Бтс лабораторной диагностики.
Проектирование БТС предполагает выполнение этапов: биологического, теоретического, конструкторского. Три принципа выполняемые в ходе реализации –целеполагание, биоадекватность, идентификация. БТС лабораторной диганостики относится к классу комбинированных БТС( основанных на физико-химических методах).
Биологический этап.
Определение процессов, лежащих в основе биологического функционирования биообъекта, и параметры, необходимые для описания его функционального состояния.
Формализация имеющихся баз данных, формулировка физической и матем. модели биообъекта.
(особенность –взаимосвязь параметров внутренней среы огизм с функциональным состоянием биообъекта носит стохастических характер)
Исследованию подвергается проба – часть внутренней среды организма, извлеченная при помощи различных манипуляций и методов, по параметрам которой судят о состоянии всего организма.
Теоретический этап.
Создание мат.модели , на основе которой формируются требования к её технической части. При этом необходимо определить законы функционирования такой БТС – установить взаимосвязь измеряемых характеристик с параметрами и оценок параметров с характеристиками.
Прямая задача –нахождение значений измеряемых характеристик в зависимости от значений исследуемых параметров пробы – формулируется на основе известных законов :
закон Фарадея, Нернста, распределения веществ между двумя фазами в двухфазной системе, седиментации молекул( опред. молекуляных масс по скорости седиментации)
Обратная задача – опред. оценок параметров пробы по измеренным характеристикам – интерпретации результатов измер. характ-к.
Технический этап.
Опред. структуру техн.БТС – схему, элементный состав и связи –схема взаимодействия биообъекта и техн. устройства.
Тех.требования к тех.БТС –пропускная способность(кол-во анализов в час), надежность (помехозащищенность) связей и элементов. Цель этого этапа –достижение единства информации биол.и тех. систем в едином конутре БТС –принцип идентификации.(т.е. прибор должен мерить, то что планировалось, не что попало )
Общие принципы моделирования в генетике.
Информация, закодированная в геномах, считывается и преобразуется с помощью фундаментальных генетических процессов: репликации, транскрипции, сплайсинга, трансляции и др. Синтезируемые на их основе генетические макромолекулы (ДНК, РНК и белки) взаимодействуют друг с другом, обеспечивая функционирование генных сетей – групп координировано работающих генов, контролирующих выполнение разнообразных функций организмов. Фактически генные сети – это подпрограммы всей программы организма, обеспечивающие выполнение определенных функций. В клетках, тканях, органах и организме одновременно протекают миллиарды молекулярно-генетических, биохимических, физиологических процессов. И все эти процессы контролируются и осуществляются в рамках огромного количества генных сетей.
С биологической точки зрения генная сеть это молекулярно-клеточное устройство, обеспечивающее выполнение определенной функции или достижение определенного результата. С точки зрения информационной биологии генная сеть - это программа, состоящая из процедур, соответствующих генам.
Генетический КОД дискретен, но управляет непрерывными процессами. Для исследования управления дискретными и непрерывными процессами в генных сетях можно использовать методы дискретной и непрерывной математики, теории алгоритмов, логики, объединенные в рамках гибридного подхода.
Генные сети содержат от десятков до сотен генов, ответственных за производство РНК и белков. Гены – это в определенном смысле базовые подпрограммы, продуцирующие некоторые «локальные» и «глобальные» переменные всей программы КОДА.
Генети́ческий алгори́тм (англ. genetic algorithm) — это эвристический алгоритм поиска, используемый для решения задач оптимизации и моделирования путём случайного подбора, комбинирования и вариации искомых параметров с использованием механизмов, напоминающих биологическую эволюцию . Является разновидностью эволюционных вычислений , с помощью которых решаются оптимизационные задачи с использованием методов естественной эволюции, таких как наследование , мутации , отбор и кроссинговер . Отличительной особенностью генетического алгоритма является акцент на использование оператора «скрещивания», который производит операцию рекомбинации решений-кандидатов, роль которой аналогична роли скрещивания в живой природе.