В рамках данной работы исследуется модель динамики численности структурированной лимитированной популяции с дискретным временем. Предполагается, что к началу очередного репродуктивного периода популяция представлена двумя группами: младший (неполовозрелые) и старший (участвующие в размножении) возрастные классы. При этом изменение численности популяции обусловлено рождаемостью и смертностью, а также процессами лимитирования выживаемости как молоди, так и взрослых особей. Отметим, что подобная постановка задачи, объединяющая два механизма плотностно-зависимой регуляции – до сих пор не рассматривалась. В ходе исследования данной модели показано наличие двух стационарных состояний – нулевого, соответствующего гибели популяции, и ненулевого равновесия. Анализ устойчивости этих решений, а также построенные параметрические портреты, свидетельствуют, что повышение выживаемости старшей возрастной группы вызывает незначительные изменения области устойчивости, тогда как рост выживаемости младшей группы ведет к ее сужению. При этом показано, что увеличение скорости роста популяции и интенсивности лимитирования способны как подавлять, так и провоцировать возникновение колебаний численности. Исследованы возникающие режимы динамики и сценарии потери устойчивости. Дополнительно проведен сравнительный анализ динамического поведения для предложенной в данной работе модели с моделью, учитывающей лимитирование выживаемости только молоди. Показано, что ключевое отличие заключается в существенном сужении области устойчивости ненулевого равновесия и возникновении квазипериодических колебаний при более низких значениях скорости роста, что делает предложенную модель более согласованной с динамикой природных популяций, в которых колебания возможны при умеренных показателях рождаемости.
В представленной работе мы исследуем характер движения и распределения заряда по цепочке в процессе его блоховских осцилляций в постоянном электрическом поле. Проведённые ранее вычисления показали, что характер движения и распределения заряда по цепочке зависит от всего множества параметров системы. Например, при изменении только напряжённости электрического поля или начального распределения заряда может наблюдаться или равномерное движение, или колебательное, при неизменных остальных параметрах системы. В данной работе моделирование динамики заряда в постоянном электрическом поле проводилось в полинуклеотидных цепочках с различными параметрами частоты колебаний сайтов цепочки и коэффициента трения. Проведённые исследования показали существенные различия скорости и характера движения заряда в цепочках с различными значениями указанных параметров. Естественно, наибольший интерес представляет исследование движения заряда в полинуклеотидных цепочках, параметры которых близки к параметрам цепочек ДНК. Но численное моделирование динамики заряда в таких цепочках, как правило, более затратно по вычислительным ресурсам. Поэтому, для ускорения проводимых вычислений, сначала моделирование проводится в цепочках с более удобными параметрами. Показано, что в цепочках, с параметрами близкими к параметрам цепочек ДНК, заряд может только незначительно перемещаться по цепочке, осциллируя в области своего начального положения. При модельных значениях частоты колебаний сайтов цепочки и коэффициента трения, которые значительно превышают соответствующие значения параметров цепочек ДНК, заряд может продвигаться по цепочке на достаточно большое расстояние.
