автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Подсистема моделирования физиологических объектов в системе астоматизации научных исследований

рл/

АКАДЗНШ НАУК СССР ЛШШГРЛДОКШ ИНСТИТУТ ШТОРЙАТКГЛ И АВТОМАТИЗАЦИИ

На правах: рукописи

ГОЦЗОРОВА Светлана Алетеаддрсвна

УДК 681.3

ПОДСИСТЕМА МОДЕЛИРОВАНИЯ ФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ В СИСТЕМЕ АВТОМАТИЗАЦИИ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЯ

специальность 06.13.18 -применение вычислительно* техники, тагематического моделирования и математических методов в н&учних исследованиях

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук.

Л5:Ш1С'ГАД 193»

Работа выполнена в Ленинградском институте информатики и автоматизации АН СССР м в Институте физиологии им. И. П. Павлова АН СССР.

Научные руководители - доктор технических наук, профессор Домарацтай Александр Николаевич,

доктор Оиологичесши наук Акоев Ге ргий Николаевич

Официальные оппоненты - доктор технических наук, профессор ?ябов Юрий Федорович,

кандидат физико-математических наук Воробьев Владимир Иванович.

Ведущая организация - Кучный Совет АН СССР по комплексной пробЛеие "Кибернетика".

Защита состоится "30" {МСир 1991 г. в часов

на заседании специализированного совета Д. 003.62.01 Ленинградского института информатики и автоматизации АН СССР по адресу: 199178, Лэнинград, 14-п линия В. О., д. 30.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке специализированного совета Д.0СЗ. 62.01.

Автореферат разослан "/¿^¿у^^" 1991 г.

- 3 -

1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ.

1.1. Актуальность. Исследование молекулярных процессов, развивавшихся на электровозбудимых мембранах и. в первую очередь. изучение функционирования мембранных ионных каналов, в настоящее время является важнейшей задачей физиологии нервной клетки, так как дает возможность подойти к выяснению механизмов импульсной активности возбудимой мембраны, что, а свою очередь, мотет дать ответ на многие прикладные вопросы нейрофизиологии.

Специфика живого объекта - ограниченное время жизни и присущая всему живому вариабельность - необычайно усложняют задачу исследователя, пытающегося установить его устойчивые, воспроизводимые количественные характеристики. Качественная рзгистрация данных, быстрая обработка результатов и ео экспресс-анализ в ходе опыта - неотъемлемое условие получения надежной информации для выявления механизмов функционирования клетки. Одним из важных . методов исследования является моделирование объекта, что дает возможность предсказать динамику поведения объекта, выяснить его молекулярные характеристики. Гот факт, что в основе функционирования мембран лежат физические молекулярные процессы, определяет принципиальную возможность использования методов математической физики, для их моделирования.

. Многообраеие 8адач, стоящих перед экспериментатором, необходимость качественного, точного выполнения всех этапов исследования, сложная и взаимосвязанная последовательность процедур обработки и моделирования требует применения современных средств автоматизации и вычислительной техники.

В силу ряда причин биологические эксперименты до сих пор, относятся к разряду наиболее трудно поддающихся автоматизации. К числу факторов, затрудняющих иирокое внедрение типовых, АСНИ в лабораториях биологического й физиологического профиля для проведения лабораторных экспериментов относится, прежде всего, специфичность объектов, требующих в каждом конкретном случае очень узко специализированной.методики Исследования. Кроме того, быстрое развитие биологии постоянно ставит новые задачи, тррбукше «вменения гаг методики эксперимента, так и способов анализа данных. Другим!! '^актерами, сдерклрашпми автоматизации.

является плохая техническая оснащенность лабораторий. Только в последние годы небольшие лаборатории получили возможность приобретать в собственное распоряжение • ычислительную технику. Однако, для создания, обслуживания и постоянного совершенствования систем автоматизации экспериментов необходим штат квалифицированных инженеров и программистов, что не ь^егда доступно для биологических лабораторий.

Отсюда следует актуальность разработки автоматизированной подсистемы моделирования, функционирующей в рамках АСНИ и удовлетворяющей требованиям пользователей, не обладающих профессиональными знаниями в область программирования.

