авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |
-- [ Страница 1 ] --

ФГАОУ ВПО "Казанский (Приволжский)

федеральный университет"

Сервис виртуальных конференций Pax Grid

I-я Международная

Интернет-Конференция

«Математическое

и компьютерное моделирование в

биологии и химии. Перспективы

развития»

г. Казань, 2012 г.

УДК 544;

57;

519.7

ББК 53

Р3

Ответственный редактор Изотова Е.Д.

Р3. «Математическое и компьютерное моделирование в биологии и химии. Перспективы развития."». Сборник трудов международной Интернет-конференции. Казань, 28-30 мая 2011 г. /Отв. редактор Изотова Е.Д. ФГАОУ ВПО "Казанский (Приволжский) федеральный университет", Сервис виртуальных конференций Pax Grid 2012 (С) ФГАОУ ВПО "Казанский (Приволжский) федеральный университет" (С) Система виртуальных конференций Pax Grid Оргкомитет Председатели Мокшин А.В. зав. каф. вычислительной физики и моделирования q физических процессов КФУ Алимова Ф.К. - проф. зав.кафедрой биохимии КФУ q Программный комитет Акберова Н.И. - доц. зав. лаборатории биоинформатики и q производственных наносистем, КФУ Бочаров Геннадий Алексеевич -Профессор кафедры вычислительных q технологий и моделирования (ВТМ) МГУ д-р физ.-мат. наук

, ведущий научный сотрудник Института вычислительной математики (ИВМ) РАН Исполнительный оргкомитет:

Тарасов Д.С. - координатор Pax Grid q Изотова Е.Д. - координатор Pax Grid q Алишева Д.А. - исполнительный секретарь q МЕТОДЫ ВИЗУАЛИЗАЦИИ СТРУКТУРЫ ПОВЕРХНОСТИ МАТЕРИАЛОВ НА ОСНОВЕ ЖК ДЛЯ НУЖД ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ, МЕТОДЫ ВИЗУАЛИЗАЦИИ СТРУКТУРЫ ПОВЕРХНОСТИ МАТЕРИАЛОВ НА ОСНОВЕ ЖК ДЛЯ НУЖД ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ Артемов Д.С.,Данилюк В.И.,Кондауров Е.С.,Томилин М.Г.,Фадеев И.В.

СПб НИУ ИТМО mgtomilin@mail.ru 1. Введение Визуализации структуры материалов является актуальной задачей для многих областей биологии, химии, материаловедения и информационных технологий. Структура материала определяет многие его свойства, открывая возможности их практического использования.

Эта проблема актуальна и потому, что многие структуры вообще не наблюдаются в оптический микроскоп.

Целью работы является использование метода, основанного на применении тонких слоев нематических жидких кристаллов (НЖК) для визуализации невидимой структуры поверхности и ее модификаций для различных материалов в поляризованном свете [1]. Эффективность метода иллюстрируется новыми примерами применения, показывающими его перспективы как уникальной регистрирующей среды для решения задач дефектоскопии поверхности материалов.





2. Объекты исследования Объектами исследования были выбраны поверхности различных материалов для демонстрации универсальности метода, его простоты, экспрессности, высокой разрешающей способности и чувствительности к слабым внешним воздействиям, вызывающим модификацию структуры поверхности. Важной проблемой во многих областях химии, биологии, медицины, парфюмерии, пищевой промышленности и пр. является исследование свойств растворов. Контроль качества жидкостей, например в пищевой промышленности, является сложной задачей, связанной с субъективным анализом. Субъективное восприятие имеет ограничения, относящиеся к человеческому фактору (состоянию Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" здоровья дегустатора) и внешним условиям – температуре, влажности и др. С позиций материаловедения – это проблема объективной визуализации структуры источников вкуса (иногда и запаха).

Объективный контроль вкусовых ощущений на первый взгляд представляется неразрешимым, если изучать объекты в жидкой или газообразной фазе. Задача упрощается, если объекты находятся в твердой фазе. Объективные методы развиваются по пути использования электронных устройств искусственного носа и языка. Однако все они остаются слепыми, не позволяя визуализировать структуры раздражителей, и плохо развитыми для применения. Определение свойств раствора часто можно осуществить анализом структуры его твердых компонентов (осадка). Объектами исследования явились твердые компоненты модификаций осадка пресной воды, подвергнутой электролизу, питьевых соков разной технологии изготовления после нормальных и нарушенных режимов хранения, а также структуры осадка одинаковых по составу глазных капель различных производителей.

Основная идея исследований состояла в выявлении невидимых в оптический микроскоп структур поверхности объектов для анализа их модифицированных свойств и объективного контроля качества.

Основную часть работы составило исследование структур твердых компонентов растворов методом поляризационно-оптической микроскопии с использованием слоёв НЖК. Метод основан на выявлении уникальной для каждого объекта структуры с помощью слоя НЖК, находящегося в контакте с поверхностью изучаемого объекта и деформированного ею [1].

Контактный характер взаимодействия слоя НЖК с поверхностью вызвал необходимость разработки специальных методов для препарирования объектов исследования. Применение НЖК для изучения структур осадков растворов описано в работах [2, 3], где анализировались туалетная вода и духи, чаи и вина. Результаты показали эффективность и перспективность метода для изучения других объектов.

В работе дозированные капли растворов помещались на пробные стекла с помощью прибора Affymetrix GMS 417 Arrayer (Genetic MicroSystems) или вручную беличьей кисточкой. Слой НЖК толщиной несколько мкм наносился на осадок после испарения раствора в эксикаторе или на открытом воздухе при обеспечении защиты от пыли.

Была получена полезная информации о структуре при наблюдении образования колец отложений по окружности высохшей капли «феномен капли кофе» [4]. Дозированные капли наносились на Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" стеклянную подложку при температуре около T=20°C и влажности примерно H=60%. После высушивания изучаемая поверхность декорировалась слоем НЖК – 4н-пентил-4н-цианобифенилом (5ЦБ) или эвтектической смесью н-метоксибензилиден-н’-бутиланилина и н-этоксибензилиден-н’-бутиланилина (МББА : ЭББА). Для статистики производилось многократное нанесение и снятие слоя НЖК.

3. Методика исследования Предпосылкой для визуализации структуры объектов является исходная упорядоченность молекул НЖК. Получение изображения структуры через слой НЖК связанно с нарушением его исходной упорядоченной ориентации и возникновением локальной деформации слоя НЖК в окрестности неоднородности структуры. Эти деформации создают из-за большой величины оптической анизотропии НЖК (n 0,2) изменение фазовой задержки, наблюдаемой как изображение в виде распределения интенсивности проходящего (или отраженного) поляризованного света.

Если структура образцов различна, то и деформация слоя НЖК у поверхности будет различна. Невидимые структуры и ее слабые модификации можно непосредственно наблюдать в поляризованном свете на просвет или отражение в интерференционных цветах при достаточной величине фазовой задержки. При малых величинах фазовой задержки изображения наблюдаются в шкале серого. Теория деформации НЖК в окрестности дефектов структуры изложена в работах [1, 3]. Разработанный метод можно использовать для визуализации распределения электрических, магнитных, акустических и температурных полей, что позволяет рассматривать его как универсальный метод дефектоскопии поверхности материалов [1].

4. Результаты исследования и их обсуждение 4.1. Исследование модификаций осадка пресной воды, подвергнутой электролизу Объектом исследования явился осадок пресной воды, подвергнутой электрохимической обработке для получения анолита и католита с различными показателями рН. С помощью специального прибора [5] были получены образцы с показателями рН для анолита 2,1;

2,8;

5 и католита 9;

10,5;

11. В основе обработки лежит закономерность аномального изменения реакционной и каталитической активности воды, подвергнутой электролизу. Реакционная способность связана с Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" образованием метастабильных частиц и условиями, приводящими к изменению межмолекулярных взаимодействий и физической структуры воды.

В результате катодной электрохимической обработки даже дистиллированная вода, приобретает щелочную реакцию за счёт превращения части растворенных солей в гидроксилы. Её окислительно-восстановительный потенциал (ОВП) понижается, уменьшается поверхностное натяжение, снижается содержание растворенных фракций кислорода и азота, возрастает концентрация водорода, свободных гидроксильных групп, уменьшается электропроводность, изменяется структура гидратных оболочек ионов и свободного объёма воды. В результате образования растворимых гидроксилов натрия и калия повышается pH, происходит сдвиг углекислотного равновесия с образованием трудно растворимых карбонатов кальция и магния. Ионы тяжёлых металлов и железа превращаются в нерастворимые гидроксилы.

При анодной электрохимической обработке кислотность воды увеличивается, ОВП возрастает за счёт образования устойчивых и нестабильных кислот (серной, соляной и др.), пероксида водорода (Н2О2), пероксосульфатов и кислородосодержащих соединений хлора. В результате увеличивается электропроводность, содержание растворённого хлора, кислорода, уменьшается концентрация водорода, азота, изменяется структура воды [5].

Было изучено 7 образцов воды с различным значением рН. Капля воды помещалась на покровное стекло, высушивалась и декорировалась слоем НЖК. После высыхания капли исследовался её осадок. При испарении капля уменьшается в объёме, но её граница удерживается на месте. Уходящий от границ объем компенсируется потоками от центра к краям, формирующими характерные кольца. Полученный узор результат самоорганизации взвешенных частиц в испаряющейся капле, которые стремятся осесть на её краях. Внутри капли наблюдаются включения, свидетельствующие об образовании сложных структур.

Сверхтонкий слой воды не виден в оптический микроскоп, но слой НЖК позволяет его визуализировать. Это позволяет установить, что в католите область сверхтонкого слоя почти равна радиусу самой капли. В анолите, напротив, она существенно превышает размер капли. С увеличением длительности электролиза, т.е. с уменьшением водородного показателя рН, радиус сверхтонкого слоя увеличивается и приобретает индивидуальную структуру. Наблюдались различные структуры слоёв:

игольчатая однонаправленная, игольчатая, лепестковая и другие.

Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" Область растекания сверхтонкого слоя зависит от степени обработки воды: чем меньше водородный показатель (рН), тем больше область растекания, и наоборот.

Для объяснения результатов были измерены краевые углы образцов.

Определение краевого угла было автоматизировано и рассчитано с помощью программы Drop analysis. Было проведено сравнение результатов, полученных методом НЖК и по измерению контактных углов.

Данные совпали: анолит лучше смачивает поверхность и обладает большей гидрофильностью, чем католит. Увеличение значений краевых углов образцов согласуется с увеличением рН и уменьшением условий их смачивания.

4.2. Исследование структуры осадков питьевых соков Исследовались фруктовые и овощные соки, изготовленные по разной технологии и хранившиеся в соответствии с требованиями стандартов и их нарушением [6]. Изображения осадков различных образцов соков наблюдались в поляризационный микроскоп без использования и с использованием НЖК. Наиболее детально изучались структуры яблочных соков, хранившихся при различных условиях (рис. 2).

При анализе изображений образцов, полученных без использования НЖК (рис. 2а, б), невозможно отличить структуры твердых компонентов различных образцов – высушенные капли неразличимы на фоне подложки, и образцы неотличимы друг от друга. Контрастность полученных снимков мала. Оценить качество продукции невозможно.

Тонкий слой НЖК дает дополнительную информацию (рис. 2в, г). В случае образца яблочного сока, хранившегося в соответствии с требованиями стандартов, наблюдается однородная картина на всей поверхности высушенной капли, что свидетельствует об одинаковой наклонной ориентации молекул НЖК (рис. 2в). Отсутствуют участки гомеотропной ориентации внутри капли.

Если образцы хранить в нестандартных условиях, то однородность их структуры исчезнет: НЖК выявляет локальные участки гомеотропной ориентации ЖК (рис. 2г). Изменение структуры объясняется следствием биохимических и микробиологических процессов, протекающих в соке под действием света и температуры: спиртовым и уксуснокислым брожением, возникающим при активации микроорганизмов под действием указанных факторов.

Дополнительно изучались также структуры твердых компонентов Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" картофельного сока, редьки, лимона и манго. Структура осадка картофельного сока представляет собой капли сложной конфигурации, а сока редьки выглядит как совокупность шарообразных капель с крестообразной сердцевиной. Размеры капель сока редьки меньше, чем размер капель осадка картофельного сока. Осадок лимонного сока выглядит как размытые участки различных цветов с высокой цветовой контрастностью. Структура твердых компонентов сока манго имеет форму разноцветных «лепестков» с нитевидной структурой.

Изображения структур соков легко различимы без использования методов оптического распознавания образов.

Предложенный метод анализа с использованием НЖК позволяет получить дополнительную информацию о структуре соков, визуализируя «невидимые» структуры образцов и повышая контрастность изображений. Он дает возможность судить о технологии производства различных соков и осуществлять контроль качества продукции.

4.3. Исследование структуры глазных капель Объектами исследований являлись глазные капли антибактериального назначения от следующих производителей:

Вигамокс, Торбекс фирмы Alcon;

Ципромед, Левофлоксацин фирмы Промед Экспортс;

Унифлокс фирмы United Pharma;

Флоксал фирмы Bausch & Lomb;

Офтаквикс фирмы Santen. Исследования состояли в проверке идентичности структур капель одинакового состава, изготовленных различными производителями.

Эксперименты проводились многократно при давлении 760 мм. рт.

ст., Т = 20°С, НЖК – эвтектическая смесь МББА + ЭББА;

увеличение х.

Анализ показывает, что структуры одинакового состава капель, изготовленных различными производителями, существенно разнятся. Для более детального изучения структур можно использовать регистрирующие среды на основе НЖК. Получение дополнительной информации при применении НЖК иллюстрирует рис.3.

На рис.3 (слева) визуализация структуры капли затруднена. После нанесения НЖК на осадок капли получается четкое изображение невидимой до этого части капли, выявленное слоем НЖК. Слои НЖК позволяют визуализировать скрытые от нас детали структуры поверхности вещества.

Полученные результаты требуют проведения обязательного контроля соответствия состава и структуры глазных капель.

4.4. Визуализация модифицированной структуры поверхности под Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" воздействием лазерного излучения Для демонстрации универсальных возможностей метода НЖК в разделе обсуждается его использование для изучения изменений структуры поверхности твердого тела под воздействием лазерного излучения. Объектами исследования являлись образцы стали марки 12Х18Н10Т, поверхности которых облучались лазерной установкой МИНИМАРКЕР 10/20, собранной на базе волоконного импульсного иттриевого лазера.

Улучшение свойств поверхности материала (износостойкости, термостойкости, твердости, коррозионной стойкости), наряду с методами химического травления, закалки, плазменной обработки и ударного упрочнения в последнее время осуществляется методами лазерного воздействия. Модификацию поверхности осуществляют легированием, наплавкой, химическим или физическим осаждением покрытий из газовой фазы. Толщина обработанного слоя может составлять от сотен нанометров до нескольких миллиметров при сканировании поверхности материала лазерным пучком. Достоинствами технологии являются локальность и возможность обработки труднодоступных участков, химическая чистота, контролируемость толщины обработки. Отметим минимальную финишную доводку (или полное ее отсутствие), возможность дистанционного контроля и автоматизации процесса, малую пористость создаваемого поверхностного слоя, минимальное коробление изделия, высокую производительность процесса.

Работоспособность поверхностного слоя увеличивается в 2-5 раз.

Лазерная модификация поверхности применяется для обработки широкого ассортимента материалов: углеродистых, малоуглеродистых и легированных сталей, технического железа, чугуна, алюминиевых сплавов. Лазерная обработка осуществляет имплантацию в поверхность мелкодисперсных частиц (карбидов, алмаза, керамик), наплавку сплавов «никель-хром-бор-кремний», легирование поверхности стали и алюминиевых сплавов упрочняющими элементами, нанесение тонких пленок из диэлектриков, полупроводников или металлов для изготовления компонент микроэлектронной техники [6].

Лазерная модификация поверхности используется для снятия старой краски;

поверхностного текстурирования;

плакирования электродов;

упрочнения рабочих поверхностей инструментов (резцов, сверл, пил, буровых головок, матриц, пуансонов, штампов и пр.). Эти задачи открывают перспективы для использования метода НЖК.

В ходе экспериментов поверхность выбранных образцов стали марки 12Х18Н10Т обрабатывалась лазерным излучением, с различными Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" показателями мощности.

После лазерной обработки модифицированная поверхность обретала свойства антиобледенительного покрытия.

Сравнение изображений показывает, что нанесение тонкого слоя ЖК на образцы дает дополнительную информацию о характере модифицированной поверхности материала, что позволяет оптимизировать режимы обработки.

5. Заключение Эффективность метода НЖК проиллюстрирована новыми примерами применения, показывающими перспективы его использования как уникальной регистрирующей среды для решения задач дефектоскопии поверхности применительно к широкому ряду материалов.

Авторы благодарят д.х.н. Слесарева В.И, к.м.н. Околова И.Н. и Одинцову Г. за содействие в проведении экспериментов.

Рис. 1. Верхний ряд иллюстраций представляет собой изображения сухого осадка капель, наблюдаемых в микроскоп без НЖК;

второй ряд – сухой осадок капли под слоем НЖК, нижний ряд – значения краевого угла в градусах от рН (меньше 7,7 – анолит, больше 7,7 – католит).

Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" Рис. 2. Изображения структур осадков яблочных соков, хранившихся в стандартных условиях (а, в) и с их нарушением (б, г). Изображения структур (а, б) получены без НЖК;

изображения структур (в, г) с НЖК – 5ЦБ. T = 20°C.

Рис. 3. Различие структуры капли Торбекс фирмы Alcon (без слоя НЖК - слева, со слоем НЖК – справа).

Литература 1. Томилин М.Г., Невская Г.Е. Фотоника жидких кристаллов. СПб.

Политехника, 2011. 743 с.

2. Tomilin M. G. LC vision in detecting tea structures // Programme and Book of Abstracts “Optics and Laser Applications in Medicine and Enviromental Monitoring for Sustainable Development”. 19-24 November, 2007.

University of Cape Coast, Ghana. P. 81.

3. Томилин М.Г. Взаимодействие жидких кристаллов с поверхностью.

СПб. Политехника, 2001. 325 с.

4. Deegan R. D. Pattern formation in drying drops // Phys. Rev. E. 2000. Vol.

Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" 61. N 1. P. 475.

5. Инструкция по эксплуатации прибора для получения католита и анолита ТУ 5156-001-62565770-2010.

6. http://wiki.laser.ru/index.php/.

Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" ВЛИЯНИЕ НА ЭЛЕКТРОННЫЕ СПЕКТРЫ МЕЖМОЛЕКУЛЯРНОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ 3-АМИНО-1-ФЕНИЛ-2-БУТЕН-1-ОНАТА ДИФТОРИДА БОРА С АЦЕТОНОМ Белолипцев А.Ю.,Харченко В.И.,Федоренко Е.В.,Третьякова Г.О.,Мирочник А.Г.

Институт химии ДВО РАН, Дальневосточный федеральный университет, Владивосток beloliptsev@ich.dvo.ru Перспективные для нелинейной оптики бета-кето-еминатные и бета-дикетонатные комплексы дифторида бора характеризуются интенсивной люминесценцией [1,2]. Эти соединения образуют комплексы с переносом заряда и эксиплексы в возбужденном состоянии.

