Использование моделей в других науках например в биологии химии и географии доклад

Обновлено: 18.05.2024

Биология зародилась изначально как описательная наука. Со временем арсенал методов расширялся. В современной биологии используют 5 основных методов.

  1. Описание объектов и явлений, выявление их свойств.
  2. Сравнение — одновременное сопоставление объектов и явлений, выявление их сходств и различий.
  3. Сравнительно-исторический — сопоставление объектов и явлений из разных временных периодов, установление недоступных наблюдению взаимосвязей.
  4. Эксперимент — целенаправленное создание ситуации для изучения явления.
  5. Моделирование.

Биологическая модель — это упрощенное отображение объекта, явления, процесса или системы, которое отражает существенные особенности реального прототипа.

Изучение такой упрощенной системы позволяет получить информацию о другой, более сложной реальной системе. В этом изучении и состоит суть моделирования — процесса построения моделей для исследования.

Осторожно! Если преподаватель обнаружит плагиат в работе, не избежать крупных проблем (вплоть до отчисления). Если нет возможности написать самому, закажите тут.

Для чего и в каких случаях используется

Моделирование применяется для изучения абсолютно разных биологических феноменов. Поскольку системы природного мира зачастую являются сложными структурно-функциональными единицами, изучать их с помощью большинства обычных методов довольно тяжело.

С помощью упрощенных моделей можно изучать:

  • объекты: клетки и их составляющие, ткани, органы и системы органов, организмы, сообщества, биосферу, космические объекты и т. д;
  • явления: сезонные явления природы, особенности поведения животных, корневое давление и т. д.;
  • процессы: происходящие в отдельных клетках, процессы жизнедеятельности, разложение и т. д.

Значение моделей в том, что они позволяют изучать объекты, процессы и явления на всех уровнях организации живого: молекулярном, субклеточном, клеточном, органно-системном, организменном и популяционно-биоценотическом. Также с их помощью можно изучать явления и объекты неживой природы в любом масштабе.

Моделирование имеет ряд преимуществ перед другими методами, используемыми в биологии как науке. Она дает ряд возможностей:

  1. Сохранять и передавать информацию об объекте наблюдения: репортаж, рисунок, фотографию или копию предмета.
  2. Предугадать и наглядно показать, как будет выглядеть объект, которого еще нет, или который еще не удалось обнаружить. К примеру, методом моделирования пользовались физики, предугадывая свойства бозона Хиггса до его открытия.
  3. Изучить предмет, которого уже не существует. Например, большинство знаний о динозаврах и живых существах тех времен основаны на изучении останков и окаменелостей. Используя их, были выстроены модели доисторических животных.
  4. Изучить характеристики объекта, работа с которым опасна — например, из-за радиоактивности.
  5. Узнать свойства конкретного объекта сложной структуры. Так, можно изучать строение сердца на модели отдельно от других систем организма.
  6. Исследовать свойства объекта, который слишком велик или мал: Солнечная система или атом.
  7. Изучить процесс, который протекает очень быстро или медленно: геологические модели, модель движения частиц воздуха.
  8. Избежать реального вмешательства в систему, которое может повлиять на результаты исследования, а также эффекта наблюдателя.
  9. Некоторые эксперименты невозможно проводить по этическим соображениям, но их можно провести на модели.

Основы моделирования биологических процессов и систем

Чтобы модель действительно отображала свойства отображаемого объекта или явления и могла рассматриваться как научный метод, необходимо правильно составить ее. Упрощенно алгоритм можно представить следующим образом.

  1. Определить и описать цель моделирования: объект, задачи, требования к качеству, критерии оценки.
  2. Проанализировать свойства объекта-прототипа, выделить из них существенные.
  3. Выбрать вид модели.
  4. Построить модель.
  5. Исследовать модель.
  6. Сделать выводы на основе моделирования, выявить свойства, присущие объекту-прототипу.

