- •По теории вероятностей
- •1.2 Структурные средние и способы их вычисления
- •Вопрос 1.6 Распределение «хи-квадрат», t-распределение Стьюдента, распределение f Фишера-Снедекора.
- •2. По математической статистике
- •Вопрос 2.1 Генеральная совокупность и выборка
- •Вопрос 2.2 Понятие о вариационных рядах, средняя ряда. Показатели вариации. Дисперсия, среднее квадратичное отклонение (стандартное отклонение). Оценка структурных средних.
- •2.10 Однофакторный дисперсионный анализ
- •2.11. Анализ качественных признаков
- •Примеры сравнение качественных признаков.
- •1) Тромбозы шунта при приеме плацебо и аспирина
- •2.12 Доверительный интервал для среднего.
- •2.13 Доверительный интервал для доли.
- •2.14. Определение необходимого объема выборки.
- •2.15. Повторные измерения (Парный критерий Стьюдента).
- •2.16. Критерий Крускала-Уоллиса
- •2.18 Критерий знаков z
- •Линейная регрессия и метод наименьших квадратов
- •2.23. Оценка параметров уравнения регрессии по выборке
- •2.24. Ранговый коэффициент корреляции Спирмена.
- •Вопросы прикладной (микробиологической) статистики
- •3.1 Кривая «доза-эффект»
- •Вопрос 3.2 методы количественной оценки иммуногенности вакцин.
- •Вопрос 3.3 количественный метод определения иммуногенности вакцин, основанный на испытании их постоянным уровнем
- •3.4 Количественный метод определения иммуногенности вакцин, основанный на испытании их постоянным уровнем иммунитета
- •3.5. Количественные закономерности связи между уровнем иммунитета и дозой антигена.
- •3.7 Метод Кербера.
- •3.8 Пробит-метод.
- •Вопрос 4.1 Факторы. Требования к ним.
- •Вопрос 4.2 Параметр оптимизации. Требования к нему.
- •4.3 Полный факторный эксперимент
- •Свойства матриц полного факторного эксперимента
- •Вопрос 4.5 Метод крутого восхождения.
- •Вопрос 4.6 Симплексный метод оптимизации.
- •5. Вопросы по методам математического моделирования в биологии
- •5.1 Исследование мат. Модели
- •5.2 Исследование моделей биологических систем, описываемых системами двух автономных дифференциальных уравнений.
- •Исследование устойчивости стационарных состояний моделей биологических систем.
- •5.4. Мультистационарные системы
- •5.5 Колебания в биологических системах. Предельный цикл. Теоремы, определение существование предельного цикла.
- •5.6 Анализ модели брюсселятор.
- •5.7 Модели взаимодействия двух видов
- •Вопрос 5,8 Уравнение конкуренции и их анализ ..
- •5.9 Уравнения системы «хищник – жертва» и их анализ.
- •5.10 Моделирование микробных популяций.
5.6 Анализ модели брюсселятор.
Простейшим классическим примером существования автоколебаний в системе химических реакций является тримолекулярная модель брюсселятор, предложенная в Брюсселе Пригоженым и Лефлером. Основной целью при изучении этой модели было установление качественных типов поведения, совместимых с фундаментальными законами химической и биологической ккинетиеи. В этом смысле брюсселятор играет роль базовой модели. Брюсселятор содержит простейшую реализацию кубической нелинейности посредством химической реакции: 2X + Y=3X.(1) Выражения для скорости ряда биохимических реакций в определенных случаях можно свести к кубическому виду. В качестве примера приведем следующую последовательность ферментативных реакций:
X+E=EX, EX+Y=EXY, EXY+X= EYX2
Здесь предполагается, что фермент Е имеет по крайней мере 3 каталитических центра, способных одновременно фиксировать 2 молекулы Х и одну Y. Если образующиеся комплексы распадаются с достаточно большой скоростью, а ферменты присутствуют в небольших количествах, легко показать, что всю последовательность реакций можно свести к одной стадии, дающий нелинейный член типа X2Y в выражении для скорости реакции.
Брюсселятор представляет собой следующую схему гипотетических химических реакций:
Здесь А, В – исходные вещества, C, R – продукты, X, Y – промежуточные вещества. Пусть конечные продукты C и R немедленно удаляются из реакционного пространства. Это означает что обратные константы k-3 = k-4=0. Если субстрат А находится в избытке, k-1=0. Предположим что k-2=0. Значение остальных констант положим =1. Тогда схема реакций в случае точечной системы описывается системой уравнений:
dx/dt = A+ X2Y-(B+1)X, dy/dt =BX- X2Y.(2)
Модель (1) имеет одну особую точку с координатами:
(3)
Исследуем стационарное решение (2) на устойчивость по методу Ляпунова. Введем переменные, характеризующие отклонения от особой точки:
Линеаризованная система имеет вид:
Характеристическое уравнение
или
имеет корни:
(4)
Точка является устойчивой если действительные части корней характеристического уравнения отрицательны. Из выражения (4) видно, что при В<1+ А2 особая точка (2) устойчива. Если же В>1+ А2 особая точка считается не устойчивой, и у системы (1) появляется устойчивый предельный цикл. Значение В=1+ А2 является бифуркационным. Если величина В лишь не на много превосходит бифуркационный порог, автоколебания в системе носят квазигармонический характер. Таким образом брюсселятор при выполнении условия В>1+ А2 является автоколебательной системой.
5.7 Модели взаимодействия двух видов
Гипотеза Вольтера:
Пища либо имеется в неограниченном количестве, либо ее поступление с течением времени регламентировано.
Особи каждого вида отмирают так, что в единицу времени погибает постоянная доля существующих особей.
Хищные виды поедают жертв, причем в единицу времени количество жертв всегда пропорционально вероятности встречи особей этих двух видов, т.е. произведению количества хищников и жертв.
Если имеется пища в ограниченном количестве и несколько видов, которые способны ее потреблять, то доля пищи потребляемая этим видом пропорциональна доле особей этого вида взятому с некоторым коэффициентом, зависящим от вида (модели межвидовой конкуренции).
Если вид питается пищей имеющейся в неограниченном количестве, то прирост численности вида в единицу времени пропорционален численности вида.
Если вид питается пищей, имеющейся в ограниченном количестве, то его размножение регулируется скоростью потребления пищи, т.е. за единицу времени прирост пропорционален количеству съеденной пищи.
Классификация типов взаимодействия.
Взаимодействие двух видов, численности которых х1 и х2 можно описать уравнениями
а1, а2 – константы собственной скорости роста видов (положительные)
с1, с2 - константы самоограничения (положительны)
b12, b21 – константы взаимодействия двух видов, могут быть положительными и отрицательными, знаки этих констант определяют тип взаимодействия
Одум предложил классификацию не по механизмам, а по результатам. Согласно этой классификации взаимодействия могут быть положительными, отрицательными или нейтральными, в зависимости от того возрастает, убывает или остается неизменной численность одного вида в присутствии другого вида.
b12, b21 > 0 симбиоз + +
b12 >0, b21 =0 комменсализм + 0
b12 > 0, b21<0 хищник-жертва + -
b12 =0, b21 <0 амменсализм 0 –
b12<0, b21 <0 конкуренция - -
b12=0, b21 =0 нейтрализм 0 0