Связанные с полом различия в старении человеческого мозга были изучены с использованием большого массива экспериментальных данных. В качестве источника данных был использован открытый архив CamCan: магнитные энцефалограммы, зарегистрированные совместно с магнитно -резонансными изображениями головы, были получены для каждого из 434 испытуемых (в возрасте от 18 до 87 лет лет, средний возраст 54,7 ±18,4 ): 217 женщин (средний возраст от 18 до 87 лет 54,5 - 18,4) и 217 м/с (возраст 18,4 лет, средний возраст 54,8 ± 18,3)18,3). Записи были разделены на 10-летние возрастные группы, каждая из которых состояла из равного числа мужчин и женщин, чтобы правильно рассчитать средние интерсексуальные характеристики. С помощью массового решения обратной задачи на функциональных томограммах было рассчитано пространственное распределение элементарных спектральных компонентов. Физиологический шум был устранен путем совместного анализа функциональной томограммы на основе МЭГ и магнитно-резонансного изображения для каждого пациента. Затем многоканальные спектры были преобразованы во временные ряды мощности элементарных диполей тока. Суммарная электрическая мощность была рассчитана в шести общепринятых частотных диапазонах (дельта-ритм 1–4 Гц, тета-ритм 4–8 Гц, альфа-ритм 8–13 Гц, бета-ритм 1–21 Гц, бета-ритм 2–30 Гц, гамма-ритм 30–48 Гц), а также были изучены половые различия в возрастных изменениях. Было установлено, что в самой молодой возрастной когорте (18–29 лет) суммарная электрическая мощность мозга у мужчин в 1,5 раза выше, чем у женщин. У взрослых (30–69 лет) показатели у мужчин и женщин примерно равны, а в более старших возрастных группах (70–87 лет) суммарная электрическая мощность мозга у мужчин выше. Зависимости от возраста в различных частотных диапазонах у мужчин и женщин, как правило, различаются, за исключением более высоких частот 21–48 Гц. Можно сделать основной вывод о том, что после усреднения по половому признаку суммарная электрическая мощность человеческого мозга остаётся неизменной на протяжении всей жизни — от 18 до 87 лет. Предложенный метод совместного анализа данных магнитоэнцефалографии и магнитно-резонансной томографии может быть использован для дальнейшего изучения половых различий в источниках мозговой активности в связи с возрастными изменениями.
Одно из современных направлений в клеточной биоэнергетике – это исследования молекулярных механизмов эффективного переноса протонов в белках и поверхностных протонпроводящих структурах в биологических мембранах. В данной работе разработана математическая модель молекулярного механизма направленного транспорта протонов вдоль липидных мембран. Рассмотрено движения протонов в квазиодномерных латеральных доменных структурах в многокомпонентных липидных мембранах, которые, как предполагается, играют роль протонпроводящих поверхностных структур. В работе предложена модель тройной системы, включающей подсистему цепочек водородных связей поверхностных молекул воды, взаимодействующих с подсистемами полярных групп и углеводородных цепей липидных молекул. Показано, что в рассмотренной тройной системе могут возникать коллективные возбуждения солитонного типа, приводящие к латеральному транспорту протонов, сопровождающемуся движением солитонов, которые представляет собой локальные области сжатия в подсистеме полярных групп липидов и структурные дефекты в подсистеме углеводородных цепей липидных молекул мембраны. Результаты моделирования показали, что латеральный перенос протонов в этой связанной системе не зависит от электрического поля вдоль мембраны и может определяться упругими полями деформации и кривизной мембраны, создаваемых белками и ионными каналами, встроенными в биомембраны.
Мы представляем новую структуру для синтетического формирования популяции, использующую условно-генеративные состязательные сети (CGAN) для получения микроданных о состоянии здоровья на индивидуальном уровне от маргиналов на популяционном уровне. В частности, наш подход позволяет синтезировать реалистичные микроданные для целевых групп населения, где доступны только агрегированные статистические данные, такие как распределение по возрасту и полу и распространенность заболеваний. Для решения проблем, связанных с нехваткой данных и ограничениями конфиденциальности, мы разрабатываем архитектуру cGAN, которая фиксирует и переносит сложные взаимозависимые взаимосвязи (например, зависимости от возраста и заболеваний) от исходной популяции с микроданными к целевой популяции, описываемой маргиналами. Гибридная функция потерь обеспечивает точность целевых показателей, сохраняя при этом эпидемиологическую реалистичность сгенерированных выборок. Мы оценили наш метод, используя поведенческий риск 2023 года Набор данных системы эпиднадзора за факторами риска (BRFSS) из США, демонстрирующий четкое соответствие с реальными распределениями по нескольким штатам. Модель точно воспроизводит закономерности сопутствующей заболеваемости и корреляции между возрастом и заболеваемостью, хотя они не были частью данных о влиянии факторов риска. Наши результаты показывают, что этот метод позволяет создавать масштабируемые и конфиденциальные синтетические данные, которые могут найти применение в моделировании общественного здравоохранения и агентном моделировании, особенно в регионах, где нет подробных данных на индивидуальном уровне.