' В данной диссерте",ионной работе еде гана попытка решения этой ¡задачи. В основу диссертационной работы положены результаты, полученные в ходе исследований, проводимых по Координационному плану работ Института физиологии им. И. П. Павлова АН СССР и ЛИИА АН СССР на 1985-1990 г. по созданию межлабораторной система автоматизации физиологических исследований и по планам Института физиологии по теме N 16 "Ме"анизмы восприятия и поведения". •

1.2. Дело- ¡работы.- создание автоматизированной подсистемы моделирования для изучения молекулярных характеристик ионных каналов мембран нервных клеток, функционирующей в рамках АСНИ и обеспечивающей повышение эффективности нейрофизиологических исследований.

1.3. Методы исследований базируются на использовании системного подхода, теории структурного программирования, методов математического моделирования и решения систем дифференциальных уравнений, последних достижений в области программирования и вычислительной техники.

1.4. Научная новизна. В диссертации разработана структура и создана автоматизированная подсистема моделирования работы мембранных ионных (саналов. Шдсистема реализована в виде действующего программно-технического комплекса, пои этом:

1.4.1. Разработана структура подсистемы моделирования в виде иерархической организации функциональных модулей, каждый из которых информационно и функционально изолирован и связан лишь входными и выходными данными с модулями смежных уровней.

1.4.2. Рас-работаиы алгоритмы быстрой обработки экспериментальных данных. С помощью аппрскснмацлонных методов разработаны алгоритм получения констант скоростей переходоз инактнвациои-ной воротной системы ионных каналов ив одного состояния в другое, используемые для построения модели системы.

1.4. а Разработана структура и аппаратно-программная реализация подсистемы моделирования, с помощью которой можно регистрировать и обрабатывать данные в рит^е эксперимента, . строить дадель инактивационной системы ионного канала исследуемого объекта.сопоставлять модельные и зксперимзнтзльнне данные для оптимизации модели и проверки надежности результатов.

1.5. Практическая ценность.

1. б. 1. В результате проведенных исследований создана подсистема моделирования работы мембранных ионных каналов, удовлетворяющая требованиям пользователей,• не профессиональных программистов. Система дает возмоинооть проводить регистрацию данных, обработку и моделирование в ритме эксперимента, что позволяет в максимально короткий срок проверить правильность выбранной модели, уточнить ее и исоледо^агь изменение характеристик модели в зависимости от различных фармакологических воздействий, С помощью подсистемы моделирования были проведены серии экспериментов, которые позволили в 8-10 раз сократить цикл нейрофизиологических исследований.

1.6. Внедрение результатов. Результаты проведенных исследований наши практическое внедрение в Институте физиологии им. И. П. Павлова АН СССР, где созданная автоматизированная система научных исследований для изучения молекулярных структур элект-ровозбудимнх мембран нервных клеток используется в плановых работах,

1.7. Апробация работы. Научные результаты и основные положения диссертации докладывались и обсуждались на 8-ой Всесоюзной конференции по планированию и автоматизации экспериментов в научных исследованиях (Лзнингред, 1886); 21 Всесоюзной шкоге "Автоматизация научных исследований" (Чоллон-Лтз,1С37); 15 съезде Всесоюеного физиологического общества им. И. П. Шилова (Кишинев, 1Р87); Ленинградской городской конференции «молодых ученых и специалистов "Механизмы регуляции <}»1эиологич?ск.их функ-

ций'ЧЛенинград, JC83); республиканской научной конференции " Автоматизированные системы реального впемени для эргономических исследований" (Гарту, 1088), на Всесоюзной конференции "Ионный транспорт и регуляция функций клетки"( Лэникград, 1090).

1.8. публикации по работе. По тек? диссерта1 ш опубликовано 8 печатных работ.

1.9. Структура я объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения. списка литературы и приложений. Содержание диссертации изложено на 112 страницах, иллюстрировано рисунками на 18 стран-цах. Список литературы содержит 151 наименование.

2. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ.

2.1. Глава 1. В этой главе рассмотрены особенности автоматизации экспериментов, связанных с нейрофизиологическими исследованиями, исследованы методы создания систем автоматизации и основные требования к аппаратному и программному оснащению АС-. НИ, проведен анализ проблем моделирования работы мембранных ионных' каналов на основе современной мембранной ионной теории, приведены примеры основни.. типов проблемно-ориентированных комплексов для автоматизации исследования ионных каналов.

