Структура биосистем различных уровней организации на основе множественного анализа параметров разнообразия

• Автор: Петросян, Варос Гарегинович
• Шифр специальности: 03.00.16
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 304 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА

МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ СТРУКТУРНОФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ БИОСИСТЕМ

1.1.Методы изучения биосистем различных уровней организации и оценка системных параметров.
1.1.1. Методы изучения генетической структуры популяций и оценки системных параметров.
1.1.2. Методы изучения хорологической структуры популяций и определения типов распределения и характера использования ресурсов.
1.1.3. Анализ методов исследования организационной структуры сообществ и определения сисгемиых параметров.
1.2. Анализ информационных систем и методов множественного анализа параметров биосистем
1.2.1. Анализ информационных систем, предназначенных для изучения организационнофункциональной структуры биосистем
1.2.2. Методологические основы множественного анализа параметров разнообразия биоснстем

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ I

ГЛАВА .
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
2.1. Объекты исследований и методы получения данных
2.1.1. Объекгы исследования генетической структуры популяций.
2.1.2. Объекты исследования хорологической структуры популяций.
2.1.3. Объекгы исследования влияния различных лимитирующих факторов на структуру биоценозов.
2.2. Методы обработки и анализа данных.
2.2.1. Методы оценки генетической структуры популяции
2.2.2. Методы оценки хорологической структуры популяций
2.2.3. Методы оценки разнообразия структуры сообществ
2.2.4. Фактографическая информационная система как основа оценки и анализа организационнофункциональной структуры биосистсм
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ II.
ГЛАВА III
ГЕНЕТИЧЕСКАЯ СТРУКТУРА ПОПУЛЯЦИЙ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ
ГЕЮМНОГО МАРКИРОВАНИЯ.
3.1. Генетическая структура популяций европейской С. . и сибирской С. Р. косули на основе маркеров.
3.2. Генетическая структура популяций сибирского журавля . iii, горбатого кита М. vi и калифорнийской лисицы . ii на основе минисателлитных маркеров ДИК.
3.3. Генетическая структура партеногенетических видов рода Оагеуяка . саИ, О. агтепаса и О. ипехиаШ на основе мини и микросателлитных маркеров ДНК
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ III
ГЛАВА IV.
ХОРОЛОГИЧЕСКАЯ СТРУКТУРА ПОПУЛЯЦИЙ И ХАРАКТЕР ИСПОЛЬЗОВАНИЯ РЕСУРСОВ КРУПНЫМИ МЛЕКОПИТАЮЩИМИ.
4.1. Хорологическая структура популяций лоссй А. асе в зоне бореальных лесов .
4.2. Хорологическая структура популяций белых медведей С. тагШтги, обитающих
в арктических морях России.
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ IV.
ГЛАВА V
ВЛИЯНИЕ ЛИМИТИРУЮЩИХ ФАКТОРОВ СРЕДЫ НА СТРУКТУРУ СООБЩЕСТВ
5.1. Структура лесных сообществ и динамика их разнообразия.
5.2. Структура луговых сообществ и динамика их разнообразия
5.3. Структура сообществ лесных мелких млекопитающих и динамика их
разнообразия
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ V
ГЛАВА VI.
ПРАКТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ЭКОЛОГОГЕНЕТИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ
6.1. Использование мини и микросателлитных маркеров ДНК для анализа наследуемых изменений и восстановления редких исчезающих видов животных
6.2. Использование синхронных наземных и космических данных для картирования
местообитания животных и растений.
6.3. Использование информационных систем и математических моделей для изучения
разнообразия биоснстем различных уровней организации
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ VI
ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ
ЛИТЕРАТУРА


При таком подходе остальные вспомогательные оси, на которые приходится незначительная часть общей вариабельности, трудно отбросить из анализа. Поскольку не понятно, отражают ли они влияния локальных экологических факторов или представляют случайные компоненты варьирования. Уразнообразия. По нашему мнению, оценки Уразнообразия должны базироваться на индексах сходств на основе качественных и количественных данных. Индексы сходства по качественным данным по наличию и отсутствию видов будут отражать показатели варьирования видового состава сообществ, а индексы на основе количественных данных с учетом обилия видов ценотическую структуру сообществ. В целом проведенный анализ показывает, что хотя существует достаточное количество работ но оценке Уразнообразия, тем не менее не разработаны методы, предназначенные для получения несмещенных оценок разнообразия как скорости изменения разнообразия вдоль градиента какого либо фактора среды. Для определения разнообразия предлагается использовать срединную скорость изменения р разнообразия вдоль различных градиентов факторов среды. Существует много коммерческих пакетов прикладных программ специальных биологических и универсальных ППП, которые с успехом используются для построения различных оценок параметров разнообразия биосистсм. Из универсальных наиболее широко известны , , , , , I, II, X . Петросян и др. Нейман и др. Петросян, . Среди специализированных биоэкологических ППП можно отметить , I, II, IIV, V4, X, и др. Однако все указанные системы, предназначенные для биологов, имеют ограниченные средства управления данными. Отсутствуют средства для создания интегрированных баз данных, реализующих функциональные связи между таблицами 1М, , М1. В них практически не заложены языковые средства типа и . Для ввода данных полностью не включены принципы транзакций и буферизации записейтаблиц для надежного накопления и обработки данных. С точки зрения функциональных возможностей, они в основном включают стандартный набор реализованных методов прикладной статистики и биометрии, предназначенных для проведения статистических оценок параметров. Проведенный нами и другими исследователями анализ возможностей биологических, экологических и универсальных пакетов прикладных компьютерных программ показал необходимость создания специализированной информационной системы и проблемноориентированной интегрированной базы данных, предназначенных для анализа статических и динамических свойств биосистем различных уровней организации , Бельчанский и др. Петросян и др. Кондратьев и др. Нейман, Петросян, Петросян, Букварева и др. Петросян, Лотарев, Петросян и др. Мордвиицсв, Петросян, Петросян, Петросян, Сафронова и др. Впервые нами разработана фактографическая интерактивная информационная система i Петросян, , , в которой представлены функциональные возможности коммерческих ППП по методам статистического анализа и созданию проблемноориентированных баз данных для решения экологических задач. Петросян, . Информациологичсский принцип исследования на базе интеграции естественной и искусственной информации является эффективным принципом исследования организационнофункциональной структуры биосистем различных уровней организации. Естественная информация являегся основой зарождения живых организмов, всех их состояний, процессов, явлений и ресурсов. Искусегвснная информация это информация, произведенная человеком. Для изучения статических и динамических свойств биосистсм в основном принимаются одномерные статистические методы сравнения. Хотя из общесистемных позиций следует, что для количественного описания биосистем должен быть использован одновременный множественный анализ различных системных параметров. Поэтому методология одновременного множественного сравнения параметров биосистсм является безальтернативным и важным принципом для изучения организационно функциональной структуры биологических объектов. Изучение филогенетических связей таксонов видового и надвидового уровня, генетической и хорологической струкгуры популяций и организационнофункциональной структуры сообществ весьма проблематично.