Какие виды моделей применяются

Модели в целом можно разделить на две большие категории:

  • материальные или предметные: анатомические муляжи, вещественные макеты;
  • информационные:
    • образные: рисунки и чертежи;
    • знаковые: словесные описания, формулы;
    • смешанные: таблицы, графики, схемы, диаграммы, блок-схемы и т. д.

    Можно также выделить 2 разновидности моделей, в зависимости от фактора времени:

    Основных типов моделей в биологии 3:

    • биологические;
    • физико-химические;
    • математические и компьютерные.

    В биологических моделях используют настоящих животных. На них ученые изучают различные состояния, в т. ч. болезни, встречающиеся как у этого вида животных, так и у человека.

    Такие модели широко распространены в генетике, физиологии и фармакологии.

    Сущность физико-химических моделей в том, что они воспроизводят структуру биологических структур или процессов. Это напоминает наблюдение за естественным явлением, но смоделированное. К примеру, немецкий ученый М. Траубе в XIX веке сымитировал рост живой клетки. Современные модели нервной деятельности основаны в основном на принципах электроники и электротехники.

    Некоторые растворы (к примеру, растворы Рингера, Тироде, Локка и др.) состоят из органических и неорганических веществ и имитируют внутреннюю среду живого организма.

    С развитием IT-технологий большую роль отводят компьютерным моделям. Их возможно применить почти во всех сферах биологии. С помощью компьютерного анализа можно проанализировать исходные данные, в том числе изображения, и получить на выходе необходимые свойства, предсказание явления или поведения объекта.

    Компьютерные модели работают как виртуальные эксперименты, в которых исследователь контролирует каждую переменную и фактор воздействия. Это дает виртуальным экспериментам преимущество перед реальными, в которых многие факторы неподконтрольны ученым, а также позволяет рассмотреть тщательно процесс, вне зависимости от времени его протекания в реальной жизни.

    Метод моделирования как средство достижения метапредметных результатов

    Моделирование в процессе обучения способно не только облегчить понимание биологических процессов, но и развить метапредметные навыки.

    Когда обучающийся сам составляет модель, он проходит через все этапы алгоритма. Информация собирается, анализируется и обобщается, прежде чем воплотиться в модель. Такой интерактивный способ способствует лучшему усвоению материала.

    • Для учеников 1-11 классов и дошкольников
    • Бесплатные сертификаты учителям и участникам

    Я хочу поделиться с вами, как сделать сложное простым, а это можно сделать, при помощи применения метода моделирования на уроках.

    Цель моего доклада: поделиться опытом применения метода моделирования на своих уроках.

    Задачи, которые я поставила – это:

    - рассмотреть различные виды моделирования, способствующие активизации познавательной деятельности учащихся;

    - рассказать как я применяю этот метод на своих уроках.

    - формировать через данную предметную область умения учебной, исследовательской деятельности;

    - развивать способности к самопознанию, самообучению и самореализации.

    С какими проблемами мы чаще всего сталкиваемся на своих уроках :

    - отсутствие у учащихся внутренней мотивации к учебной деятельности;

    - ребенок не может применить теорию на практике;

    - ребенок испытывает страх перед практической деятельностью.

    Для создания ситуации успеха на уроке биологии и химии могут быть использованы различные педагогические технологии, и большое значение среди них занимает технология моделирования.

    Использовать метод моделирования можно на уроках и как средство достижения метапредметных результатов.

    Итак в основе моделирования лежит модель

    Модель - материальный или воображаемый объект, замещающий оригинал,

    сохраняя только некоторые важные его свойства

    Моделирование - построение и изучение моделей реально существующих

    предметов, процессов или явлений с целью получения объяснений этих явлений

    Элементы моделирования: Субъект (Кто исследует? - ученик), Объект (что

    исследуется - молекула белка), Модель - продукт (результат) деятельности ученика.

    Все модели можно разбить на 3 вида: модели предметные (материальные), модели информационные (знаковые) и игровые

    Все виды моделирвания я применяю на своих уроках, но предметное использую больше в 5 – 8 классах.

    Приведу конкретные примеры использования и построения моделей на своих уроках.