Эксперименты в области нейрофизиологии обладают рядом особенностей, что связано со спецификой объектов - нервных клеток, которые являются открытыми саморегулируемыми системами. Сложность сострит в необходимости комплексного исследования объекта, имеющего ограниченный срок жизни (4-5 часов) и обладающего множеством меняющихся физических и химических параметров, весьма чувствительных к изменению условий окружающей среды. Непредсказуемость ответных интегративных реакций, сложность априорного формального описания (модели), вариабельность поведения нейронов из-за гетерогенности Их молекулярных структур, т.е. уникальность каждого опыта - все это значительно затрудняет процесс исследования.

Во время подготовки и проведения эксперимента приходится решать много, подчас противоречивых, 8адач, что обусловлено как особенностям! проблемной области, так и возможностями техничес-

кого оснащения лабораторий. Короткий срок жизни объектов требует анализа результатов в ритме эксперимента и в то я® время для обработки часто требуются слокнье математические процедуры. Все большее значение приобретает моделирование и ритме эксперимента. чтобы иметь возможность динамического изменения структуры модели в зависимости от получении результатов и воздействия на ход эксперимента пп результатам моделирования. Все эти требования отражают комплексный характер современного исследования в области нейрофизиологии н говорят о невозможности получения качественных результатов без применения ЭВМ и средств автоматизации эксперимента

За последние годы накоплен больсой опыт в области применения вычислительной техники для автоматизации электрофизиологических исследований. Анализ особенностей объеетов изучения и их информационных харшстеристик показывает, что для качественного проведения опытов необходима разработка систем, работающих в реальном режиме времени, с повышенными характеристиками быстродействия, точности, надежности и наличие«! интерактивной связи пользователь-ЭВЯ Техническая оснащенность экспериментов в зна-штельной степени зависит от уровня развития отечественной вычислительной технига!. В настоящее время требованиям шссперимен-тов наилучшим образом соответствуют комплексы с двухуровневой иерархической структурой, включавшие в себя микро-ЭВМ ("Элр'ст-роника-60") с аппаратурой КАМАК на низком уровне и более вьюо-копроизводотельну» ЗВМ на верхнем уровне.

Большинство существующих АСНИ для биологических исследований построены на основе пакетов прикладных программ, функционирующих в среде штатной операционной системы. Более перспективным является создание универсальных систем, имеших средства для генерации проблемно-орие нтированных подсистем с гибкой иерархической модульной структурой и широкими сервисными средствами для облегчения раооты пользователя. Такая система легко модифицируема при переходе на другую вычислительна технику.

Регистрация ионных токов электровозбудших мембран является одним из сравнительно новых методов исследования. Современная концепция электровозбудимости базируется на модели йэдиад-па-Хш ее ли. предполагавдэй существование в меморане нервьой

клетки тскопроводяилх структур - ионных каналов, способных отвечать на изменение внутришмбраяного электрического поля изменением своей ионной проводимости. Строение ионных каналов на молекулярном уровне еще до конца не изучено. Согласно теории, ионный канал состоит из двух функционально отличичх частей: селективного фильтра, контролирующего прохождение через мембрану ионов определенного типа и так называемого воротного механизма, определяющего кинетику этого процесса. Математическая модель, предложенная Ходжкиным-Хаксли, описывает кинетику и потенциало-зависимосгь натриевой и калиевой проводимости. Воротный механизм ионных каналов объясняется с помощью однобариерной модели, имеющей два состояния: скрытое и закрытое:

где О,о1, 0,10 " константы скоростей переходов между состояниями.

Однако, такая модель не смогла объяснить нелинейный кинетический эффект, полученный в экспериментах. Исследование как кинетических, так и стационарных характеристик инактивационной системы натриевых каналов сенсорных нейронов позволило установить > что рассматриеваемая воротная система устроена более сложным образом, чем это предполагалось ранее в модели Ходжки-на-Хаксли и И-системы имеют несколько дискретных состояний. Модель с тремя дискретными состояниями значительно лучше обменяет стационарные и кинетические характеристики поведения инактивационной системы.

Возросшее внимание к этой теме и развитие методики повлекли за собой необходимость применения ЭВМ и средств автоматизации для моделирования механизмов работы ионных каналов. Однако, стандартное математическое обеспечение не может дать пользователю необходимого математического аппарата для моделирования. Необходимо создание специального программного обеспечения, позволяющего унифицировать все основные опера чи моделирования и дать возможность исследователю строить и проверять модель в ритме эксперимента.