Прогрессирующий фиброз определяет риск летального исхода при хронических заболеваниях печени. Существующие методы диагностики не позволяют выявить молекулярные изменения, происходящие при переходе от ранних повреждений к необратимому рубцеванию. Зачастую они основаны на бинарных классификациях, которые не позволяют выявить биологические факторы, определяющие прогрессирование заболевания. Мы сопоставили профили экспрессии генов, отличающие прогрессирующий (F3-F4) фиброз от раннего (F0-F2), чтобы определить их клеточное происхождение и возможность трансляции на уровне белков при различных этиологиях заболевания. Мы проанализировали общедоступные данные массового секвенирования РНК (E-MTAB-6863), чтобы выделить гены, отличающие ранний фиброз от прогрессирующего. Затем мы деконвертировали эти сигналы с помощью секвенирования РНК отдельных ядер (single-nucleus RNA-sequencing, snRNA-seq; GSE179548), чтобы определить конкретные типы клеток. Мы проверили отобранные гены протеомным анализом на мультиомном наборе данных по гепатоцеллюлярной карциноме, сравнивая вирусную и метаболическую этиологию. Мы выявили сигнатуру из 105 генов, связанных с прогрессирующим фиброзом и отвечающих за организацию внеклеточного матрикса и развитие эпителия. Данные snRNA-seq указывают на то, что этот сигнал в первую очередь характерен для холангиоцитов, а не для звёздчатых клеток печени, что указывает на дуктулярную реакцию. Протеомная валидация показала различия. Структурные маркеры (COL1A1, THY1) оставались повышенными независимо от этиологии. Метаболические и дуктулярные маркеры (AKR1B10, KRT23, SPP1) были специфичны для метаболических нарушений (неалкогольная жировая болезнь печени, алкогольная болезнь печени). Прогрессирующий фиброз обусловлен реакцией эпителия желчевыводящих путей, а не только отложением матрикса. Фиброзный каркас одинаков у всех пациентов. Сопутствующие метаболические изменения зависят от этиологии. Это говорит о том, что эффективные биомаркеры должны быть адаптированы к специфическому метаболическому контексту заболевания, а не представлять собой универсальную панель для оценки фиброза.
Монослои дихалькогенидов переходных металлов (ДПМ) очень перспективны для многих областей применения, как и графен и слои гексагонального нитрида бора (h-BN), особенно в оптике в качестве излучателей и детекторов, а также в электронике в качестве транзисторов. Это связано в первую очередь с тем, что они обладают прямой запрещённой зоной Eg, которая зависит от внешних приложенных электрических полей. Для создания такого электрического поля предлагается использовать индуцированную полем поляризацию сегнетоэлектрического полимерного слоя, такого как поливинилиденфторид (ПВДФ) и поли(винилиденфторид-трифторэтилен) P(VDF-TrFE). Эти полимеры в сегнетоэлектрической фазе могут создавать значительную поляризацию в очень тонких слоях толщиной около 5 Å. Комбинируя такие сегнетоэлектрические слои со слоями ДПМ, можно создавать гибридные наноструктуры, которые удобны для разработки новых фотодетекторов с контролируемыми свойствами. Выдающиеся свойства этой гибридной структуры обусловлены, в частности, сверхвысоким электрическим полем, возникающим из-за сегнетоэлектрической поляризации в ПВДФ или P(VDF-TrFE), которое воздействует на слои ДПМ и регулирует ширину запрещённой зоны Eg. В этой работе мы смоделировали такую гибридную структуру на основе ПВДФ и слоёв MoTe2, h-BN и графена и изучили её особенности и свойства. Для расчета всех основных свойств используются методы теории функционала плотности (ТФП), реализованные в программе Quantum ESPRESSO. Полуэмпирический метод PM3, реализованный в программном пакете HyperChem, применяется для моделирования и изучения как отдельных слоев гибридной структуры, так и особенностей их совместного взаимодействия, а также для изучения колебательных мод. Полученные результаты убедительно демонстрируют сильное влияние на ширину запрещенной зоны Eg и частоты колебательных мод всех исследуемых наноструктур за счет воздействия сегнетоэлектрической поляризации P и индуцированного поляризацией электрического поля E, которое влияет на все слои гибридной гетероструктуры.
