.3 и динамики популяций в п. 3.10. [c.310]

Для получения одноразовой культуры на растениях определенного сорта для инокуляции корней проростков в стерильной почве берут 10—20 идентичных.спор. В случае успешного заражения через 3—4 мес в горшке развивается гомогенная популяция спор. Их можно выделить одним из описанных выше способов и использовать для заражения новых партий опытных растений. [c.368]

Необходимо отметить, что, хотя иммобилизованные клетки обладают целым рядом преимуществ по сравнению с системами свободно суспендированных клеток, описанные выше возможности все же ограничены. Концентрирование клеток может, например, приводить к заметному падению удельных скоростей реакций из-за диффузионного торможения, что снижает общий уровень увеличения скорости процесса. Иммобилизация также может вызывать изменения в метаболизме и физиологии клеток, следствием чего является уменьшение продуктивности или, в случае естественных смешанных культур (как при очистке сточных вод), изменение состава микробной популяции с возможными нежелательными эффектами. Приготовление иммобилизованных клеток часто дороже, чем свободно суспендированных, так как необходимы специальные носители и, кроме того, тре- [c.168]

Если использовать эту модель для описания динамики популяций хищных и растительноядных рыб, предположив, однако, что численность обоих видов рыб дополнительно уменьшается в результате промысла, то получится следующая система дифференциальных уравнений [c.239]

Описанный опыт интересен в том отношении, что малая доза мутагена выявляет особо чувствительную фракцию эмбрионов в популяции яиц — группы, обычно идущей в брак. [c.329]

Состояние рыб. Когда изменяется основная популяция, следует выполнять токсикологическое испытание с применением метода, описанного в ИСО 7346—1, используя соответствующие данные и исходное вещество. Результаты таких испытаний должны в определенных пределах совпадать с результатами, полученными ранее в этой же лаборатории. [c.413]

То, что популяция никогда не достигает нижней (нулевой) границы за конечное время, обусловлено использованием при описании популяции непрерывной случайной величины. Ясно, что если численность популяции падает до исчезающе низкого уровня, то феноменологическое уравнение, основанное на идеализации непрерывности, утрачивает смысл. Указанную трудность можно преодолеть, определив вероятность вымирания популяции как [c.168]

Для того чтобы завершить изложение нашей основной модели (6.51) чисто индуцированных шумом переходов, покажем, как ее можно использовать для описания полностью определенного механизма генетического отбора в популяционной динамике. Рассмотрим одну гаплоидную популяцию. Нас будет интересовать некий вполне конкретный локус в хромосоме, который мо-гут занимать две аллели А и а. Число особей в популяции, обладающих генотипами А и а, обозначим соответственно Ыа и Л а. Предполагается, что общее число особей в популяции М = = Л А + Л а поддерживается постоянным с помощью различных регуляторных механизмов пищевого ресурса, хищников и т. д. Кроме того, предполагается, что численность популяции N достаточно велика и внутренними статистическими флуктуациями можно пренебречь (при малой численности популяции эти флуктуации становятся существенными). [c.182]

Из описанных экспериментов остается неясным, распределяется ли ДНК, необратимо вошедшая в трансформируемые клетки, равномерно или н<е она входит в небольшое число избранных клеток. Иначе говоря является ли популяция бактерий однородной по признаку подготовленности к акту трансформации [c.346]

При современном состоянии математической биологии не возможно построить модель, которая бы учитывала все стороны процесса роста популяции и к тому же предсказывала неизвестные еще феномены. Однако следует отметить, что при проведении исследований такое полное описание не является необходимым. В каждом конкретном случае наибольший интерес представляют какие-либо отдельные стороны явления, которые выступают как главные. Так, при разработке технологии микробиологического синтеза таковыми являются процессы накопления биомассы, изменения состава питательной среды, зависимость выхода целевого продукта от условий культивирования. В этом отношении математическое моделирование имеет большие преимущества перед другими способами исследования, так как основной чертой моделирования как метода исследования является то, что модель никогда не воспроизводит все стороны про- [c.15]