Имеются косвенные экспериментальные подтверждения того, что в растворах 3-амино-1-фенил-2-бутен-1-оната дифторида бора (I) образуются различные молекулярные ассоциаты. Для корректной интерпретации спектров необходимо теоретическое моделирование физико-химических характеристик мономеров и кластеров молекул соединения I и растворителя.

Квантово-химическими методами и экспериментальным методом УФ спектроскопии изучены стабильность ассоциатов и влияние межмолекулярного взаимодействия комплекса I и ацетона на спектральные характеристики. Экспериментальные спектры поглощения I получены в полярных растворителях (хлороформ, 10-5 моль/л;

ацетон, 10- -10-5 моль/л). Квантово-химическое моделирование электронных спектров ассоциатов с учетом межмолекулярного взаимодействия проведено в кластерном приближении с помощью программного комплекса GAMESS [3]. Структурные параметры, энергетические характеристики и электронное строение молекулярных систем определены при полной оптимизации геометрии в базисе 6-311G(d,p) неэмпирическим методом и методом функционала плотности DFT с гибридным обменно-корелляционным функционалом B3LYP. Электронные спектры соединений и кластеров с учетом возбужденных синглетных и триплетных состояний рассчитаны методом TDDFT/B3LYP/6-311G(d,p).

Для энергетически наиболее выгодных конфигураций основного состояния была учтена релаксация молекулярной системы при переходе в возбужденное синглетное состояние.

Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" Установлены структурные параметры рассмотренных молекулярных ассоциатов. Показано, что наиболее вероятно присоединение молекулы ацетона к молекуле I в плоскости хелатного кольца, причем кетонная группа C=O координируется либо на группе -NH, либо на атом водорода бензольного заместителя, а метильная группа ацетона координируется на атомах фтора (Рис. 1, 2). Межмолекулярное взаимодействие полярных молекул I и ацетона может привести к образованию ассоциатов различного состава.

Модельные электронные спектры соответствуют экспериментальным УФ- спектрам. Оценка характеристик люминесценции, проведенная на основе энергетических параметров возбужденных состояний молекул и их кластеров, удовлетворительно согласуется с экспериментальными спектральными данными для изученных соединений.

Рис.1 Ассоциат молекул I и ацетона при координации группы C=O к группе –NH.

Рис.2 Ассоциат молекул I и ацетона при координации группы C=O к атому Н бензольного заместителя Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" Литература 1. В.Е. Карасев, А.Г. Мирочник, Е.В. Федоренко. Фотофизика и фотохимия бета-дикетонатов дифторида бора. Владивосток: Дальнаука, 2006, 163с.

2. F. P. Macedo, Ch. Gwengo, S. V. Lindeman et al. Eur. J. Inorg. Chem., 2008, 20, 3200-3211.

3. M.W. Schmidt, K.K. Baldridge, J.A. Boatz et al. J. Comput. Chem., 1993, 14(11), 1347-1363.

Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" ПОТЕНЦИАЛЬНАЯ ПОВЕРХНОСТЬ РЕАКЦИИ ОБРАЗОВАНИЯ РЕАКТИВА ГРИНЬЯРА НА МАЛЫХ КЛАСТЕРАХ МАГНИЯ В ВАКУУМЕ Беляев С. Н.,Пантелеев С. В.,Игнатов С. К.

Нижегородский Государственный Университет им. Н.И.Лобачевского, Нижний Новгород, Научно-исследовательский институт химии ННГУ serg_belyaev@bk.ru Хотя реакция Гриньяра была открыта и качественно охарактеризована более ста лет назад, детали ее механизма продолжают оставаться предметом дискуссий. В частности, рассматриваются возможности протекания данной реакции на синглетной или триплетной ППЭ в зависимости от топологии поверхности металла или от размера металлических частиц. Эти вопросы особенно интересны, поскольку современные методы генерации кластеров дают возможность прямого проведения реакции на малых кластерах магния. В данной работе квантовохимическим методом исследуется взаимодействие молекулы EtBr в вакууме с кластерами магния Mg 4-Mg12, Mg20, находящимися в синглетном и триплетном состояниях. Методом DFT (B3LYP/6-311++G(2d,2р)) оценены энергии координации этилбромида на кластерах магния в вакууме, структуры образующихся комплексов, их термодинамические параметры и колебательные частоты. Найдены переходные состояния и оценены энергии активации различных стадий, соответствующих радикальным и молекулярным каналам диссоциации координированного EtBr и отрыва атома Mg при образовании EtMgBr.

Квантовохимический расчет энергии образования кластеров магния Mgn показывает, что устойчивость кластеров с ростом n увеличивается почти линейно. Возможно, этим объясняются экспериментальные наблюдения, в которых редко удается зарегистрировать частицы в равновесных условиях с n20. Неравномерность распределения атомных зарядов и спиновой плотности (для триплетных кластеров) увеличивается с ростом кластера и в кластерах с n10 достигает ±1e и выше. Энергия координации EtBr на синглетных кластерах Mg1, Mg2, Mg10, Mg 12 оценивается в пределах 0.4-19.0 кДж/моль и увеличивается с размером кластера. Наибольшая энергия координации имеет место для кластеров Mg12. Для кластеров Mg2 были найдены точки пересечения синглетных (S) и триплетных (T) термов и оценены энергии этих точек.

Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" Энергия S-T пересечения составляет 63 кДж/моль, что почти совпадает с характерной энергией термической активации диссоциации координированного EtBr на этих кластерах (64 кДж/моль). Аналогичный квантовохимический расчет, проведенный для атома Mg показал, что энергия S-T пересечения составляет 82 кДж/моль, что на 39 кДж/моль ниже энергии термической активации диссоциации координированного EtBr на Mg1.

Рис.1 Энергетическая диаграмма основных маршрутов элементарной реакции между атомом магния и бромистым этилом.

Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" МОДИФИЦИРОВАНИЕ ОРЕГОНАТОРА ПРИМЕНИТЕЛЬНО К КОЛЕБАТЕЛЬНОМУ ОКИСЛЕНИЮ ЩАВЕЛЕВОЙ КИСЛОТЫ Бобыренко Ю.Я.

ГОУ ВПО Челябинский педагогический университет bobirenko07@mail.ru Колебательные реакции являются инновационным и важным явлением в современной химии. Математическая модель Орегонатора описывает колебания концентраций химических компонентов в процессах типа реакций Белоусова-Жаботинского с участием органических веществ, способных поглощать молекулярный бром. В присутствии щавелевой кислоты поглощение молекулярного брома не происходит. В этом случае колебания поддерживают удалением брома химическим (добавка ацетона) или физическим (продувка газом) способом. В данной работе сделана попытка модификации модели Орегонатора применительно к колебательному окислению щавелевой кислоты.

После ряда проб выбран вариант двухстадийного окисления щавелевой кислоты, на которое указывал Уотерс. Для включения в схему восстановительного процесса образования бромид-ионов из брома без участия ацетона задействованы реакции с константами k 7 и k 2 0, описывающие физическое удаление брома. Полная схема химических превращений с участием ацетона в качестве поглотителя брома и возможностью газообразного удаления брома выглядит так:

HBrO + Br- + H+ = Br2 + H2O (k1) Br2 + H2O = HBrO + Br- + H+ (k1o) HBrO2 + H+ + Br- = 2 HBrO (k2) 2 H+ + BrO3- + Br- = HBrO2 + HBrO (k3) 2 HBrO2 = BrO3- + HBrO + H+ (k4) H+ + BrO3- + HBrO2 = 2 BrO2* + H2O (k5) 2 BrO2* + H2O = H+ + BrO3- + HBrO2 (k5o) BrO2* + Ce3+ + H+ = HBrO2 + Ce4+ (k6) 0,5 Br2 + BrO2* + H2O = BrO3- + Br- + 2 H+ (k7) Br2 + C2H6CO = C2H5BrCO + Br- (k8) Ce4+ + C2H2O4 + 2 H+ = Ce3+ + W (k9) 2 H+ + BrO3- + W = 2 CO2 + 2 H2O + 0,5 Br2 (kJ) Br2(раствор) = Br2(газ) (k20) Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" Обозначения констант скоростей реакций от k 1 до k 6 сохранены такими же, какими они используются в Орегонаторе. Система дифференциальных уравнений, описывающих колебания в реакции окисления щавелевой кислоты, как при химическом, так и физическом удалении брома, имеет вид:

dx/dt = -k2Hxy + k3H2ay – 2k4x2 – k5Hax + k5or2 + k6r(z3) dr/dt = 2k5Hax – 2k5or2 – k6Hr(z3) –k7rq0, dy/dt = -k1Hpy + k1oq – k2Hxy – k3H2ay + k7rq0,5 + k8qc dp/dt = -k1Hpy + k1oq + 2k2Hxy + k3Hay + k4x dq/dt = k1Hpy – k1oq – k7rq0,5 – k8qc + 0,5kJH2aw – k20q dw/dt = k9H2b(z4) - kJH2aw d(z4)/dt = k6Hr(z3) – k9H2b(z4) Переменная х относится к содержанию HBrO 2, переменная Н – к содержанию ионов водорода, переменная y относится к концентрации бромид-ионов. Переменная r относится к содержанию BrO 2 *, p – к содержанию HBrO, q – к молекулярному брому, w – к промежуточному продукту окисления щавелевой кислоты, z3 и z4 – соответственно, к трех и четырехвалентным состояниям катализатора – ионов церия. Величина а – концентрация бромата калия, величина b – концентрация щавелевой кислоты, величина с – концентрация ацетона (все – в моль/л).