    В качестве материалов для создания предметных моделей используем: цветную бумагу, клей, картон, пластилин, нитки, скотч, бисер, проволоку и др. материалы.

    Кроме предметных моделей почти на всех уроках использую знаковое или информационное моделирование. Работа со схемами, таблицами, текстами, рисунками.

    На моих уроках есть место и играм. Игра является средством интеллектуального развития, так как в процессе игры активизируются разнообразные умственные процессы. Чтобы понять замысел, усвоить игровые действия и правила, нужно активно выслушать и осмыслить объяснение учителя.

    Примеры игр на слайде.

    ФРАЗА - Добыть здоровье сможет только сам человек!

    Применяя на своих уроках метод моделирования, я наблюдаю некоторые минусы в работе:

    1. Часто случается, что ребята в своей работе не укладываются в отведенный отрезок времени;

    2. Ребята невнимательно читают инструкции, причем стремятся как можно быстрее приступить к практике, мало времени уделяя теории;

    3. Данный метод требует от учителя длительной подготовки и подбора материалов.

    Несмотря на все минусы, этот метод даёт больше плюсов, а занимаясь этим вопросом больше и оттачивая свое мастерство, я уверена, что все минусы в конце концов сойдут на нет.

    Метод моделирования имеет значение как для учителя так и для учеников. Я, как учитель, применяя метод моделирования, способствую повышению положительной мотивации, познавательной активности и качества обучения моих учеников на уроках биологии и химии. Для учащихся уроки становятся интересными, занимательными, где они проявляют свои способности работать коллективно, в группе, развивают свои творческие способности, развивают рефлексивные качества личности.

    ВЫВОД: Метод моделирования является достаточно эффективным при организации работы с обучающимися при условии серьезного подхода к данной работе учителя.

    Моделирование в биологии. Метод моделирования в биологии является средством, позволяющим устанавливать все более глубокие и сложные взаимосвязи между биологической теорией и опытом. В последнее столетие экспериментальный метод в биологии начал наталкиваться на определенные границы, и выяснилось, что целый ряд исследований невозможен без моделирования. Если остановиться на некоторых примерах ограничений области применения эксперимента, то они будут в основном следующими:

    • эксперименты могут проводиться лишь на ныне существующих объектах (невозможность распространения эксперимента в область прошлого),

    • вмешательство в биологические системы иногда имеет такой характер, что невозможно установить причины появившихся изменений (вследствие вмешательства или по другим причинам),

    • некоторые теоретически возможные эксперименты неосуществимы вследствие низкого уровня развития экспериментальной техники,

    • большую группу экспериментов, связанных с экспериментированием на человеке, следует отклонить по морально - этическим соображениям.

    Но моделирование находит широкое применение в области биологии не только из-за того, что может заменить эксперимент. Оно имеет большое самостоятельное значение, которое выражается, по мнению ряда авторов, в целом ряде преимуществ:

    1. С помощью метода моделирования на одном комплексе данных можно разработать целый ряд различных моделей, по разному интерпретировать исследуемое явление, и выбрать наиболее плодотворную из них для теоретического истолкования;

    2. В процессе построения модели можно сделать различные дополнения к исследуемой гипотезе и получить ее упрощение;

    3. В случае сложных математических моделей можно применять ЭВМ;

    4. Открывается возможность проведения модельных экспериментов (синтез аминокислот по Миллеру).

    Все это ясно показывает, что моделирование выполняет в биологии самостоятельные функции и становится все более необходимой ступенью в процессе создания теории. Однако моделирование сохраняет свое эвристическое значение только тогда, когда учитываются границы применения всякой модели. Особенно выразительно это показано Р.С. Карпинской на модели минимальной клетки. Эта модель возникла как результат познания биохимической универсальности жизни и имеет методологическое значение для моделирования основных ее закономерностей. Минимальная клетка представляет собой модель основной единицы жизни и охватывает лишь мембранную, репродукционную системы и систему снабжения энергией. Таким образом, задача состоит в том, чтобы с ее помощью воспроизвести наиболее общие жизненные структуры. И хотя при этом остается неучтенным аспект развития, модель минимальной клетки имеет огромное значение для доказательства единства органического мира. Однако эта модель не выходит за границы биохимического подхода к жизни, который преимущественно "направлен на доказательство ее стабильных, универсальных и неизменных характеристик". С другой стороны, модель минимальной клетки может быть использована и для разграничения определенных качественных ступеней процесса развития. Она, - как и любая другая модель, имеет свою область применимости и позволяет распознавать и реконструировать определенные закономерности (5). Тем самым эта модель выполняет существенные функции в процессе разработки теории.