Более сложной представляется модель кавитационно-акусти-ческого диспергирования, так как она должна учитывать состояние двух множеств частиц внутренней фазы дисперсии и совокупности кавитационных пузырьков. В основу предлагаемого математического описания положены элементы математической теории эволюции и, в частности, теории взаимодействия двух конкурирующих популящй М[ — популяции частиц внут- [c.104]

Биохимические процессы. Эта группа процессов представляет собой наиболее сложную стохастико-детерминированную систему, осложненную биологической кинетикой, т. е. описанием явлений развития популяций живых клеток. Поэтому математическое оп1Ь еание должно быть дополнено соотношениями, определяющими кинетику их роста. Поскольку в настоящее время отсутствует достоверное описание внутриклеточных явлений, то при моделировании биохимических процессов чаще всего используются обобщенные кинетические модели роста популяции микроорганизмов, формируемые на основе приближенных моделей роста единичной клетки, транспортирования и превращения субстрата в клетке, физио-лого-биохимической или возрастной модели клеток [1, 50]. [c.137]

Среди применений искусственных нейронных сетей хочется особенно отметить их эффективное использование для описания статики и динамики трудно формализуемых математически процессов. Примером являются процессы, протекающие в биореакторах. Росг биомассы в таких процессах зависит от множества факторов и, как следствие этого, кинетические модели являются плохо устанавливаемыми. С целью преодоления указанных обстоятельств в [2] применили гибридную нейронную сеть для описания процесса ферментации в биореакторе. Собственно нейронная сеть моделировала скорость роста популяции, которая непосредственно не может быть измерена. Поэтому модель биореактора дополнялась уравнениями сохранения, позволившими замкнуть описание процесса и выразить измеряемые выходные переменные (концентрации биомассы и субстрата). Таким образом, стало возможным применение алгоритам обратного распространения для обучения нейронной сети. Оценочная функция Е представляла собой средневзвешенное квадратичное отклонение измеряемых и даваемых гибридной сетью выходных переменных безразмерной концентрации субстрата 8 и безрезмерной концентрации биомассы X [c.76]

Рассмотрим далее основные подходы к разработке количественных закономерностей роста микроорганизмов. В табл. 2.4 представлены кинетические модели, полученные на основе обобщенных схем ферментативных реакций и наиболее щироко применяемые в практических задачах расчета процесса культивирования микроорганизмов. Другой подход к описанию кинетики роста популяции микроорганизмов (динамики изменения численности или массы) разработан на основе логистического закона с использова- [c.57]

Естественно, что первые попытки модельного описания онтогенеза имели чисто биологический характер. Гурвич предложил формальный метод трактовки межклеточных взаимодействий в морфогенезе, связав с каждой клеткой некоторое биологическое поле)-), выходящее за пределы клетки и влияющее на ее соседей. Поля нескольких клеток векторно суммируются и вызывают перемещение клеток, необходимое для формообразования (1944). Уоддингтон ввел понятие эпигенетического ландшафта. Развитие организма уподобляется движению по пересеченной местности в фазовом пространстве. Маршрут движения определяется характером местности и внешними воздействиями. В онтогенезе происходит канализация развития — морфогенетические потенции клеточных популяций постепенно ограничиваются. Уоддингтон называет креодом канализованную траекторию развития, притягивающую к себе ближайшие (1968). [c.575]

Математический аппарат теории, ведущий свое начало от )абот Флори [1, 3—6], был в дальнейшем усовершенствован "ордоном-и сотр. [13—19], которые использовали некоторые результаты теории ветвящихся процессов. Последняя применяется для описания развития некоторой системы, размеры которой (т. е. число составляющих ее элементов) могут расти, причем рост этой системы подчиняется определенным вероятностным законам. Рассматриваемая система может быть и биологической популяцией, и числом ядерных частиц, возникающих при многокр 1тных столкновениях этих частиц с атомами вещества, и количеством одного из реагентов при химических цепных реакциях и т. д. Изображенная на рис. 5 [c.44]