В ходе расчетов использованы константы скоростей элементарных реакций, заимствованные из известной монографии Филда и Бургера (набор «ВЫС») и слегка подкорректированные в наших расчетах: k1 = 8.109, k1o = 100, k2 = 1,6.108, k3 = 3, k4 = 4.108, k5 = 4000, k5o =2.107, k6 = 6.105, kJ = 1.106, k8 = 1,0-1,5.106, k9 = 0,1. Три новых для классического Орегонатора химических превращений потребовали знания констант (k8, k9, kJ), неизвестных в случае щавелевой кислоты. Они были подобраны сопоставлением теоретических расчетов с экспериментами, проведенными нами при окислении щавелевой кислоты броматом калия в присутствии ионов марганца в качестве катализатора. Константа k7 по нашим предварительным оценкам имеет величину порядка 1.10 8, а константа k20 находится вблизи 0,1.

Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" ИССЛЕДОВАНИЕ МИКРОДВИЖЕНИЙ КОНЕЧНОСТИ ЧЕЛОВЕКА ПРИ СТАТИЧЕСКОЙ НАГРУЗКЕ Брагинский М.Я.,Бурыкин Ю.Г.,Логинов С.И.,Тараканов Д.В.,Тышкевич Д.С.

Сургутский государственный университет mick17@mail.ru В настоящее время существует множество методов и средств совершенствования постуральной устойчивости человека. Разработанное нами устройство для тренировки и оценки стабильности удержания конечности возможно применять как в области спортивной подготовки, так и в медико-биологических исследованиях двигательных функций человека [1, 2].

В качестве испытуемых были взяты спортсмены-полиатлонисты, а в качестве статической нагрузки при удержании конечности – пневматическая винтовка.

Микродвижения конечности в горизонтальной и вертикальной координатах фиксировались датчиками, затем оцифровывались с помощью АЦП и сохранялись в файл на компьютере. В качестве датчиков микроперемещения объекта (конечности или ствола оружия) были выбраны бесконтактные индуктивные датчики [2]. Данные для анализа микродвижений конечности человека были получены с помощью программируемого микроконтроллера Microchip PIC16F74, который применялся нами для обработки данных от датчиков положения и осуществления алгоритма тренировки.

Оценка стабильности удержания конечности человека производилась нами с помощью частотного и статистического анализа кинематограмм.

В группе полиатлонистов и контрольной группе было по 16 человек, а средний возраст участников составлял 19,2±0,7 лет. Время удержания винтовки испытуемыми при измерении составляло 20 секунд. После предварительной регистрации колебаний испытуемый производил выстрелов из винтовки по мишени диаметром 50 мм с расстояния 8 м, после чего у него снова регистрировали кинематограмму колебаний ствола винтовки. Статистический анализ полученных данных оценивали с помощью программы «Statistica_6».

Амплитудно-частотный анализ данных кинематограмм в группе полиатлонистов выявил статистически достоверные различия амплитуды Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" движений [2] преимущественно в области частот в диапазоне 0,6-3,5 Гц.

Сравнительный анализ амплитудно-частотных показателей колебаний показал, что еще до стрельбы из винтовки амплитуда колебаний в диапазоне 0,8-1,7 Гц в группе спортсменов меньше, а после стрельбы межгрупповые различия становятся более выраженными (за счет увеличения амплитуды колебаний в контрольной группе).

Таким образом установлено, что у стрелков-полиатлонистов при статической нагрузке происходит увеличение амплитуды колебаний в более высокочастотной области, а у лиц, не занимающихся стрелковым спортом амплитуда увеличивается в низкочастотной области. Это обстоятельство позволяет предположить, что величина амплитуды низкочастотных колебаний конечности стрелка может служить показателем степени его тренированности и способности удерживать винтовку в области центра мишени при прицеливании.

Литература 1. Брагинский М.Я. К вопросу о произвольности и непроизвольности микродвижений конечности человека (треморе) / М.Я. Брагинский, В.М. Еськов, О.В. Климов // Вестник новых медицинских технологий. – 2002. – № 3. – С. 42-45.

2. Логинов С.И. Биомеханический анализ постурального тремора полиатлонистов до и после стрельбы из винтовки / С.И. Логинов, А.С.

Кинтюхин, М.Я. Брагинский, Ю.Г. Бурыкин // Теория и практика физ.

культуры. - 2012. - N 3. - С. 85-87.

Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" МОДЕЛИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ ЙОДНОЙ НЕДОСТАТОЧНОСТИ Веремчук Л.В.

Владивостокский филиал Федерального государственного бюджетного учреждения «Дальневосточный научный Veremchuk_LV@mail.ru Для изучения механизма функционирования патогенетического процесса эффективным инструментом познания является моделирование, отражающее поведение важнейших факторов и их взаимосвязи как реальной системы. С позиции системного подхода любой организм можно рассматривать как целостную систему, состоящую из относительно автономных структур, иерархически соподчиненных причинно-следственными зависимостями и взаимоотношениями [1, 2, 3].

Нарушение взаимодействий системно-структурных блоков может привести к формированию различных патологических процессов [1].

Главный принцип моделирования – это использование экспериментальных и математических исследований, характеризующих абстрактную структуру реальных объектов, процессов.

В результате алгоритм моделирования развития йодной недостаточности организма включает:

- формирование экспериментальной модели согласно исходной позиции патогенетического процесса;

- использование адекватного математико-статистического инструментария в описании функционирования модели;

- системно-функциональное структурирование патогенетического процесса относительно исходной позиции моделирования;

- сопоставление результатов исследования с оценкой механизма развития йоддефицита.

Экспериментальное моделирование включало обследование юношей в возрасте 17-21 года. При оценке уровня йодурии в когорте обследованных у 83 юношей выявлен йоддефицит легкой степени (медиана йодурии 91,8±1,11мкг/л), у 154 человек содержание йода в моче превышало 100 мкг/л, что соответствовало нормальным значениям.

Проводились стандартные лабораторные и клинические исследования, позволяющие диагностировать дефицит йода в организме и развитие заболеваемости сердечно-сосудистой системы. Исходной позицией модели явилось изучение поведения функциональных систем, Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" патогенетически задействованных в развитии сердечно-сосудистой патологии в условиях дефицита йода.

Математико-статистическое моделирование основано на изучении межсистемных взаимосвязей в группе с йоддефицитом (ЙД) и в группе, не имеющих ЙД (контрольная группа). Главными методическими приемами явилось – расчет квадратной корреляционной матрицы для группы с йоддефицитом и контрольной группы – структуризация корреляционных связей по системным блокам – классификация межсистемных связей по опосредованности воздействия относительно йоддефицита – сопоставление моделей при ЙД и его отсутствии.

Корреляционная матрица рассматривалась с целью анализа корреляционных связей по преобладанию количества зависимостей с r0,3. В результате в группе с йоддефицитом образовались корреляционных пар (р0,05) из 73, имеющих пороговый уровень r0,3, а в контрольной группе – 50 из 69. В результате для сопоставимости результатов в обеих группах был принят единый пороговый уровень r0,3. Значительное увеличение количества корреляционных связей при йоддефиците в сравнении с контрольной группой свидетельствует об активизации компенсаторных процессов, формирующих функциональное равновесие между системами организма.

Следующий этап включает систематизацию корреляционных связей клинико-функциональных и биохимических показателей с заданным пороговым уровнем (r0,3) в отдельные функционально-структурные блоки. В результате сформировано пять блоков: блок показателей микроэлементного статуса, включая йод;

блок гормонов щитовидной железы;

блок показателей сердечно-сосудистой системы;

показатели системы ПОЛ-АОЗ;

5-й блок – липидные показатели сыворотки крови. В моделировании использовались также факторы риска (курение, избыточная масса тела, наследственность по сердечно-сосудистым заболеваниям и заболеваниям обмена веществ), рассматриваемые с позиции целенаправленного отягощенного действия.

Для визуального представления модели проводится графическая интерпретация системных блоков с внутрисистемными и межсистемными зависимостями, представленных корреляционными связями (при р0,05). В результате для модели, характеризующей йоддефицит характерны интенсивные взаимодействия не только между системами, но и внутри системы (рис.1).

Контрольная модель (отсутствие йоддефицита) представлена умеренными и сильными зависимостями (R0,4-0,9), выполняющими преимущественно внутрисистемные функции, указывающие на Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" внутреннюю устойчивость системных блоков (рис.2).

Важным этапом информационно-аналитического моделирования явилась оценка степени опосредованности взаимосвязей относительно действия йоддефицита, что позволило классифицировать связи по порядку воздействия. В представленных моделях прослеживались два типа зависимостей: межсистемные связи (между показателями различных систем) и внутрисистемные связи (внутри системного блока).

Анализ степени опосредованности внутри- и межсистемных взаимодействий позволил оценить уровень приоритетности йодопосредованных взаимосвязей, выявляя системные «мишени». В результате йод как этиопатогенетический фактор явился верхним иерархическим звеном классификации и оценивался с позиции непосредственного воздействия йода. Другие межсистемные связи оценивались связями первого, второго, третьего порядков. К связям первого порядка были отнесены корреляционные зависимости факторов риска с различными системными показателями. Связи второго порядка характеризовали косвенные отношения (опосредованные относительно верхнего иерархического звена классификации) и оценивали функциональную реакцию отдельных системных показателей при ЙД.

Межсистемные косвенные связи третьего порядка отражали устойчивую патофизиологическую реакцию организма на длительное и выраженное воздействие йоддефицита, формируя патогенетические звенья йоддефицитных заболеваний.

Направленность межсистемных взаимодействий определялась по внутренней организованности структурно-функционального блока, оцененного мощностью (D) блока, представленной средней величиной внутрисистемных корреляционных связей. В модели 1 (группа с ЙД) образовались четыре различные по мощности блока: гормоны щитовидной железы (D=0,58), блок показателей системы ПОЛ-АОЗ (D=0,55), блок показателей ССС (D=0,5) и блок липидных показателей (D=0,46). Высокий показатель D указывает на силовое преимущество структурно-функционального блока. Такой подход позволил определить направление системных взаимодействий (рис.1). Показатели микроэлементного статуса (блок 1) не имели внутрисистемных связей, поэтому их роль в развитии йоддефицитных заболеваний рассматривалась индивидуально, как самостоятельный фактор риска.