Нп основе анализа существующих теоретических разработок в области методологии построения АС1Ш можно сделать вывод о перс-

пективности создания гибких открытых систем автоматизации, сочетающих в себе максимально унифицированную реализацию типовых операций со специализацией подсистем, ответственных эа эффективность комплекса б данной области исследования.

2.2. Глава 2. Во второй глаЕе описана система автоматизации, представлена разработанная стру.ггура подсистемы моделирования и рассмотрены процедура моделирования, применяемые для реиения поставленной задачи.

АСНИ представляет собой аппаратно-программный комплекс, предназначенный для разработки прикладного, программного обеспе-чеьия и проведения научных экспериментов в области биологии.

Аппаратная база ЛСШ включает персональный компьютер "Электроника - 85", микро-ЭВМ "Электроника-бО" и стандартные средства сопряжения с оборудованием экспериментальных установок - крейт КАМАК с набором функциональных модулей.

Настройка на конкретный класс задач в ЛСШ осуществляется путем разработки проблемно-ориентированной части программного обеспечения и аппаратного сопряжения с объектом исследования через крейт КАМАК.

3 составе АСНИ выделена специализированная подсистема -подсистема моделирования, которая построена по тем яе принципам. что и другие подсистемы АСНИ. Эта подсистема предназначена для проведения экспериментальных исследований конных каналов алектровозбудимоЯ мембраны о целью построения адекватной математической модели объекта.

Необходимость обработки экспериментальных данных в ритме эксперимента является одним из основных требований к подсистеме, так как полученные в результате обработки количественные данные являются основой как для выбора модели, так и для проверки се достоверности,

Разделение процесса моделирования на фушсциональные этапы с четко определенными функциями и входными и выходными данными позволило представить подсистему как совокупность взаимосвязанных функциональна модулей. Каждый из модулей должен быть функционально независимым и изолированным, т.е. изменения в одном из модулей из должны вести к изменениям в остальных. Б соответствии с выделенными функциональны}® этапами определены четыре

функциснанальных модуля.

1. Модуль управления выдачей программируемых стимулирующих воздействий на объект и измерения реакции объекта.

2. Модуль обработки результатов эксперимента.

3. Модуль моделирования, состоящий из дву частей: выбор модели и тестирование модели.

4. Модуль взаимодействия экспериментатора к ЭВМ.

Функциональные модули, в свою очередь, иерархически упорядочены. В каждом ив модулей выделены четыре иерархических уровня, характеризуемые определенным кругом выполняемых задач. На низшем уровне (интерфейсном) решаются задали ввода информации в систему и ее вывода. Ьа согласующем уровне происходит преобразование информации либо для использования ее в системе, либо для вывода На композиционном уровне производится анализ и преобразование информации - это основной уровень, определяющий функционачьную сущность модуля. На высшем (логическом) уровне осуществляется управление всей подсистемой в целом, аункцио-нальная нагрузка молу.">й на иерархических уровнях также строго ограничена Они информационно и функционально изолированы, что обеспечивает простоту внесения изменений и дополнений. Связь осуществляется только ме,„ду смежными уровнями посредством входных и выходных данных. На каждом из иерархических уровней выделены операционный подуровень (для процедур преобразования) и декларативный (для данных). Высший (логический) через композиционный и согласующий уровни связан с низшим (интерфейсным) а через него и с внешними по отношению к подсистеме устройствами.

Разработанная структура подсистемы обладает такими преимуществами как простота и наглядность связей и переходов между функциональными модулями, а также возможность быстрой модификации отдельных структурных единиц подсистемы. Подсистема моделирования легко встраивается в базовую систему автоматизации научных исследований, которая предоставляет для этого специальные средства Это является одним из достоинств газовой системы автоматизации, так как она обеспечивает возможности для автоматизации различных экспериментов, которые оформляются, в виде отдельных подсистем.

Для разработки модели воротной икактивационной системы

точных каналов, учитывамцей кинетические свойства второго порядка. применен аппарат дифференциальных уравнений. Процесс моделирования в данном случае представляет собой нахождение реве-. ния дифференциального уравнения второго порядка

Для исследуемой кн&тгивационной системы применима модель с тремя дискретными состояниями.

где йи) (I. - 0.1,2) - константы с:соростей переходов оиотеыы ив одного состояния в другое, вависяпшё толы» от потенциала и температура, ио не от времзии.