    Для более глубокого понимания значения и сущности моделирования в биологии следует остановиться на проблемах моделирования в истории биологической науки. Моделирование как научный метод в биологии было впервые описано и сознательно использовано Отто Бючии и Стефаном Ледуком в 1892 году. С точки зрения истории науки интересно, что методы моделирования в биологии стали применяться сознательно лишь тогда, когда благодаря появлению эволюционной теории Дарвина и созданию генетики в развитии биологической теории был сделан крупный скачок, и биология преступила к исследованию все более сложных биотических связей. Так, например, возникновение популяционной генетики тесно связано с моделью Харди и Вейнберга. Все изменения, происходящие в естественных популяциях, имеют очень сложную природу из-за взаимодействия многих факторов эволюции, так что только исследование более простых моделей может дать представление о значении отдельных эволюционных факторов. Существенную роль моделирование играло и играет в развитии молекулярной биологии. Одним из известных примеров применения методов моделирования является разработка структурной модели ДНК, кото­рую создали на основе рентгеноструктурного анализа и химических исследова­ний Уотсон и Крик (1953 г.). Эта модель особенно выразительно показывает взаимосвязь между экспериментальными методами и методами моделирования при дальнейшем развитии биологической теории. Вопросы, связанные с дальнейшим применением моделирования в молекулярной биологии широко рассматриваются в работе немецкого исследователя Э. Томаса.

    Особенности кибернетического моделирования. В современном научном знании весьма широко распространена тенденция построения кибернетических моделей объектов самых различных классов. "Кибернетический этап в исследовании сложных систем ознаменован существенным преобразованием "языка науки", характеризуется возможностью выражения основных особенностей этих систем в терминах теории информации и управления. Это сделало доступным их математический анализ. " Кибернетическое моделирование используется и как общее эвристическое средство, и как искусственный организм, и как система-заменитель, и в функции демонстрационной. Использование кибернетической теории связи и управления для построения моделей в соответствующих областях основывается на максимальной общности ее законов и принципов: для объектов живой природы, социальных систем и технических систем. Широкое использование кибернетического моде­лирования позволяет рассматривать этот "логико-методологический" феномен как неотъемлемый элемент "интеллектуального климата" современной науки". В этой связи говорят об особом "кибернетическом стиле мышления", о "кибернетизации" научного знания. С кибернетическим моделированием связываются возможные направления роста процессов теоризации различных наук, повышение уровня теоретических исследований. Рассмотрим некоторые примеры, характеризующие включение кибернетических идей в другие понятийные системы.

    Анализ биологических систем с помощью кибернетического моделирования обычно связывают с необходимостью объяснения некоторых механизмов их функционирования (убедимся в этом ниже, рассматривая моделирование психической деятельности человека). В этом случае система кибернетических понятий и принципов оказывается источником гипотез относительно любых самоуправляемых систем, т.к. идеи связей и управления верны для этой области применения идей.

    Характеризуя процесс кибернетического моделирования, обращают вни­мание на следующие обстоятельства. Модель, будучи аналогом исследуемого явления, никогда не может достигнуть степени сложности последнего. При построении модели прибегают к известным упрощениям, цель которых - стремление отобразить не весь объект, а с максимальной полнотой охарактеризовать некоторый его "срез". Задача заключается в том, чтобы путем введения ряда упрощающих допущений выделить важные для исследования свойства. Создавая кибернетические модели, выделяют информационно - управленческие свойства. Все иные стороны этого объекта остаются вне рассмотрения. На чрезвычайную важность поисков путей исследования сложных систем методом наложения определенных упрощающих предположений указывает Р. Эшби. "В прошлом, - отмечает он, - наблюдалось некоторое пренебрежение к упрощениям. Однако мы, занимающиеся исследованием сложных систем, не можем себе позволить такого пренебрежения. Исследователи сложных систем должны заниматься упрощенными формами, ибо всеобъемлющие исследования бывают зачастую совершенно невозможны".

    Анализируя процесс приложения кибернетического моделирования в различных областях знания, можно заметить расширение сферы применения кибернетических моделей; использование в науках о мозге, в социологии, в искусстве, в ряде технических наук. В частности, в современной измерительной технике нашли приложение информационные модели. Возникшая на их основе информационная теория измерения и измерительных устройств - это новый подраздел современной прикладной метрополии.

    В задачах самых различных классов используется принцип обратной связи. В частности Дейч предложил модель мотивации поведения, основанную на этом принципе (6). Эта модель позволила уточнить некоторые механизмы поведения животных. По мнению Дейча, обучение животного в лабиринте состоит не в выработке ряда реакций, а в установлении последовательности ряда субцелей, поочередное достижение которых приводит к окончательной цели - кормушке. Здесь имеет место не обучение, а регуляция уже выученных реакций. Чтобы объяснить это, Дейч разработал гипотетическую схему, основанную на мотивационной модели с обратной связью и использующей также принципы общих причинных факторов, цепных реакций и тормозных связей.

    Моделирование мыслительной деятельности человека. Для исследования мозга важны методы классической физиологии высшей нервной деятельности, морфофизиологии, электрофизиологии, биохимии и т.д. Однако возникла потребность в новых методах, раскрывающих деятельность мозга с иной стороны — с точки зрения закономерностей процессов управления и переработки информации.

    Попытки системного исследования мозга не новы. Еще Н.М. Сеченов поставил задачу вскрыть сущность механизма деятельности мозга путем отыскания лежащих в основе этой деятельности принципов. Им был открыт один из них - принцип рефлексов. И.П. Павлов исследовал принципы управления дина­микой высших нервных центров, анализа и синтеза, поступающих извне сигналов и показал, каковы особенности деятельности мозга при различных состояниях последнего. Как отмечает Н. Кочергин, "для изучения мозга как сложной функциональной системы важное значение приобретает метод моделирования, позволяющий вскрыть структуру мозга, форму связей нейронов и различных участков мозга между собой, принципы нейронной организации, закономерности переработки, передачи, хранения и кодирования информации в мозге и т.д." Использование ЭВМ в моделировании деятельности мозга позволяет отражать процессы в их динамике, но у этого метода в данном приложении есть свои сильные и слабые стороны. Наряду с общими чертами, присущими мозгу и мо­делирующему его работу устройству, такими, как:

    • закономерный характер всех процессов;

    • общность некоторых форм движения материи;

    • принадлежность к классу самоорганизующихся динамических систем, в которых заложены:

    a) принцип обратной связи:

    b) структурно - функциональная аналогия;

    c) способность накапливать информацию;

    Есть существенные отличия, такие как:

    1. Моделирующему устройству присущи лишь низшие формы движения - физическое, химическое, а мозгу, кроме того - социальное, биологическое;

    2. Процесс отражения в мозге человека проявляется в субъективно-сознательном восприятии внешних воздействий. Мышление возникает в результате взаимодействия субъекта познания с объектом в условиях социальной среды;

    3. В языке человека и машины. Язык человека носит понятийный харак­тер.

    Свойства предметов и явлений обобщаются с помощью языка. Моделирующее устройство имеет дело с электрическими импульсами, которые соотнесены человеком с буквами, числами. Таким образом, машина "говорит" не на понятийном языке, а на системе правил, которая по своему характеру является формальной, не имеющей предметного содержания.