Сопоставление моделей при йоддефиците и его отсутствии (контроль) позволило определить общую тенденцию развития йоддефицитных заболеваний. У здорового человека с нормальным содержанием йода в организме отмечается высокий уровень устойчивости тиреоидной и Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" ПОЛ-АОЗ систем (D = 0,62 и 0,7 соответственно), при йоддефиците эти системы ослабевают (D = 0,58 и 0,55), превращаясь в «мишени»

патофизиологических реакций.

Детальный анализ структурно-функциональных взаимодействий показал, что ЙД непосредственно и негативно влияет на общий Т3 и свободный Т4 (на рис. 1, показатели 25, 27) и сердечный ритм (показатель 8). Это свидетельствует о том, что тиреоидная и сердечно-сосудистая системы первыми реагируют на недостаток йода в организме. Отягощенная наследственность по сердечно-сосудистой системе (ССЗ) и заболеваниям обмена веществ (ЗОВ) усугубляют патофизиологические процессы на системные блоки тиреоидных гормонов, показателей ССС и микроэлементов (связи первого порядка).

Курение как фактор риска действует непосредственно на параметры липидного спектра крови, а наличие избыточной массы тела (ИМТ) – на состояние системы ПОЛ-АОЗ (рис. 1). Таким образом, недостаток йода и факторы риска вызывают функциональное нарушение равновесия тиреоидной и сердечно-сосудистой систем, определяя косвенное действие функциональных связей второго порядка.

Анализ связей второго порядка показал повышенную потребность ЩЖ в микроэлементах (Cu, Fe, Zn). Так как тиреоидная система по мощности (D=0,58) оказалась оказалась количественно больше системы ПОЛ-АОЗ (D=0,55) и липидтранспортной системы (D=0,46), то негативные изменения уровня общего Т3 (25) обусловили изменения показателей апо-А (21), индекса атерогенности (24) и глутатионпероксидазы (13). Таким образом, функциональные действия связей первого и второго порядка формируют первичное нарушение гомеостаза организма.

Связи третьего порядка по опосредованности являются отдаленно косвенными, определяя компенсаторную или патологическую реакции организма. Так, нарушение в системе ПОЛ-АОЗ обусловливали повышенную потребность в микроэлементах Se и Zn. Показатель мощности системы ПОЛ-АОЗ (D=0,55) свидетельствует, что изменения в данной системе в условиях ЙД оказывают негативное воздействие на ССС (D=0,5) и состояние липидного гомеостаза (D=0,46). Таким образом, липидный обмен в условиях дефицита йода является конечным звеном в патогенетической цепи йоддефицитных заболеваний.

Моделирование структурно-функциональных взаимосвязей при нормальной обеспеченности йодом (при r0,3) показало наличие только двух видов связи: непосредственного воздействие йода и влияние факторов риска (связи первого порядка) (рис.2). Изменение Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" концентрации йода в пределах нормальных значений соответственно меняет содержание Fe в организме и величины единичных липидных показателей крови – апо-В (22). Отмечена связь первого порядка между ИМТ (6) и активностью глутатионредуктазы (14);

отягощенная наследственность по ССЗ влияет на показатель апо-В (22). Отсутствие связей второго порядка подтверждает наличие стабильности гомеостаза в организме молодых людей.

Таким образом, оценка межсистемных взаимодействий при йодной недостаточности организма проводилась на основе моделирования структурно-функциональных взаимодействий, учитывающих степень опосредованности влияния этиопатогенетического фактора (ЙД) и уровень внутренней организованности структурно-функциональных блоков. Исходной позицией системного моделирования в условиях йоддефицита явилось непосредственное воздействие содержания йода в организме, относительно которого была проведена классификация межсистемных связей. Анализ внутрисистемных связей позволил установить степень нарушения гомеостаза организма при ЙД и норме.

Сравнительный анализ модели ЙД и контрольной модели позволил выделить тиреоидную и сердечно-сосудистую системы первичными «мишенями», изменения в которых оказывают влияние на состояние процессов липопероксидации и липидный спектр, запускающие нарушения системного равновесия всего организма.

Литература 1. Автандилов Г.Г., Яблучанский Н.И., Губенко В.Г. Системная стереометрия в изучении патологического процесса. – М.: Медицина, 1981. –235с.

2. Славин М.Б. Методы системного анализа в медицинских иссле-дованиях. – М.: Медицина, 1989. – 303с.

3. Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа. – СПб, 1997. – 338с.

Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" ВЫБОР КУРСА ДЕЙСТВИЙ НА ОСНОВЕ ОБОБЩЕННЫХ ИНТЕРВАЛЬНЫХ ОЦЕНОК Вишневская В.И.,Морозова Н.В.,Стернин М.Ю.,Шепелев Г.И.

ИСА РАН mister@isa.ru Как показано в предыдущей статье [Гнеденко и др.], одним из результатов применения ОИО к задачам обработки информации в медико-биологических задачах, может быть набор интервалов с заданными на них распределениями вероятностей. Часто для решения задачи требуется выбор «лучшего» интервала из известного набора результатов.

Рассмотрим, в этой связи, в качестве примера, гипотетическую проблему выбора лучшего из двух курсов действий для лечения известного заболевания у конкретного пациента.

Предполагается, что у пациента существует известный комплекс заболеваний. Для успешного лечения предлагается два курса действий А и В, приводящих к базовым исходам лечения, качество которого выражено в виде интервалов. Здесь предполагается, что качество лечения (D) может быть выражено на числовой шкале, например, от (неприемлемое, самое низкое) до 1 (идеальное качество лечения). Тогда интервал отражает неопределенность мнения эксперта, о границах качества исхода лечения для выбранного курса действий, основанного на опыте или статистике. При доступности соответствующей информации, на интервалах, отражающих качество результатов лечения, могут быть получены распределения вероятности достижения качества лечения при том или ином базовом исходе.

Обычно количество базовых вариантов исходов лечения невелико.

Различают, например, благоприятный исход, неблагоприятный исход, промежуточный исход. Однако, количество базовых исходов, которые могут быть представлены для анализа методом ОИО, ничем не ограничено. В реальной ситуации, кроме базовых исходов (), которые реализуются с некоторой вероятностью, возможны промежуточные исходы, которые на практике отождествляются с ближайшим базовым результатом. Это отождествление может исказить и огрубить реальную картину. Подход ОИО позволяет учесть промежуточные исходы, предполагая непрерывное продолжение заданных исходов на всю Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" плоскость (D, ).

Можно воспользоваться методом ОИО и получить для каждого курса действий результирующий моноинтервал, отражающий вероятность получения уровня качества лечения не менее заданного Р(D Ds). При этом учитывается влияние всех возможных результатов промежуточных исходов на окончательную оценку качества лечения. Остается выбрать лучший вариант курса действий, сравнивая соответствующие моноинтервалы. В работах [Калмыков и др.;

Вощинин, Сотиров;

Ащепков, Давыдов;

Стернин М., Шепелев Г.] приведены подходы к сравнению интервалов, как снабженных распределением вероятностей, так и в отсутствии сведений о функциях распределения.

Покажем возможные подходы к выбору лучшего курса действий.

Положим, что проекции интервалов на базовую ось ОИО образуют моноинтервалы I1 [L1,R1;

p1(D)] и I2 [L2,R2;

p2(D)], отражающие возможности получения исходов лечения того или иного качества. Здесь Li,Ri, pi(D), i=1,2 - границы интервала и плотность вероятности получения оценки качества лечения, соответственно. Предлагается метод непосредственного сопоставления интервальных величин, процесс сравнения в котором трактуется как задача принятия решений.

Рассмотрим два числовых интервала Ii = [Li, Ri], отражающих качество лечения и заданных их левыми Li и правыми Ri границами, Li Ri. С точностью до перестановки возможны четыре варианта их взаимного расположения: а) R1 L2;

b) L1 L2 R1 R2;

c) L1 L2 R2 R1;

d) L1 = L2, R1 = R2. Будем искать условия, при которых I2 может быть предпочтительнее, чем I1. В нашей интерпретации – курс действий B предпочтительнее курса действий А.

Конфигурация а) не вызывает трудностей: при любых возможных будущих реализациях значений i1 и i2 интервал I1 не может превзойти I2, т.е. всегда I2 предпочтительнее I1. В работе [Вощинин, Сотиров] указано, что а) – единственная конфигурация, для которой интервальные оценки сравнимы в строгом смысле слова. В этом случае фактически нет задачи принятия решений: интервал I2 строго больше интервала I1 и курс действий B предпочтительнее курса А.

Конфигурация d) характеризуется наибольшей неопределенностью, интервалы эквивалентны друг другу по предпочтительности. В этой ситуации эксперт не в состоянии принять рациональное решение в пользу какого-либо из интервалов без дополнительной информации.

Необходимо либо отказаться от выбора, либо, если сделать выбор все-таки нужно, воспользоваться случайным выбором.

Анализ конфигураций b) и c) позволяет выделить две меры, Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" играющие важную роль при сравнении интервалов. Именно, из рассмотрения конфигурации b) следует, что если для I1 текущая реализация i1 [L1, L2] или для I2 текущая реализация i2 [R1, R2], то эти ситуации благоприятствуют тому, чтобы I2 оказался предпочтительнее I1. Назовем зону благоприятствования зеленой зоной. Протяженность интервала [L2, R1] характеризует размер зоны неопределенности при сравнении I1 и I2. Назовем зону неопределенности желтой зоной. Таким образом, в конфигурации b) шансы на то, что I2 окажется предпочтительнее I1, зависят от соотношения протяженностей зон.