Более точное описание развития популяции дает уравнение Ферхюльста-Перла, полученное в 1845 г. Оно учитывает так называемый фактор самоотравления популяции, или внутривидовую борьбу в популяциях. Этот фактор, снижающий скорость роста популяции, объясняется многими причинами конкурентной борьбой за место и пищу, распространением инфекций из-за тесноты и т. п. Желая учесть этот эффект, мы должны при подсчете прироста Аж (см. 38, п. 7) от величины jxAt вычесть некоторую величину [c.232]

Микроорганизмы должны стать постоянной моделью в лабораторных экологических исследованиях, как это имеет место в биохимических и генетических исследованиях. Исследование природных сообществ и полупри-родных популяций, представляющих собой смешанные культуры, например популяций активированного ила, показало, что репродуктивность не является исключительным правом чистых культур. Однако известные параметры, используемые для описания систем чистых культур, не могут быть применены для систем смешанных культур без усовершенствования и модификации. [c.301]

Несколько лет назад было сообщено о ЯМР-релаксации протонов воды в красталлах белков [12], не описываемой с помощью экспоненциального уравнения. Вследствие того что объяснение этого явления опиралось на химическую модель обмена, данное сообщение в значительной мере было проигнори-рованно. Имеются две довольно различающиеся гипотезы, которые могут объяснить подобное поведение. Неэкспоненциальная релаксация может быть следствием медленного обмена между наблюдаемыми частицами двух популяций, в данном случае популяций воды, каждая из которых характеризуется существенно различными скоростями ЯМР-релаксации [13]. Такая модель не зависит от ширины импульса, а также мало зависит от типа ядра обменивающейся молекулы. Сравнение релаксационных кривых, приведенных на рис. 8.2, показывает, что их форма в значительной степени зависит от ширины импульса. Исследование релаксации с использованием дейтерия также не обнаружило необычного поведения протонов, которое имеет неэкспоненциальный характер [14]. По указанным причинам химическая модель обмена должна быть отвергнута как не адекватная для описания данной ситуации, и поэтому устраняется трудность объяснения с позиций такой модели больших значений продолжительности жизни данного состояния [12, 15, 16]. [c.152]

Программа начинается с описания двух двумерных массивов Х( ) и ( ) размером 21x21. Для упрощения расчетов можно приравнять элементы двадцать первой строки элементам первой строки и элементы двадцать первого столбца элементам первого ртолбца. Двумерный массив ( ) соответствует текущей популяции, а двумерный массив Х( ) — новой популяции. Одномерный массив используется для размещения так называемой таблицы выживания и гибели одномерный массив М ( ) предназначен для задания границ начальной популяции. [c.327]

Даже очень слабые, трудно исследуемые кодовые связ-и могут настолько глубоко изменить свойства системы, что она перестанет подчиняться законам, которые, казалось бы, должны управлять системой. Поучительно в этом отношении сопоставление простых физических систем, состоящих из большего числа экземпляров, с биологическими коллективами. Поведение одной молекулы может быть описано законами механики для описания свойств совокупности большего числа молекул необходимо пользоваться статистическими законами. Если же обратиться к биологическому коллективу, рассмотреть, например, коллектив термитов или пчел, то окажется, что один из членов совокупности — одна пчела или один термит — ведет себя совершенно бессмысленно , его. поведение можно даже описать законами броуновского движения (как это сделал Н. И. Кобозев, изучивший движение сосс1пеИа). Поведение всего биологического коллектива в целом, наоборот, поражает целенаправленностью. Термиты создают сложнейшие постройки, организуя элементы окружающей среды и действуя подобно отрегулированному механизму. Для описания свойств такого коллектива простые статистические законы непригодны. Причины своеобразия в этом случае обусловлены существованием связей между членами популяции. Природа связей изучена плохо возможно, что электромагнитные колебания или специфические вещества играют здесь важную роль, но несомненно, что энергия (параметрическая нагрузка) этих связей ничтожно мала, и лишь кодовый характер определяет их значение. [c.112]