В статье обсуждается влияние замены ионов кальция Ca2+ в определенных позициях гидроксиапатита на ионы железа Fe2+ и Fe3+. Показано, как методом моделирования молекулярной динамики с применением косоугольной ячейки в периодических граничных условиях найти плотность гидроксиапатита. Полученные значения плотности хорошо согласуются с известными данными и результатами расчетом методами теории функционала плотности. Также описан процесс выпаривания ионов, плавления и сублимации разных образцов гидроксиапатита. Результаты молекулярно-динамического моделирования показывают заметные различия в температурах структурных перестроек для гидроксиапатита с замещениями ионами Fe2+ и Fe3+. Так, образец гидроксиапатита с ионами Fe2+ испытывает значительные структурные перестройки уже в диапазоне температур 727–827 °С, что согласуется с экспериментальными данными по распаду катион-замещенного гидроксиапатита с ионами железа при температурах около 800 °С.
Денге, одно из самых распространенных вирусных инфекционных заболеваний XXI века, переносимых комарами, поражает примерно 100-400 миллионов человек во всем мире. Отсутствие окончательного лечения привело к проведению нескольких исследований в лабораторных условиях и in silico в поисках потенциальных противовирусных препаратов. РНК-геликаза вируса денге (DENV) является жизненно важным белком, который играет важную роль в репликации вируса. В этом исследовании была проанализирована противовирусная активность флаванона нарингенина и его производных методами in silico и in vitro, направленная на фермент геликазу DENV NS3. В этом исследовании скрининг in silico, основанный на молекулярном докинге и свойствах ADMET 20 производных нарингенина, выявил молекулы, такие как 6-фторнарингенин, в качестве подходящего соединения. Кроме того, сравнительное моделирование MD и исследование MM-PBSA таких комплексов, как NS3-нарингенин, NS3-6-фторнарингенин и NS3-ST-610 (стандартная молекула ингибитора), показало, что нарингенин способен образовывать стабильный комплекс с ферментом геликазой NS3 из DENV2. Эти результаты настоящего исследования предсказывают многообещающую противоденговую природу соединения нарингенина в качестве ингибитора репликации.
В естественных условиях на растения воздействует комплекс неблагоприятных факторов внешней среды, в ответ на которые изменяется РНК профиль. На сегодняшний день проводятся исследования РНК профилей в условиях воздействия одного фактора, однако работ по метаанализу ответных реакций у дуба черешчатого (Quercus robur L.) не проводилось. В связи с этим целью нашего исследования стало проведение метаанализа данных экспрессии генов RNA Seq, связанных с засухой, стрессом от заражения мучнистой росой и поедания насекомыми для выявления дифференциально экспрессируемых генов (ДЭГ), включая транскрипционные факторы (ТФ). В результате было обнаружено четыре перекрёстных ДЭГ при воздействии всех стресс факторов: histone H4, flavonol synthase, acyltransferase GLAUCE like и неохарактеризованный ген, содержащий домен DUF1223. Результаты анализа РНК профилей с помощью программы iTAK v1.6 показали участие 225 ТФ, из которых 159, ассоциированы с ответом на поедание насекомыми, 24 ТФ, связанных с поражением мучнистой росой и 42 ТФ, участвующих в реакции на засуху. Было обнаружено, что происходит подавление четырех общих ТФ при засухе и повреждении насекомыми. При стрессах вызванными мучнистой росой и насекомыми выявлено 9 ТФ, среди которых с повышенной экспрессией были три гена WRKY и по одному из семейств AP2/ERF, NAC, MYB и GRAS, оставшиеся два ТФ принадлежали семейству MYB related. Пересечения в экспрессии ТФ между засухой и мучнистой росой не обнаружено. Результаты анализа коэксперссии (WGCNA) позволили выявить 14 модулей из которых шесть обладали наибольшей связью с признаком и были использованы для дальнейшего определения генов хабов. В результате анализа коэкспрессии было выявлено шесть генов хабов, из них три автоматически аннотированных NAC, GDSL, CESA3 и оставшиеся не охарактеризованные. Результаты метаанализа показали, что устойчивость растения к различным стрессам обеспечивается как специфическими, так и общими механизмами, при этом ключевую роль играют коэкспрессионные модули и ТФ, что позволяет выделить потенциальные гены кандидаты для дальнейших исследований и селекции.