Можно видеть, что протяженность зеленой зоны Dg = L2 – L1 + R2 – R1, а желтой зоны Dy = R1 – L2. В конфигурации c) появляется неблагоприятная («красная») зона протяженностью Dr = R1 – R2. Здесь протяженность зеленой зоны Dg = L2 – L1, а желтой зоны Dy = R2 – L2.

Соотношения между протяженностями зон в сопоставляемых парах оценок разных конфигураций определяют возможные результаты сравнения интервалов. Указанные соотношения удобно представить в виде числовых коэффициентов.

Среди нескольких возможных числовых коэффициентов, характеризующих ситуацию принятия решений, один показатель K, назван нами коэффициентом уверенности. Для произвольной конфигурации этот коэффициент равен K = [Dg - Dr]/D(I1UI2), т.е. доле разности протяженностей зеленой и красной зон в общей протяженности сравниваемых интервалов с учетом их возможного пересечения.

Вычисленное в конкретной ситуации сравнения интервальных величин значение коэффициента уверенности K может быть использовано экспертом при принятии решений. Именно, если при проверке гипотезы о предпочтительности интервала I2 значение коэффициента K для сравниваемой пары интервальных оценок окажется «достаточно большим» и согласуется с представлениями эксперта о приемлемой величине риска, который связан с принятием решения и который измеряется назначаемым экспертом пороговым значением Kth (индивидуальным для каждого эксперта и ситуации принятия решений), то принимается, что I2 предпочтительнее, если K Kth. Из других соображений сходный с K «показатель интервального неравенства»

предложен в работе [Ащепков, Давыдов].

При прямом сравнении интервалов не предполагается наличия дополнительных знаний о шансах на реализацию значений рассматриваемых интервальных величин. Наличие такой дополнительной информации вносит определенные коррективы в Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" результаты сравнения интервалов [Стернин М., Шепелев Г.].

Сопоставим результаты сравнения интервалов с результатами для соответствующих точечных оценок. Привлекая критерий Гурвица [Hurwicz], для точечных оценок Esi интервалов I1 и I2 получаем: Esi = ( – )Li + Ri, 0 1. Для разности точечных оценок имеем: Es2 – Es1 = (1 – )(L2 – L1) + (R2 – R1). Ранее показано, что в ряде случаев полученные с помощью предлагаемого метода результаты отличаются от результатов, получаемых при сравнении точечных оценок, замещающих интервальные [Стернин М., Шепелев Г.]. Сравнение интервалов конфигурации b) и c) по точечным оценкам критерия Гурвица показывает, что при этом не учитываются размеры зоны неопределенности, что может не позволить эксперту принять удовлетворительное решение в соответствии с точечными оценками.

Указанное сопоставление позволяет сделать вывод, что метод непосредственного сравнения интервалов более адекватен специфике задач принятия решений при выборе лучшего курса действий лечения заболевания, для которых характерно наличие понятия несравнимости, формально отсутствующее при использовании точечных оценок.

Литература 1. [Ащепков, Давыдов] Л. Ащепков, Д. Давыдов. Показатель интервального неравенства: свойства и применение //Вычислительные технологии. Т. 11, с. 13 – 22. 2006.

2. [Вощинин, Сотиров] А. Вощинин, Г. Сотиров. Оптимизация в условиях неопределенности. М.: МЭИ, София: Техника. 1989.

3. [Гнеденко и др. ] Гнеденко Л.С., Рябова А.В., Стернин М.Ю., Шепелев Г.И. Обобщенные интервальные оценки для обработки медико-биологической информации. Настоящий сборник, 2012.

4. [Калмыков и др.,] С. Калмыков, Ю. Шокин, З. Юлдашев. Методы интервального анализа. Новосибирск: Наука. 1986.

5. [Стернин М., Шепелев Г.] Стернин М., Шепелев Г. Сравнение интервальных альтернатив. // Труды Института системного анализа РАН. 2011. Т. 61, вып. 2, сс. 7 – 11.

6. [Hurwicz] L. Hurwicz. Optimality criteria for decision making under ignorance. ‘Cowles Commission Discussion Paper’, Statistics, 1951, # 370, New Haven.

Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" СТРОЕНИЕ КОМПЛЕКСНЫХ СОЕДИНЕНИЙ PB(II) С O ДОНОРНЫМИ ЛИГАНДАМИ ПО ДАННЫМ КВАНТОВО-ХИМИЧЕСКИИХ РАСЧЕТОВ Войт Е.И.,Давидович P.Л.

Институт химии ДВО РАН, Владивосток evoit@ich.dvo.ru Комплексные соединения Pb(II) c O-донорными лигандами привлекают большое внимание исследователей как в связи с широким их практическим применением, так и с серьезностью их влияния на человеческое здоровье [1], что во многом обусловлено структурным разнообразием соединений Pb(II).

Электронная конфигурация иона Pb 2+ [Xe]4f 14 5d 10 6s 2 включает неподеленную 6s2 электронную пару (НП), проявление деятельности НП Pb в соединении сказывается на структурном искажении многогранника координации Pb.

Большая часть известных к настоящему времени комплексных соединений Pb(II) имеют в своем составе лиганды, которые могут быть моно-, би- и полидентатными. Из-за связанности донорных в полидентатных лигандах сложно сделать однозначное описание координации атома Pb в структуреах комплексных соединений.

Ранее, основываясь на структурных данных соединений Pb(II), было определено два типа координации атома Pb: holodirected и hemidirected, отличающихся расположением лигандов вокруг металлического иона [2]. В обзоре [3] проведен анализ структур известных комплексных соединений Pb(II) с O-донорными лигандами, в которых НП стереохимически активна. Полное КЧ Pb в структурах соединнеий описано выражением (k+E)+m, где k-количество связей Pb-O в первичной координационной сфере атома Pb, m - количество вторичных связей PbO, E - НП электронов Pb.

В настоящей работе проведено квантово-химическое исследование модельных комплексов [PbLn]n-2 (L - C6H5O-, (CH3)2SO, С5H7O2-, СH3COO-, C H5COO-, где n-число лигандов) с моно- и бидентатными O-донорными лигандами, моделирующих фрагменты кристаллических структур известных комплексных соединений Pb(II) [3]. Проанализированы закономерности образования химической связи Pb-O в оптимальных конфигурациях и определено влияние на геометрию образованной Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" конфигурации НП электронов Pb, заряда и количества лигандов.

Определены энергетические параметры исследованных модельных группировок и проведена оценка стереохимической деятельности НП Pb.

Квантово-химические расчеты проведены с применением программного комплекса Gamess-US [4] на уровне теории функционала локальной плотности с использованием валентно-расщепленного псевдорелятивистского базиса SBKJC для всех атомов, дополненного поляризационной p-функцией в сочетании с потенциалом B3LYP.

Стационарные точки, найденные в результате оптимизации, были проверены на соответствие минимумам энергии.

Оценка устойчивости группировок [PbL n ] 2 - n проведена по энергетическим характеристикам: рассчитана энергия комплексообразования E, средняя энергия присоединения одного лиганда E L =E/n, E – определена как разница полных энергий комплекса, комплексообразующего иона Pb2+ и лигандов. Для моделей с заряженными лигандами рассчитана Eотт и EEотт. Eотт вычислена как разность полной энергии лигандов в комплексе E(Ln-n) и полных энергий отдельных лигандов E(L - ). Расчет E(L n - n ) проведен в полученных оптимальных конфигурациях [Pb(L) ]2-n (n=2-6) без иона Pb2+.

n Проведенные исследования модельных комплексов с моно- и бидентатными O-донорными лигандами показали, что в координационную сферу атома Pb может входить до шести лигандов C6H O-, (CH3)2SO (DMSO), СH3COO-, C6H5COO-, в комплексах [Pb(С5H7O2)n]2-n с жестко связанными атомами O в лигандах, их максимальное число достигает четырех.

В ряду комплексов [Pb(L)n]2n (n=2-6) с однозарядными лигандами (C H 5 O -, С 5 H 7 O 2 -, СH 3 COO -, C 6 H 5 COO - ) наибольшей энергетической стабильностью обладают группировки с числом лигандов 3-4 (рис.1,2 a), при этом для комплексов с монодентатными лигандами КЧ Pb соответствует значению 3 и 4, а для комплексов с бидентатными лигандами КЧ Pb = 4 или 6.

Стабильность двухзарядных комплексов [Pb(DMSO)n]2+ увеличивается с ростом КЧ атома Pb (рис.1 a), но комплекс устойчив только при EL (рис.1 в). Зависимости E(n) и E L (n) для ряда [Pb(DMSO) n ] 2+ могут объяcнять возможность стабилизации комплексов с бльшим числом других незаряженных лигандов, что было продемонстрировано ранее на примере расчетов Pb(H 2 O) 8 [5]. Можно предположить, что число входящих в координационную сферу атома Pb незаряженных лигандов может быть больше 6, если они с трудом делятся электронной плотностью (тверды) и имеют маленькие размеры.

Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" При увеличении количества лигандов в комплексах с однозарядными лигандами [PbL n ] 2 - n (рис.1, 2 б) стабилизации за счет изгиба конфигурации противодействует возрастающее отталкивание лигандов E отт. Рассчитанная гипотетическая энергия EE отт по характеру поведения совпадает с зависимостью E(n) для незаряженных лигандов (рис.1 a). Видно, что для комплексов с однозарядными лигандами их отталкивание значительно противодействует связыванию Pb-L, что определяет возникновение энергетического минимума на зависимости E(n=3) (рис. 1, 2 а).

По результатам исследований заселенностей атомных (АО) и молекулярных орбиталей (MO) модельных комплексов установлено, что образование конфигураций со стереохимически активной НП иона Pb является результатом участия валентных атомных орбиталей 6s и 6p Pb в связывании с лигандами. НП Pb проявляет наибольшую стереохимическую активность в комплексах при n=24 (рис.1, 2 г), т.е.


когда 6s AO наиболее эффективно включена в связывающие взаимодействия. При увеличении n стереохимическая активность НП Pb снижается (снижается степень гибридизации 6sp AO Pb) из-за давки лигандов и их возрастающего отталкивания, причем быстрее снижается для комплексов с заряженными лигандами. Предельное КЧ атома Pb в комплексах, при котором НП Pb еще занимает координационное место в сфере атома Pb, зависит от заряда лигандов и от их донорных способностей.

Образование гибридных MO c 6sp- вкладами ответственно за строение изогнутой конфигурации. При изгибе конфигурации валентные 6p АО Pb наиболее эффективно участвуют в образовании связей с 2p АО O лигандов, а 6s AO Pb наиболее эффективно уклоняются от антисвязывающих взаимодействий и максимально включаются в связывающие взаимодействия 6s АО Pb -2p AO O.

Геометрические конфигурации комплексов со стереохимически активной НП Pb содержат укороченные связи Pb-O, образующихся за счет перекрывания 6s,p АО Pb – 2p АО O. Атомы O, расположенные ближе к Pb, принимают большее участие в связывающих взаимодействиях с 6s AO Pb. Атомы O, в большей мере вовлеченные в антисвязывающие взаимодействия с 6s AO Pb или не взаимодействующие с ней, располагаются дальше от Pb. Связи Pb-O с их участием образуются преимущественно за счет перекрывания 6p АО Pb–2p АО O.

Геометрическое окружение атома Pb атомами O в оптимальных конфигурациях комплексов [PbLn]2-n с моно- и полидентатными ландами Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" можно описать координационными многогранниками в терминах модели VSEPR. Если оптимальное окружение атома Pb в комплексах с монодентатными лигандами можно традиционно описать в терминах модели VSEPR как –треугольник (–T) при n=2, –тетраэдр (–Td) при n=3, –тригональная бипирамида (при n=4), –октаэдр (–Оh) при n=5, с НП Pb в вершине, то в комплексах с бидетатными лигандами наиболее наибольшей энергетической устойчивостью обладает окружение атома Pb в виде –TБП при n=2 и –ПБП (пятиугольной бипирамиды) при n=4 с аксиальным или экваториальным положением стереохимически акитивной НП Pb (рис. 3).

Проведенный в работе [3] анализ строения известных комплексов Pb(II) с позиции модели VSEPR полностью подтверждает наибольшее распространение координационного окружения атома Pb, найденного в модельных расчетах с бидентатными лигандами.

Рис.1 Оптимальные конфигурации модельных комплексов [Pb(CH3COO)n]2-n (n=2-4) со стереоактивной НП Pb, многогранники координационного окружения и КЧ атома Pb.

Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" Рис.2 Зависимость E(a), Eотт, E – Eотт (б), EL, (E – Eотт)/L (в), вклада 6p AO в НП Pb (г) от числа лигандов для модельных комплексов [Pb(C6H5O)n](2- n) и [Pb(DMSO)n]2+.

Рис.3 Зависимость E (a), Eотт, E-Eотт(б), EL(в) и вклада 6p AO в НП Pb (г) от числа лигандов для модельных соединений [PbLn](2-n) (n=2-6), L- С5H7O2-, СH3СOO- и C6H5COO-.

Литература 1. Lead: Chemistry, Analytical Aspects, Environmental Impact and Health Effects. Edited by J.S. Casas, J. Sordo. Elsevier, 2006, 354 p.

2. Shimoni-Livny L., Glusker J.P., Bock C.W. Inorg. Chem., 1998, 37(8), 1853-1867.

3. Davidovich R. L., Stavila V., Marinin D.V., Voit E.I., Whitmirec K. H. Coord.

Chem. Rev., 2009, 253, 1316-1352.

4. M.W. Schmidt, K.K. Baldridge, J.A. Boatz et al. J. Comput. Chem., 1993, 14(11), 1347-1363.

5. Wander M.C F., Clark A.E. Inorg. Che., 2008, 47(18), 8233-8241.

Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" ЭЛЕКТРОННЫЕ - МЕТОДИЧЕСКИЕ МАТЕРИАЛЫ ПО КУРСУ ОБЩЕЙ БИОЛОГИИ В ВИДЕ МОДУЛЕЙ Габова О. Ф.

Верещагинское МБОУ «Гимназия»

gabova-of@ya.ru Информатизация общества – глобальный социальный процесс, особенность которого состоит в том, что доминирующим видом деятельности в сфере общественного производства является сбор, накопление, обработка, хранение, передача, использование, продуцирование информации, осуществляемые на основе современных средств микропроцессорной и вычислительной техники. Следовательно, актуальность проблемы формирования информационной культуры подрастающего поколения вытекает из универсального значения информации.

Относительная инертность учебной программы по биологии выводит на необходимость создания новых мультимедийных продуктов. В связи с этим, созданы электронно-методические материалы по одной их самых трудных тем курса общей биологии – цитологии (9,10 класс), задающих новый уровень наглядности, обеспечивающих организацию самостоятельной деятельности в зависимости от индивидуальных запросов и возможностей учащихся.

Электронно-методические материалы выстроены на основе модульного (обучения) подхода.

Во-первых, данная технология имеет ряд преимуществ:

увеличение доли самостоятельной деятельности учащихся;

q экономия учебного времени;

q здоровьесбережение;

q личностно-деятельностный опыт (подготовка к взрослой жизни, q деятельности).

Во-вторых, модульному обучению характерно:

опережающее изучение теоретического материала;

q укрупнение учебного материала;

q алгоритмизация учебной деятельности;

q Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" индивидуализация и уровневая дифференциация.

q Модуль рассматриваю как многофункциональный узел, объединяющий учебное содержание и способы овладения им, обладающий определенной автономностью.

Выделяю основные принципы модульного обучения:

сочетания комплексных, интегрирующих и частных дидактических q целей.

обратной связи: контроль, анализ, коррекция.

q структуризации на обособленные элементы.

q динамичности.

q деятельности.

q осознанной перспективы.

q Основу модуля составляет особое структурирование содержания учебного материала, представленное в максимально сжатом виде.

Предлагаемый мною вариант электронного модуля не является жестко простроенным по отдельным учебным элементам, что позволяет гибко и динамично использовать любой фрагмент, компоновать в зависимости от условий.

Использование компьютерных средств и программ не единственный источник теоретических знаний, поэтому смысл представленных блоков, а их три, вижу в следующем:

1. Отработка понятийного аппарата, отражение взаимосвязей изученных понятий в виде структурно-логических схем и др. сверток информации (таблицы, логическая последовательность процессов, конспекты и др.).

Работа с понятиями используется на начальном этапе урока как средство актуализации знаний, выделение затруднений;

на этапе самостоятельной деятельности как продукт, результат труда;

а в конце урока как систематизация, обобщение изученного.

2. Алгоритмичные предписания, вопросы и задания, направлены на самостоятельное выведение нового знания и одновременно формирование системы действий, способствующих совершенствованию умений, навыков учащихся.

3. Организация обратной связи, самоконтроля при выполнении разного вида заданий и упражнений, в том числе уровневого характера;

контрольное итоговое тестирование.

Для использования данного модуля обучаемый должен иметь Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" первичный навык работы в программах Microsoft: PowerPoint, Word, Excel, что предусматривается уровнем подготовки учащихся данного возраста.

Модуль основан на использовании гиперссылок (активный объект для перехода к различным приложениям, документам и т. д.;

выделяемый сменой курсора) следовательно, необходимо пошагово, в соответствии с логической последовательностью содержания учебного материала активировать нужные гиперссылки, и лишь после этого переходить к следующему объекту (слайду, таблице, документу и т. д.).

В модуле используются свободные поля для ввода текста, после заполнения которых, требуется сохранить измененный документ с целью последующей проверки ввода учителем, либо поля закодированы на запись правильного ответа с помощью редактирования кода полей на Visual Basic.

Открытие и управление видео роликами, Flash анимацией, страницами html, зависит от конфигурации персонального компьютера, на котором используется модуль.

Программы для корректной работы вышеперечисленных объектов прилагаются к модулю вместе с инструкцией по их установке.

Результативность использования:

Во-первых, реализуются новые цели образования:

организация самостоятельной продуктивной деятельности;

q формирование информационной грамотности и компетентности;

q индивидуализация процесса;

q ценностно-смысловое определение учащихся.

q Во-вторых, повышается эффективность познавательной деятельности учащихся за счет:

расширения возможностей доступа к образовательной информации;

q совершенствования организационных форм и методов обучения, q воспитания;

формирования умения самостоятельно приобретать знания;

q визуализации представленной информации;

q ориентации на развитие интеллектуального потенциала обучающихся;

q развития творческого потенциала учащихся;

q незамедлительной обратной связи;

q одновременного использования нескольких каналов восприятия q учащихся.

В-третьих, происходит освобождение педагогов, использующих Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" наработанные материалы, от выполнения трудоемкой рутинной работы при подготовке к занятию и проверке учащихся.

Данные материалы (электронные модули) могут быть использованы:

при самостоятельной подготовке учащихся к ЕГЭ как основа для q повторения, обобщения и проверки знаний;

при организации профильного обучения, т.к. задания носят уровневый q характер, отражают межпредметные связи.

Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" ОСОБЕННОСТИ КОМПЬЮТЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ НЕРАВНОВЕСНОЙ МОЛЕКУЛЯРНОЙ ДИНАМИКИ В КОНДЕНСИРОВАННЫХ СРЕДАХ Галимзянов Б. Н.

Казанский (Приволжский) федеральный университет, Институт физики, кафедра вычислительной физики и bulatgnmail@gmail.com На сегодняшний день описание механизмов стекольного перехода с использованием методов компьютерного моделирования молекулярной динамики является одной из актуальных задач для теоретических исследований. В частности, особое внимание уделяется исследованию неравновесных фазовых переходов под действием внешних воздействий [1,2]. В связи с этим, в данной работе представлены методы реализации неравновесной молекулярной динамики в конденсированных средах и способы применения термостата и баростата под внешним однородным сдвигом.

В ходе моделирования неравновесной молекулярной динамики реализация внешнего однородного воздействия осуществляется посредством SLLOD уравнений движения [2], которые имеют вид:

dri/dt = pi + (d/dt)yiex+ ri (1) dpi/dt = Fi - (d/dt)pyiex – (+ ) pi, где i=1..N. (2) Здесь r i и p i - координата и импульс i-ой частицы, на которую действует сила Fi, и - множители термостата и баростата Нозе-Гувера [3], соответственно. При использовании данных уравнений движения система получает дополнительную сдвиговую скорость (d/dt)y i, направленную вдоль оси OX, которая линейно зависит от координаты i -ой частицы y i. При этом начало координат помещается в центр моделируемой кубической ячейки (рис. 1). Кроме того для ускорения фазового перехода стекольной системы применяется внешнее давление P yy, действующее вдоль градиентного направления (вдоль оси OY), посредством множителя, которая определяется через выражение:

d/dt = (-1 + P(t)/Pext) / QP. (3) Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" Здесь QP - фактор глушения баростата, Pext - внешнее давление, P(t) внутреннее давление системы, которая определяется через выражение:

P(t) = (pipi/m + riFi) / 3V, где i=1..N. (4) Здесь V - объем системы, которая меняется по закону dV/dt=3V.

Стоит отметить, что использование SLLOD уравнений движения не способно обеспечивать выполнение однородного потока без периодических граничных условий Лиз-Эдвардса [3]. В данном случае координаты и скорости частиц, покинувших по направлению оси OY пределы моделируемой кубической ячейки с длинами сторон Lx, Ly и Lz, изменяются на величины (d/dt)Lyt и (d/dt)Ly соответственно (где t время моделирования), в то время как для остальных направлений используются обычные периодические граничные условия (рис. 2).

Более того, во время однородного сдвига величина (d/dt) не должна влиять на собственную динамику частиц и на температуру системы, которая в данном случае определяется через выражение:

kBT = (m(i - (d/dt)yiex)2) / 3N, i=1..N. (5) Здесь величина (d/dt)y i вычитается из xi компоненты каждой частицы. Такая же процедура применяется при вычислении множителя термостата:

d/dt = (m(i - (d/dt)yiex)2 - 3NkBT) / 2QT, i=1..N (6) Здесь Text - внешняя (требуемая) температура, QT - параметр глушения термостата (где Q T 3Nk B T). Стоит отметить, что использование приведенных выше уравнений движения обеспечивает установление однородного потока частиц с линейным профилем скоростей, что в свою очередь способствует изучению процессов гомогенной нуклеации в стекольной фазе.

Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" Схематическое изображение применения внешнего давления и однородного сдвигового воздействия с использованием SLLOD уравнений движения.

Схематическое представление периодических граничных условий Лиз-Эдвардса с изображением «виртуальных» копий моделируемой кубической ячейки.

Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" Литература 1. [1] V. Mokshin and J. -L. Barrat, J. Chem. Phys. 130, 034502 (2009).

2. [2] V. Mokshin and J. -L. Barrat, Phys. Rev. E 82, 021505 (2010).

3. [3] D. J. Evans and G. P. Morriss, Statistical Mechanics of Non-equilibrium Liquids (Cambridge University Press, New York, 2008).

4. [4] F. Varnik, PhD Thesis, (University of Mainz, 2000).

Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" МОЛЕКУЛЯРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ КАК ИНСТРУМЕНТ В РАЗРАБОТКЕ СЕЛЕНСОДЕРЖАЩИХ ПИЩЕВЫХ ДОБАВОК НА БЕЛКОВЫХ НОСИТЕЛЯХ Галочкина Н.А.,Глотова И.А.,Макаркина Е.Н.

Воронежский государственный аграрный университет имени императора Петра I apelsinka1988-88@mail.ru Перспективным направлением в коррекции алиментарнозависимых состояний является проектирование пищевых и биологически активных добавок с заданными свойствами. Эффективный метод борьбы с алиментарными заболеваниями - массовая профилактика, связанная с обогащением дефицитным микроэлементом продуктов питания широкого потребительского спроса. В качестве такого элемента рассматривается селен в составе диметилдипирозолилселенида (ДДС), который, в отличие от неорганических источников селена, не только лишен токсичности, но и проявляет противовоспалительные и антиканцерогенные свойства [1]. Реализуемые технологические процессы, в связи с использованием в качестве носителя микроэлементов коллагена в составе подвергнутых химической и биохимической модификации жилок и сухожилий крупного рогатого скота, являются ресурсосберегающими и способствуют развитию безотходных или малоотходных технологий [2]. Технологический прием по иммобилизации селена на коллагеновом носителе обе6спечивает равномерное распределение селена по объему добавки и затем – по объему продукта с ее использованием.

Изученное с помощью SDS-электрофореза молекулярно-массовое распределение коллагеновых фракций показывает, что в составе продуктов их биомодификации преобладают низкомолекулярные одинарные цепи первоначальной трехспиральной макромолекулы коллагена. С помощью имеющихся алгоритмов программы HyperChem Release 8.0 осуществлена геометрическая оптимизация участка a(1) спирали коллагена [3].

Обоснована квантово-механическая модель взаимодействия ДДС с продуктами модификации жилок и сухожилий КРС в виде низкомолекулярных пептидов. Ковалентная иммобилизация ДДС осуществляется посредством функциональных (карбоксильных) групп Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" полярной части пептида, при этом его полярная часть модифицируется и оказывается экранированной для взаимодействующих с лигандом молекул [4]. Свидетельством корректности геометрической оптимизации являются расчетные характеристики полученной модели, которые подтверждают ее адекватность.

Литература 1. Шабунин, С. В. Результаты применения препарата «Селедант»

(Селекор) в ветеринарии и животноводстве [Текст] / С. В Шабунин, В.

И. Беляев, Ю.П. Балым// Селекор. Биологическое действие. – М.:

MAGERIC, 2006. - С. 89- 99.

2. Антипова Л.В., Использование вторичного коллагенсодержащего сырья мясной промышленности / Л.В.Антипова, И.А.Глотова. – СПб.:

ГИОРД, 2006. – 324 с.

3. Романова, Т. А. Теория и практика компьютерного моделирования нанообъектов: Справочное пособие [Текст] / Т. А. Романова, П. О.

Краснов, С. В. Качин, П. В. Аврамов // Красноярск: ИПЦ КГТУ, - 2002. 223 с.

4. Квантово-механическое моделирование в разработке новых пищевых добавок с биопротекторными свойствами / Н.А. Галочкина, Е.Н.

Макаркина, И.А. Глотова, И.В. Вторушина // Современные проблемы науки и образования. – 2012. – № 1. URL:

www.science-education.ru/101- Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" АНАЛИЗ ФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ МЕТОДОМ EMD Гизатуллин А.А.

Институт физики КФУ amirgizat@gmail.com Автоматический компьютерный анализ физиологических сигналов играет важную роль в современной медицине. Он может служить предварительным диагнозом и инструментом в мониторинге здравоохранения. Одним из популярных физиологических сигналов является сигнал ЭКГ. Электрокардиограмма является недорогим и хорошим методом электрофизиологической инструментальной диагностики в кардиологии. К основным задачам анализа ЭКГ относятся очистка сигнала от шумов, описание сердечного ритма, определение зубцов, сегментов, комплексов, характеризующие работу сердца.

Автоматический компьютерный анализ сигнала ЭКГ, как правило, базируется на априорном методе и не учитывает нелинейность сигнала.

Невозможно быть уверенным, что используемый априорный базис, подходящий к одному сигналу ЭКГ, подойдет к другому.

В данной работе для анализа сигнала ЭКГ был применен эмпирический метод модовой декомпозиции (EMD) [1]. Его особенностью является адаптивность, он не зависит от априорного базиса, обработке подвергается любой нестационарный и нелинейный сигнал, что делает его универсальным инструментом для анализа реальных данных. Метод EMD представляет собой адаптивную итерационную вычислительную процедуру разложения исходных данных (непрерывных или дискретных сигналов) на эмпирические моды. Таким образом, метод EMD раскладывает сигнал в конечную сумму эмпирических мод, образуя ортогональную систему. Частичные суммы эмпирических мод сигнала, образуют составляющие этого сигнала. У каждого сигнала имеются локальные экстремумы: чередующиеся локальные максимумы и локальные минимумы с произвольным расположением по координатам (независимым переменным) сигналов.

По этим экстремумам с использованием методов аппроксимации (в работе использовались сплайны третей степени) можно построить две огибающие сигналов: нижнюю - построенную по точкам локальных Интернет-конференция "Моделирование в химии и биологии" минимумов, и верхнюю - построенную по точкам локальных максимумов.

По этим огибающим строится следующая функция «среднего значения огибающих», которой отвечает срединная линия, расположенная в точности между нижней и верхней огибающими сигнала. Разность сигнала и функции «среднего значения огибающих» дает нам первое приближение первой эмпирической моды. Повторяя эти итерации и введя функцию останова, мы получим алгоритм эмпирической модовой декомпозиции.



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |
 



Похожие работы:





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.