    Использование математических методов при анализе процессов отража­тельной деятельности мозга стало возможным благодаря некоторым допущениям, сформулированным Маккаллоком и Питтсом. В их основе - абстрагирование от свойств естественного нейрона, от характера обмена веществ и т.д. - нейрон рассматривается с чисто функциональной стороны. Существующие модели, имитирующие деятельность мозга (Ферли, Кларка, Неймана, Комбертсона, Уолтера, Джоржа, Шеннона, Аттли, Берля и др.) отвлечены от качественной специфики естественных нейронов. Однако с точки зрения изучения функциональной стороны деятельности мозга это оказывается несущественным.

    В литературе существует ряд подходов к изучению мозговой деятельно­сти:

    • теория автоматического регулирования (живые системы рассматриваются в качестве своеобразного идеального объекта),

    • информационный (пришел на смену энергетическому подходу). Успехи, подученные при изучении деятельности мозга в информационном аспекте на основе моделирования, по мнению Н.М. Амосова, создали иллюзию, что проблема закономерностей функционирования мозга может быть решена лишь с помощью этого метода. Однако по его же мнению, любая модель связана с упрощением, в частности:

    • не все функции и специфические свойства учитываются

    • отвлечение от социального, нейродинамического характера. Таким образом, делается вывод о критическом отношении к данному методу (нельзя переоценивать его возможности, но вместе с тем, необходимо его широкое применение в данной области с учетом разумных ограничений).

    В работе проведено исследование научного метода познания - моделирования. Мы стремились составить ясное представление о том, что такое моделирование (его состав, свойства, структуру), отличительные особенности. Моделирование связано с трудностями, обусловленными его тесным переплетением со многими видами практической и познавательной деятельностей.

    В обобщенном виде роль моделирования в познавательной и практиче­ской деятельности реализуется в формировании целей и задач, в разработке плана, в проектировании и изготовлении приборов, в процессе проведения самого эксперимента, в получении и фиксировании исходных данных, а также в логико-математической обработке данных.

    Хотя практическая деятельность исследователя основывается на моделировании, его специфика не исчерпывается только этим методом. Представляя собой именно метод познания, моделирование включает чувственные, логические и теоретические средства познания, гармоничное сочетание которых и позволяет раскрыть все особенности исследуемого объекта.

    1. Амосов Н.М. Моделирование мышления и психики. М.: Наука, 1965.

    2. Батороев К.Б. Кибернетика и метод аналогий. М.: Высшая школа, 1974.

    3. Бир С. Кибернетика и управление производством. М.: Наука, 1965.

    4. Веденов А.А. Моделирование элементов мышления. М.: Наука, 1988.

    5. Спиркин А. Г. Ведение в философию. Ч. 1, 2. М., 1990.

    6. Девдориани А.С., Грейсух B.C. Ноль кибернетических методов в изучении преобразований природных комплексов. М.: Известия, 1990.

    7. Диалектика процесса познания / Под ред. проф. Алексеева М. Н., проф. Коршунова А. М. Кн. 3. Издательство Московского университета, 1985.

    8. Кочергин А.Н. Моделирование мышления. М.: Наука, 1969.

    9. Михай H.Г., Грановский В.В. Методологические и мировоззренческие проблемы естественнонаучного знания. Кишинев: Штиница, 1987.

    10. Мир философии. Книга для чтения. Ч.1,2. М., 1991.

    11. Проблемы методологии социального познания. Л.: ЛГУ, 1985.

    12. Природа и дух: мир философских проблем / Под научной и общей редак­цией Обухова В. Л. Кн. 2. Санкт-Петербург, 1995.

    13. Чудинов В. А. Природа научной истины. М., 1977.

    14. Фролов И. Г. Гносеологические проблемы моделирования. М.: Наука, 1961.

    15. Фролов И. Г. Жизнь и познание. О диалектике в современной биологии. М.: Мысль, 1981.

    16. Философский словарь / Под ред. И.Т. Фролова - 5-е изд. - М.: Политиздат, 1986. - 590 с.