Константы скоростей переходов являются экспоненциалышмн Функциями :

ау ~ ехр(сСуЕ+^у),

где и - 0,1,2; с^у, - константы; Е - «емОраяный потенциал. Если Р1(Ь) - вероятность нахождение системы в состоянии 1 (1 - 0,1.2) в момент времени Ь, то для кавдэго состояния ложно ваписать следующую систему дифференциальных уравнений:

<ЛР- аюРиу - а01 Ро(г) (2)

¿Ш/сИ а<>хРо(Ь) - (а

Реваа эту снстему/о учэтом, что

получил дгффорошс'лльвов уравнение второго порядка:

¿'Ы)№ ° ЫРо(1)/сИ + ЛРо * о

где (*4 « ар* йог * аи + Ли ,

¿13 а* о*, а01 * ли схы, Со»-аи ¿а»о.

, (в)

(7) (в) <в)

Для любого мгновенного иэменен,-ч мембранного потенциала решение уравнения (б) имеет вид:

&(*) в &Н * Лиехр(-кл)(Ю)

где к1 и к2 - величины, обратные постоянным времени инактивации и Та. А1 и В1 - амплитудные факторы :

Ь» 1/ъ \/Сг - 4 )/г СИ)

к, ■ 1А = (сг - , (ш

/Ь - № (0) - кг (Р1Н - Р£ (°) )/СЬ Ш)

в«.-- Рс^-Рс н -т (14)

Щ- начальные усло1 вероятность нахождения системы в-

стационарном состоянии для каждого случая.

Решение уравнений (10)-(14) не зависит от того, является ли Р1 вероятностью нахолдения системы в з акр ¡лом или открытом состоянии. Сормулы (6)-(14) используются для построения и тестирования модели. Получение системы четырех экспоненциальных функций (уравнение (1)) - констант скоростей переходов системы, является целью моделирования инактивационной воротной структуры ионных кзналов.

Биологическое своеобразие инактивационной воротной систему заключается в том, что в зависимости от конформационных состояний макромолекулы возможны ее четыре различных структурных реализации, по-разному' управляющих транспортом ионов натрия через мембрану. £

Дзухбарьерная модель воротного механизма может иметь четыре модификации с разным количеством открытых и закрытых состояний:

Модель 1. Огкр. - Закр1 - Закр. 2, Модель 2. Закр. - Огкр. 1 - Огкр. 2, Модель а Огкр. 1 - Закр. - Огкр. 2. Модель 4. Закр. 1 - Откр. - Закр. 2.

Каждая из этих моделей описывается рассмотренным выше дифференциальным уравнением второго порядка (6), не по-разному проявляет себя на уровне экспериментально регистрируема мак роскопических токов. С помощью аппроксимационных методов может Сыть исследовано поведение каждой из этих моделей при различных значениях независимой переменной (мембранного потенциала Е). Совпадение поведения экспериментальных зависимостей и рассчитанных Н1 модели соответствующих Функций является к. ятерием правильности выбора модельного описания (моделей 1-4).

Построение модели тесно связано с экспериментом, так как во-первых, все начальные условия при построении модели однозначно определяются нз эксперимента, и, во вторых, юлько в результате многократного сравнения экспериментальных и расчетных данных можно в итоге построить модель, адекватную реальному объекту.

2.3. Глава 3. В этой главе представлено описание аппаратного и программного обеспечения подсистемы моделирования и рассмотрен процесс проведения эксперимента с помощью разработанной Подсистемы, функционирухтп1! в рамках АСКИ.

На рисунке 1 представлена конфигурация аппаратных средств АСНИ для экспериментов по ;;зучению характеристик ионных токов.

Программа проведения эксперимента, подготовленная на ПЭВМ "Электроника -85" вводится в микро-ЭВМ "Электроника - 00", которая регулирует проведение эксперимента, управляя модулями 1 САМАН. Результаты регистрации выгружается на ПЭВМ "Электроника -85", где производится анализ экспериментальных данных, обработка и моделирование.

Специфика моделирования такова, что исследователю приходится многократно возвращаться как к исходным экспериментальным данным, так и к улк обработанным результатам, уточняя некоторые параметры и коэффициенты обработки или выбирая новые. Форма об-иения пользователя с ЭВМ, использованная в подсистеме, (в виде выбора из "меню", справочника имен файлов данных и згшолнения бланкоп параметров) является простой, удобной и наглядной, не требующей специальных знаний в области программирования, и позволяет легко ориентироваться в многообразии видов обработок и процедур моделирования.

Вибор модели и расчет по экспериментальным данный констант скоростей переходов системы

Обработка: расчет стационарных и кинетических характеристик инактивационноЯ воротной системы

Подготовка программы проведения опыта, команды управления ходом опита

Проведение опыта: регистрация мембранных ионных токов в ответ на стимулирующие воздействия

вюшшгячаски* объект - нейрон

Рис.1 Коы^нгурада юшмеских средотв подеютеын ыодвлирования

Программы, реализованные в подсистеме юделирования, позволяют в интерактивном режиме производить выдачу раздражающих воздействия на объект, регистрировать амплитуды ионных токов в ответ на эти стимулы, обрабатывать полученные данные в ритме эксперимента и строить модель инактивационной системы ионных каналов в соответствии с полученным:? данными. В подсистеме реализовала возможность проведения четырех видов экспериментов: изучение -инетики развития процесса инактивации натриск каналов (одно- и двухимпульсными методами), кинетики восстановления проводимости натриевых каналов из состояния инактивации и выявление зависимости стационарного распределения уровня инактивации от потенциала. Кроме того, предусмотрены еще ,;ва вспомогательных режима настройка усилительных и измерительна каналов аппаратуры перед экспериментом и в процессе опыта для уюта и устранения артефактов системы регистрации токов и второй рэжим - подача, "гиперимпульса" для проверки функционального состояния нейрона и подготовки мембраны к эксперименту.

Стимулирующими воздействиями в экспериментах являются последовательности ступенек потенциалов различной амплитуды и длительности.

Результаты каждого эксперимента подвергается определенному виду обработки для получения данных для построения и тестирования модели. В самом общем виде все виды обработки б!^'ь разделены на пять видов:

1. Построение временного хода тока по результатам эксперимента

?.. Определение пиковых значений амплитуд токов.

3. Вычисление нормированных амплитудных значения токов.

4. Вычисление функций логарифмов определенных соотновеьмй амплитуд токов.

5. Определение предэкспоненциачьных множителей и постоял ннх времени по результатам экспериментов с помоцыо симплекс -метода.

Этгнчрииенталмпк данные и результаты обработки представляются в таблиц-и графитов и могут быть выведены либо на дисплей ли -/ :|.ч г.-аитер.

Основная автоматизации этапа моделирования - ¡.'¡¡рос-

тить и сделать наглядным процесс подбора констант скоростей переходов для построения модели. Этим процессом экспериментатор управляет с помощью "меню" "Моделирование", которое позволяет выбрать один из дьух режимов: "Построение модели" и "Тестировать модели". В режиме "Построение модели" на основе экспериментальных данных выбираете"! модель, которая наиболее подходит для наследуемого объекта Тестирование служит для уточнения величин ¡'.онс-гш;т скооостей переходов. Суть тестирующих процедур состоит в том, что функции, получеьные на этапе обработки экспериментальных данных, сравниваются с результатами расчетов на модели. Лоление процедур моделирования на процедуры построения модели и тестирования является условии),;, т. к. в процессе тестирования происходит уточнение параметров, то есть по сути - построение модели.

В подсистеме учтены такие требования к проведению подобного рола исследований как повышенное быстродействие, точность и надекюеть регистрируемых данных, защита от возможных сбоев и лртефйкюв системы. Эго обеспечивается специальными программными процедурами и аппаратными' средствами. Архитектура аппаратных средств выбрана исходя из возможностей отечественного парка ЭШ и в соответствии с нормами построения АСНИ.

2. 4. Глава -1. В главе четвертой дана оценка результатам, получении:-! с поноиь» подсистемы моделирования, сделаны выводы о целесообразности использования автоматизированного эксперимента для получения точных достоверных данных в максимально короткие сроки.

С помощью подсистемы моделирования в лаборатории физиологии рецепции Института физиологии им. И. П. Павлова АН СССР были проведены серии опытов по изучению теуродотоксинчувствительного (ТТХ-чувствительного) натриевого тока мембраны нейронов спи-иальных ганглиев крыс.

Йэ настояшрго времени в литературе отсутствовали количественные данные о киаатических характеристиках второго порядка инактивационной системы натриевых каналов сенсорного нейрона. Поэтому задача состояла в исследовании ТТХ- чувствительных каналов найроаалыюй мрмбранн и сопоставлении этих характерного с имеющимися сведениями о свойствах сенсорного волокла, что

представляет интерес с точки зрения поиска оощюсти молекулярных спойств афферентного звена рефлекторной дуги. Проведенные исследования позволили сделать вывод, что кинетика инактивации ТТХ-чувствителъных натриевых каналов имеет дзухэкспоненциалышй характер. По этому ж? закону происходит восстановление натриевой проводимости кз состояния инастивании. Таким образом, аппроксимация деятельности указанных воротных структур может бить осуществлег •. с помощью дифференциальнго уравнения втор го порядка Предварительный выбор модели инактивационной системы из нескольких существующих, и анализ полученных данных с помощьй моделирования проводился в ритме эксперимента, что дало возможность оптимизировать схему проведения опыта для того, чтобы получить всю необходимую информацию для моделирования. В результате исследорания модели, ее уточнения и тестирования был сделан вывод, что получзнные экспериментальные данные наилучшим образом укладываются в модель с двумя закрытыми и одним открытым состоянием.

3. ЗАКЛЮЧЕНИЙ.

о-

В заключение сформируем основные результаты работы.

3.1. Для проведения экспериментальных исследований на современном уровне необходимо применение систем автоматизации с интерактивной связью польэовате^-ЭВМ, с повышенными характеристиками точности, надежности и бытродействия, и функционирующими в ритме эксперимента В настоящее время требованиям экспериментов наилучшим образом соответствуют комплексы с двухуровневой иерархической структурой, включающие в себя микро-ЭВМ ("Электроника-60") с аппаратурой КАМАЛ на низком уровне и более высокопроизводительную персональную ЭВМ на верхнем уровне. Такие комплексы обеспечивают а едином цикле проведение эксг,ери-ментов, комплексную обработку даншл измерений, моделирование и сопоставление резуллтатов измерений и ¡.'оде.лирования.

.3.2. Ионныо каналы элоктровозОудимых мембран - сложные мдарокги^куляркые комплексы, в основе функиионираш№1 которых легат физические молекулярные процессы. Для разработки модели системы иннктнвшшм натриевых кншиев, учитывающей кинетические

свойства второго порядка, применяются математические методы, в частности, аппарат дифференциальных уравнений. Процесс моделирования представляет ссбой нахождение решения дифференциального уравнения второго порядка.

3. 3. В рамках подсистемы моделирования объединены все этапы моделирования: эксп римент, обработка результатов, построение и тестирование модели. Структура этой подсистемы представляет собой иерархически упорядоченную систему функциональных модулей.

3.4. Создана действующи подсистема АСШ для моделирования работы мембранных ионных каналов, работающая в интерактивном режимо и удовлетворяющая требованиям пользователей, не обладающих профессиональными знаниями в области программирования и вычислительной техники. Подсистема используется в Институте физиологии им. И. П. Павлова АН ССОР для изучения молекулярных характеристик инактивационных воротных систем ионных каналов.

4. ПУБЛИКАЦИИ ГО ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЕ.

1. Костяева 0. В. , Крылов R а . Подзорова С. А., Сурма С. В.. Щуваеа В. Т. Гибкая интерактивная система автоматизации физиологических исследований // Планирование и автоматизация эксперимента в научных исследованиях: íes. докл. 8-ой Есес. конф. Ленинград, 24-26 сентября 198бг. - Д ЛГУ.ЛЭТИ.ШЙ, Государственный комитет ССОР по науке и технике, АН СССР, 1685.- 0.47.

2. Костяева 0. В.. Шдэоровч С. А. Подсистема обработки биоэлектрической активности головного мозга и моделирования механизмов импульсной активности нейронов в системе автоматизации фиаиологичеоких исследований // Автоматизация научных исследований: Tea. докл. 21 Всесоюзной школы по автоматизации научных исследований. Чолпои-Ата. сентябрь 1987г. - врунае: Илим, 1987. - С. 86.

3. Домарацкий А. Я , Оуьоров Ii Ф. . Шуваев В. Т., Костяеьа 0. К , Крылов В. R , Подаорова С. А. Гибкий программно-аппаратный комплекс для автоматизации физиологических исследований

// Тез. докл. 15 съезда Воео. физиологического обиес^та им.и.П.Павлова Т.2. Кишинев. 1087. - iL: Наука .ТО, 1087.-