Проведен сравнительный анализ регрессионных моделей машинного обучения для прогнозирования изменений относительной численности природных популяций красной полевки на один год вперед. Для обучения, валидации и тестирования моделей случайного леса и многослойного персептрона использовали демографические и климатические данные для восточного сектора Субарктики в целом, а также отдельно для двух пунктов региона. Каждый набор данных, содержащий ежегодные наблюдения за различными показателями, в модели представлен как вектор признаков (целевой признак – относительная численность на один год вперед; предикторы – популяционные и климатические данные), без привязки к временной структуре. При традиционном прогнозировании временных рядов будущие значения получают на основе последовательности прошлых значений, в то время как предсказание по векторам рассматривает каждое наблюдение как отдельную точку в пространстве признаков, формируя векторные представления данных. Показано, что многослойный персептрон демонстрирует лучшие результаты и точность прогноза по всем выборкам. Случайный лес характеризуется меньшей устойчивостью и точностью. В целом по региону и отдельным пунктам предпочтительнее использовать нейросетевые методы, например, многослойный персептрон. В случае необходимости выполнения быстрого моделирования или интерпретируемости можно использовать модель случайного леса. На примере популяций красной полевки показано, что точный прогноз относительной численности мелких грызунов на один год вперед можно получить, используя ограниченный по времени набор данных о состоянии популяций и условиях их обитания. Модели машинного обучения могут применяться для решения задач эпидемиологии и защиты растений.
Генные сети, контролирующие экспрессию генов, играют первейшую роль в детерминации эпигенетических и биохимических свойств клеток. В то же время взаимосвязанность генных сетей с сетями других типов и уровней требует подходов, учитывающих эту комплексность. В статье данная проблема решается в аспекте вложенности генных сетей в клетки, которые сами являются узлами сети более высокого уровня, а именно клеточного ансамбля. Созданы информационные модели (объектная, реляционная и объектно-реляционная) управляющей генной сети над генетическими блоками, а также модели клеточного ансамбля как сети над клеточными управляющими генными сетями. Объединенная двухуровневая модель описывает генно-сетевые структуры в составе клеточных ансамблей с динамическими характеристиками основных молекулярно-генетических процессов. На основе моделей разработана платформа SETIES для исследования in silico молекулярно-генетических систем управления экспрессией генов про- и эукариот. Платформа включает в себя программные компоненты для дизайна и визуализации клеточных и межклеточных генных сетей, автоматического построения их математических моделей, моделирования сетевой динамики в бесклеточных системах, в клеточных линиях и клональных клеточных популяциях, а также в клеточных ансамблях с постоянной и динамической структурой. Счетные модули реализуют формализм обобщенных пороговых моделей, сочетающий в себе преимущества дискретных и непрерывных методов моделирования этих систем. Среди решаемых задач – построение диаграмм активности генов во времени, расчет кинетических кривых для концентраций мРНК и белков, выявление паттернов генной экспрессии как функциональных состояний генной сети, оценка параметрической устойчивости режимов, моделирование механизмов эпигенетического наследования, фенотипической гетерогенности и морфогенетического позиционирования. В целом, платформа реализуют парадигму «сети сетей», служащую основой для перспективных исследований в области системной и синтетической биологии.
- 1
- 2