Модель Фюрхюльста первоначально предназначалась для описания роста биологической популяции, но со временем обнаружилось, что соответствующее модели феноменологическое уравнение [c.166]

Хорошо известно, что большинство опухолевых клеток несут антигены, которые опознаются иммунной системой как чужие. Иммунный ответ на эти антигены осуп] ествляется через иммунные клетки, такие, как Т-лимфоциты. В этой реакции могут принимать участие и другие, не относящиеся непосредственно к иммунной системе клетки (например, макрофаги или клетки-убийцы). Подобные клетки проникают в опухоль и развивают в ней цитотоксическую ) активность, направленную против опухолевых клеток. Динамика этого процесса в целом чрезвычайно сложна и здесь не будет рассматриваться (более детальное обсуждение см. в [7.29, 30, 32 ) ). Мы сконцентрируем внимание на ситуациях, когда иммунную систему можно рассматривать как квазистационарную на больших временных интервалах, значительно превышающих среднее время между последовательными актами размножения опухолевых клеток. Тогда имеет смысл представить цитотоксические реакции между цитотокси-ческими клетками, проникшими в опухоль, и опухолевыми клетками в виде двухступенчатого процесса типа (7.41). Популяция цитотоксических клеток обозначается через У (хищники), X— это популяция-мишень опухолевых клеток (жертвы), Z — численность комплексов, образованных присоединением V к X. Процесс цитолиза (7.41) может быть точно описан уравнениями эволюции (7.42, 43). В табл. 7.1 приведены характерные значения констант = также соответствующие [c.243]

На первом этапе исследования в лабораторных условиях и при использовании аппаратуры, обеспечивающей протекание процесса роста популяции микроорганизмов в кинетической области (в отношении газообразных низкорастворимых компонентов, например кислорода или метана), изучаются законы элементарного акта (или актов) микробиологического синтеза, которые не зависят от масштабов эксперимента. Результатом такого исследования должно явиться создание математической модели элементарного акта в форме кинетического уравнения (или системы уравнений и, возможно, неравенств), описывающих закономерности роста популяции микроорганизмов, а в качестве следствия этой основной модели — описание также процесса потребления компонентов питательной среды и выделения продуктов метаболизма. В данной же серии экспериментов на основании устанавливаемых количественных зависимостей величин параметров или констант, входящих в полученную математическую модель изучаемого процесса, от условий его осуществления проводится оптимизация процесса по выходу целевого продукта. Это в первую очередь касается состава питательной среды, зна- [c.6]

Вне зависимости ст того, какая из сторон метаболизма популяции представляет интерес в конкретном случае получения целевого продукта, основой для построения модели должно быть описание изменения численности популяции, реализующей общебиологический закон сохранения вида и способности особей к самовоспроизводству. Комплекс всех изменений, происходящих в составе культуральной жидкости (изменение содержания компонентов питательной среды, образование и расходование промежуточных продуктов биосинтеза, выделение метаболитов и ка-таболитов, трансформация органических соединений), — следствие процессов самовоспроизведения, а также результат реакций, связанных с адаптацией и саморегуляцией микроорганизмов популяции. [c.13]

Таким образом, математическая модель микробиологического синтеза, целью которой должно служить описание процесса накопления биомассы, должна строиться на основе представлений популяционного уровня организации, где в качестве неделимого элементарного объекта выступает микробная клетка, способная к делению, а в качестве нерасчленяемого акта — процесс деления комбинация актов деления и отмирания определяет характер явлений специфичных для роста популяции. Следовательно, модель должна описывать изучаемый процесс на языке более высокого уровня (в данном случае — популядионного), чем тот, на котором получены непосредственные экспериментальные данные (количество клеток). Только в этом случае она воспринимается не как простое описание наблюдаемых фактов, а имеет эвристическую ценность и отвечает основному назначению модели — давать дополнительную информацию о замещаемом оригинале. [c.19]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология