Клеточный цикл моделирование на ЭВМ

Изучение клеточного цикла (как экспериментальное, так и теоретическое) ведется весьма интенсивно. Интерес к нему (помимо чисто научного) связан в частности с проблемой злокачественного роста. Дело в том, что злокачественные клетки, несмотря на разнообразие форм и свойств, имеют одно общее свойство они не подчиняются тем регуляторным сигналам, которыми управляется поведение нормальных клеток, т. е. злокачественное перерождение проявляется, главным образом, в изменении механизмов регуляции клеточного цикла. Задача математического моделирования клеточного цикла — построение двух моделей (или двух типов моделей) регуляторных процессов соответственно для нормальных и злокачественных клеток. При этом должно быть указано и различие в механизмах регуляции. [c.139]

Тимидинкиназа и моделирование клеточного цикла на ЭВМ [c.144]

В последние годы компартментальный анализ становится все более распространенным методом исследования биологических явлений и процессов. Хотя в настоящее время нельзя указать достаточно полных источников, освещающих проблемы компартментального моделирования (книги [265, 317], к сожалению, охватывают далеко не все интересующие специалистов в области биокибернетики и исследования биосистем проблемы компартментального анализа), можно упомянуть ряд публикаций, касающихся как общих проблем компартментального моделирования (см., например, [296, 345, 350, 353]), так и ряда частных применений. Среди последних есть как задачи традиционного плана — биохимические, экологические или фармакологические [314, 321, 346], так и задачи нового типа — такие, как моделирование клеточного цикла [318]. Наиболее близким к проблемам компартментального моделирования справочным пособием можно, по-видимому, считать обзор [344]. [c.186]

Таким образом, цикл клеточного деления, тесно связанный с предшествующей ему стадией репликации хромосом и одновременно протекающим синтезом белка, приводит к образованию двух новых дочерних клеток. Такое размножение микробных клеток, являющееся необходимым следствием их роста, увеличивает численность особей в популяции (рост популяции). Раскрытие законов роста популяции имеет определяющее значение при попытках моделирования процессов микробиологического синтеза. [c.28]

Сформулируем теперь важную для моделирования гипотезу регуляторные аппараты дтоль сложного процесса, как клеточная деятельность, должны быть достаточно просты, автономны и обособлены от регулируемого процесса. Эта гипотеза равно относится к клеточным часам, к регуляции деления и вообще к управлению поведением сложной системы. Гипотеза не тривиальна, поскольку можно сформулировать альтернативу автономного регулятора нет и в управлении циклом равно участвуют все клеточные процессы (а их порядка нескольких тысяч ). Гипотеза важна для нас, поскольку только она позволяет построить модель регуляции. [c.142]

В связи с этим обычные компьютеры здесь мало пригодны. Моделирование события в клеточном автомате может потребовать около тридцати мапшнных операций, содержащих каждая несколько машинных циклов, скажем 10 мс на быстродействующем компьютере. Для того чтобы вычислить 10 событий, при таком подходе потребовалось бы несколько лет [c.11]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология