6. Интерпретация модели (I-компонент теории, interpretation).

На рис.1 приведены экспериментальные точки и графики функции (16), описывающие дрожжевых клеток в присутствии солей хрома и никеля [13]. При расчете графиков брали значения a, b, р , f, определенные по экспериментальным данным [17]. В пределах точности измерений расчетные кривые согласуются с экспериментом при измененении численности примерно на шесть порядков.

Хорошее согласие теории с экспериментом получено и для других биологических объектов [8, 9]. Поэтому интересно провести верификацию квазихимической модели по характеристикам, связанным с проблемами биологического времени.

Биологическое время и его моделирование в квазихимическом пространстве

Рис.1. Экспериментальные точки и графики функции (16), описывающие рост пивных дрожжей при разных концентрациях (ммоль/л) солей хрома и никеля [13]: (1) c(Ni) = c(Cr) = 0.0, (2) c(Ni) = 0.5, (3) c(Cr) = 0.5, and (4) c(Ni) + c(Cr) = 0.5 + 0.5. Коэффициенты: a=1.25.10-7 мл/ч, b=0.8ч-1, р=0.32 ч-1, f =2.

Уравнения (12a) можно представить в виде:

dc1 = Kc1dt, dcm = Kcm dt,

( 17)

где величины Kc1=(-px c1+f b cm+w1) и Kcm= (p c1-bx cm-a c1 cm) представляют собой калибровочные коэффициенты для перехода от интервала физического времени dt к интервалам биологического времени dcj.

На основе (17) получают соотношение между конечными временными интервалами:

D c1 =Биологическое время и его моделирование в квазихимическом пространствеc1dt, D cm =ИНТЕГРАЛ( Kcm dt ).

( 17а)

Калибровочные соотношения (17) обладают следующими свойствами:

1. Коэффициенты Kc1 и Kcm зависят от кинетических констант, характеризующих внутри- и внесистемные взаимодействия. Это определяет специфику биологического времени данного объекта.

2. Коэффициенты Kc1 и Kcm зависят от наблюдаемого состояния объекта, то есть изменяются при движении по фазовой траектории.

3. Коэффициенты Kc1 и Kcm неодинаковы для однотипных элементов данного уровня иерархии. Это означает, что собственное время «течет» с разной скоростью не только на разных уровнях биологической системы, но и в различных элементах одного уровня.

Приращение суммарной массы dmp или численности dNp популяции определяют интервал биологического времени популяции в целом. Для двухстадийной популяции dNp = V(с1+сm), где V – объем системы. Связь между популяционным и физическим временем согласно (17) определяется соотношением:

dNp = V( Kc1 + Kcm )dt .

( 18)

Через длительность клеточного цикла tc в физической шкале (в «детлафах») эта величина выразится в виде:

dNpd = V( Kc1 + Kcm )dt / tc.

(19)

Длительность клеточного цикла tc в физической шкале рассчитывают либо по экпериментальным значениям прироста массы или численности клеток, либо по экпериментальным значениям параметров b и p модели (12).

Приращение численности популяции D с12 =c2-c1 в единице обьема наблюдается за время D t12=t2-t1, согласно (16) равное:

D t12=ln{(c2/c1)[(K1-c1)/(K1-c2)](1+n)}/(npx),

(20)

где c1, c2 – численности в моменты t1, t2.

Среднее число делений n12 каждой из c1 клеток за это время равно:

n12= log(c2/c1)/log2

(21)

Следователъно, t c можно оценить по формуле:

tc = D t12/ n12

(22)

Другую оценку значения tc можно сделать по кинетическим коэффициентам b и p модели (12):

tc=1/b +1/p .

(23)

Расчет по по формулам (22) и (23) для дрожжей S. cerevisae (данные рис.1) дает близкие значения величины tc ( 3,7 и 4,4 ч).

Формула (23) предлагаемой модели клеточной динамики позволяет количественно интерпретировать температурную зависимость длительности клеточного цикла tc , хорошо известную из работ [14-16]. Зависимость коэффициентов b и p от температуры можно аппроксимировать формулой Аррениуса. Тогда согласно (23) температурная зависимость tc выражается в виде:

t c = b +p = abeEb/T +apeEp/T,

(24)

где Eb, Ep – энергии активации скоростей деления и роста, ab, ab – соответствующие предэкспоненциальные множители, T – абсолютная температура.

На рис. 2а приведена кривая зависимости tc , рассчитанная по уравнению (24) с помощью эмпирических параметров ab , ab и Eb, Ep. Модельная кривая качественно правильно описывает наблюдаемую закономерность [14- 16].

Подставляя аррениусовские выражения коэффициентов b и p в уравнение (20) получают формулу для расчета зависимости времени роста D t12 популяции до разных ступеней развития (разные c2/c1).

На рис. 2б приведены кривые зависимости D t12 , рассчитанные по уравнению (20) с помощью эмпирических параметров ab , ab и Eb, Ep. Модельные кривые качественно правильно описывают экспериментально наблюдаемые зависимости [14-16].

Биологическое время и его моделирование в квазихимическом пространстве

а) б)

Рис. 2. Кривые температурной зависимости длительности развития элементов разных уровней: а) длительность клеточного цикла, рассчитанная по уравнению (24); б) длительности разных стадий развития популяции, рассчитанные по уравнению (20).

Модель (12) дает возможность проверить для популяции применимость функции Бакмана [14]:

LogH = k log2T,

(25)

где H – скорость роста популяции, T – время роста, k < 0 –нормировочная постоянная.>

В аналитическом виде функцию Бакмана можно получить, подставляя в (25) выражения H и T, равные, соответственно, правым частям уравнений (14) (при w1 =0) и (16). При этом получают зависимость (25) как явную функцию роста, выражаемого переменной величиной c1 при заданном начальном значении c0. На рис. 4 приведен соответствующий график. Согласно (25), логарифм скорости роста должен быть пропорционален квадрату логарифма времени роста. Однако, как следует из рис. 4, такая зависимость для двухстадийной популяции не наблюдается.

Биологическое время и его моделирование в квазихимическом пространстве

Рис. 3. Функция роста Бакмана (25), построенная на основе двухстадийной модели (16) динамики популяции.

ЛИТЕРАТУРА

1. Акчурин И.А. Единство естественнонаучного знания. М., 1974.

2. Левич А.П. // Конструкции времени в естествознании. М., 1996. С. 9-27, 235-288.

3. Шаров А.А. // Конструкции времени в естествознании. М., 1996. С. 96-111.

4. Мейен С.В. // Системность и эволюция. М., 1984. С. 7-32.

5. Ершов Ю.А.// Ж. Физ. химии. 1999. Т.73. № 10, с. 1817 – 1823.

6. Ершов Ю.А.// Ж. Физ. Химии, 2000, т. 74, № 6, с. 1087-1093.

7. Ершов Ю.А. Термодинамика квазиравновесий в биологических системах. М., ВИНИТИ, 1983. 140 с.

8. Гудвин Б. Аналитическая физиология клеток и развивающихся организмов. М.:Мир,1979,288 с.

9. Ершов Ю.А.// Докл. РАН. 1997. Т.72. № 5. с. 627-629.

10. Ершов Ю.А.// Ж. Физ. химии. 1998. Т. 352. № 3. с.553-559.

11. Ершов Ю.А. и др. Кинетика и термодинамика биохимических и физиологических процессов. М., Медицина,1990, 155с.

12. Романовский ю. м., Степанова Н.В., Чернавский Д.С. Математическая биофизика. М. Наука. 1984. - 304 с.

13. Математические проблемы химической кинетики. Сб. Ред. К.И. Замараев, Г.С. Яблонский. Новосибирск: Наука,1989, 335с.


Информация о работе «Биологическое время и его моделирование в квазихимическом пространстве»
Раздел: Наука и техника
Количество знаков с пробелами: 19380
Количество таблиц: 26
Количество изображений: 5

Похожие работы

Скачать
447894
0
7

... и наблюдателя (экперимент М. Стормса) Рисунок 4 3.3. Г.М. Андреева, Н.Н. Богомолова, Л.А. Петровская. Теории диадического взаимодействия (Андреева Г.М., Богомолова Н.Н., Петровская Л.А. Современная социальная психология на Западе (теоретические направления). М.: Изд-во Моск. ун-та, 1978. С. 70-83) Бихевиористская ориентация включает в качестве одного из методологических принципов ...

0 комментариев


Наверх