Моделирование движения ионов в среде на основе оптимизированного компьютерного алгоритма и его применение для описания трансмембранных токов в белковых каналах

• Автор: Бороновский, Станислав Евгеньевич
• Шифр специальности: 03.01.02
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 130 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение

Актуальность проблемы

Цели и задачи работы

Научная новизна работы

Практическая значимость результатов работы'

Глава 1. Описание движения ионов в биологических компартментах с использованием различных
1.1. Применение решений краевых задач для уравнения диффузии в целях описания пространственно временных градиентов незаряженных химических соединений в биологических
1.2. Расширение диффузионного подхода при описании пространственных потоков для случая движения заряженных частиц
1.3. Рассмотрение случая малого компартмента и описание движения совокупности молекул с использованием уравнений молекулярной динамики
1.4. Кинетический подход к моделированию переноса заряженных частиц через биологические мембраны
Глава 2. Построение физической модели движения заряженных частиц в ограниченном пространстве вблизи
поверхности мембраны
2.1. Описание физико-химических свойств моделируемой системы с учетом используемых предположений и допущений
2.2. Формулировка задачи Коши для системы уравнений Ланжевена и ее пошаговое решение
математических моделей

компартментах

2.3. Возможные варианты распределения плотностфиксированных зарядов в рассматриваемой системе и их влияние на?динамику движения ионов
Глава 3. Разработка алгоритма описания движения ионов в рассматриваемом примембранном пространстве на
основе решения уравнений Ланжевена
3:1. Последовательное пошаговое построение траектории?
перемещения'частиц в рассматриваемом компартменте
3.2. Формулировка правил описания трансмембранного ионного тока
в рамках предложенной модели
3:3. Методика проведения компьютерного экспериментах использованием?предложенного оптимизированного,алгоритма
3.4. Принцип получения вольтамперной характеристики ионного белкового кaнaлaj на основе используемого? в работе.подхода.
3.5. Моделирование открытия ионного канала рецептора под?, действием связывания лиганда с использованием^вероятностного подхода? .................................... 59:
Глава 4. Формализация предложенного алгоритма в виде независимого программного обеспечения для ПК.
4.1. Создание программного продукта на базе предложенного в работе алгоритма с использованием.объектно-ориентированной
среды разработки Ое1рИ|
4.2. Описание интерфейса программного пакетами.локализация?
основных параметров модели?
Глава 5. Приложение разработанного подхода к
описанию реальных мембранных белковых каналов
5.1. Случай неселективной мембранной поры заданного диаметра, в незаряженной мембране, разделяющей два'компартмента с фиксированным градиентом:ионов

5.2. Описание потока К* при открытии в плазматической мембране клеток калиевого канала
5.3. Моделирование трансмебранных хлорных токов, возникающих при открытии ионного канала глицинового рецептора
Заключение
Список литературы

описывать необходимую для исследователя систему. Если верно сформулирован основной посыл общей/ модели, то ее локализация для каждой конкретной биологической задачи также даст верные результаты.
В качестве хорошо известного примера можно использовать модель «хищник-жертва» (модель Лотки-Вольтера). По сути принципиальным оказывается просто правильные принципы формирования правой части системы уравнений, а их непосредственное приложение к моделированию экосистемы пруда (щуки и караси) или леса (волки и зайцы) уже имеет вторичное значение.
С другой стороны необходимо использовать такой подход, который бы в наименьшей степени зависел от непосредственных измерений конкретного эксперимента,- а строился на использовании общих физико-химических или молекулярных принципов. Так или иначе, именно на нано- и микроуровне «живая» и «неживая» системы имеют больше общих закономерностей, чем различий. Подобное представление необходимо для наибольшей прогностической способности подхода. В самом деле, при составлении такой модели любой «макро» результат есть следствие усреднения множества элементарных «микро» событий. Их реализации в фактическом виде. Поскольку в этой ситуации нет предопределенных связей между исходными моделируемыми процессами и конечными реализациями, то выходные результаты моделирования могут быть вполне неочевидными. Именно такой тип моделей, в сущности, наиболее интересен экспериментатору.