    Гост

    ГОСТ

    На протяжении длительного периода времени биология была описательной наукой, мало приспособленной для прогнозирования наблюдаемых явлений. С развитием компьютерных технологий ситуация изменилась. Сначала наиболее используемыми в биологии были методы математической статистики, которые позволяли выполнять корректную обработку данных экспериментов и оценивать определенную значимость для принятия определенных решений и получения выводов. Со временем, когда методы химии и физики вошли в биологию, начали использовать сложные математические модели, которые позволяли обрабатывать данные реальных экспериментов и предсказывать протекание биологических процессов в ходе виртуальных экспериментов.

    Модели в биологии

    Моделирование биологических систем представляет собой процесс создания моделей биологических систем с характерными для них свойствами. Объектом моделирования может быть любая из биологических систем.

    В биологии применяется моделирование биологических структур, функций и процессов на молекулярном, субклеточном, клеточном, органно-системном, организменном и популяционно-биоценотическом уровнях организации живых организмов. Применяется моделирование также к разным биологическим феноменам, условиям жизнедеятельности отдельных особей, популяций, экосистем.

    Биологические системы – это очень сложные структурно-функциональные единицы.

    Используется компьютерное и наглядное моделирование биологических компонентов. Примеров таких биологических моделей огромное количество. Приведем некоторые примеры биологических моделей:

    Готовые работы на аналогичную тему

    Модели в биологии. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ

    Основные виды моделей в биологии

    Биологические модели на лабораторных животных воспроизводят определенные состояния или заболевания, которые встречаются у животных или человека. Их использование позволяет изучать при проведении экспериментов механизмы возникновения данного состояния или заболевания, его протекание и исход, воздействовать на его протекание. Примерами биологических моделей являются искусственно вызванные генетические нарушения, инфекционный процесс, интоксикация, воспроизведение гипертонических и гипоксических состояний, злокачественных новообразований, гиперфункция или гипофункция некоторых органов, неврозы и эмоциональные состояния.

    Для создания биологических моделей воздействуют на генетический аппарат, применяется заражение микробами, вводят токсины, удаляют отдельные органы и т.д. Физико-химические модели воспроизводят с помощью химических или физических средств биологические структуры, функции или процессы и, обычно, они представляют собой далекое подобие биологического явления, которое моделируется.

    Значительные успехи были достигнуты в создании моделей физико-химических условий существования живых организмов, их органов и клеток. Например, подобраны растворы неорганических и органических веществ (растворы Рингера, Локка, Тироде и др.), которые имитируют внутреннюю среду организма и поддерживают существование изолированных органов или культивируемых клеток внутри организма.

    Моделирование биологических мембран позволяет выполнять исследование физико-химических основ процессов транспортировки ионов и влияния на него разных факторов. С помощью химических реакций, которые протекают в растворах в автоколебательном режиме, моделируются характерные для многих биологических феноменов колебательные процессы.

    Математические модели (описание структуры, связей и закономерностей функционирования живых систем) построены на основе данных эксперимента или представляют собой формализованное описание гипотезы, теории или открытой закономерности какого-либо биологического феномена и для них необходима дальнейшая опытная проверка. Разные варианты таких экспериментов определяют границы использования математических моделей и представляют материал для ее дальнейшего корректирования. Испытание математической модели биологического явления на персональном компьютере дает возможность предвидеть характер изменения исследуемого биологического процесса в условиях, которые трудно воспроизвести с помощью эксперимента.

    Математические модели дают возможность предсказать в отдельных случаях некоторые явления, которые были ранее неизвестны исследователю. Например, модель сердечной деятельности, которую предложили голландские ученые ван дер Пол и ван дер Марк, основанная на теории релаксационных колебаний, показала возможность особого нарушения сердечного ритма, которое впоследствии обнаружили у человека. Математической моделью физиологических явлений является также модель возбуждения нервного волокна, которая была разработана английскими учеными А. Ходжкином и А. Хаксли. Существуют логико-математические модели взаимодействия нейронов, построенные на основе теории нервных сетей, которые были разработаны американскими учеными У. Мак-Каллоком и У. Питсом.

    Читайте также: