CC BY
0International scientific journal "Interpretation and researches"
Volume 2 issue 16 (38) | ISSN: 2181-4163 | Impact Factor: 8.2
OLIY NERV TIZIMINI BIOLOGIK VA MATEMATIK MODELLASHTIRISH ASOSLARI
Alimova Nazira Baxodirovna
Toshkent davlat iqtisodiyot universiteti o'qituvchisi
Abstract: This work presents the higher nervous system and the principle of its operation. At the same time, the basic biological tools that make up the nervous system are explained. A biological model was created based on the structure of the nervous system. Based on the biological model, mathematical modeling is presented using the system of functional-differential equations with a delayed argument, taking into account the feedback time.
Annotatsiya: Ushbu ishda oliy nerv tizimi va uni ishlash prinsipi keltirilgan. Shu bilan birga nerv tizimini tashkil qiluvchi asosiy biologik vositalar tushuntirilgan. Nerv tizimini tuzilishiga ko'ra biologik modeli keltirib chiqarilgan. Biologik model asosida qayta aloqa vaqtini hisobga olgan holda argumenti kechikuvchi funksional-differensial tenglamalar sistemasi yordamida matematik modellashtirish keltirilgan.
Bosh miya yarim sharlari va ularning po'stlog'i markaziy nerv sistemasining yuqori qismi bo'lib hisoblanadi. Odamning xulqi, idroki, fikrlashi, ongi va barcha ruhiy hususiyatlari oliy nerv faoliyati bo'lib, u bosh miya yarim sharlari va ular po'stlog'ida joylashgan nerv markazlarining normal funksiyasiga bog'liq. Odamning oliy nerv faoliyati murakkab reflekslar orqali namoyon bo'ladi. Bu reflekslar odamning tashqi muhit bilan bog'lanishini, uning har xil sharoitga moslashuvini ta'minlaydi. Odamning barcha ixtiyoriy harakatlari, fikrlashi va ruhiy holatlari reflekslar orqali sodir bo'lishini mashhur rus fiziologi I.M.Sechenov 1863 yilda yozgan "Bosh miya reflekslari" deb nomlangan kitobida birinchi bo'lib ko'rsatdi. Uning reflekslar haqidagi fikrini taniqli olim I.P.Pavlov yanada rivojlantirib, shartli reflekslar haqidagi talimotni yaratdi. U odamning oliy nerv faoliyati shartli reflekslar orqali namoyon bo'lishini isbotlab berdi [1].
International scientific journal "Interpretation and researches"
Volume 2 issue 16 (38) | ISSN: 2181-4163 | Impact Factor: 8.2
Neyronning biologik modeli. Markaziy asab tizimi hujayra tuzilishiga ega: birlik asab hujayrasi, neyron. Neyron quyidagi asosiy xususiyatlarni namoyish etadi:
1) metabolizmda ishtirok etadi va energiyani yo'qotadi; vaqt o'tishi bilan ichki holatni o'zgartiradi, kirish signallariga javob beradi va chiqish ta'sirini hosil qiladi va shuning uchun faol dinamik tizimdir;
2) ma'lumotlarni uzatish uchun ko'plab sinapslar mavjud;
3) ikki turdagi elektrokimyoviy signallarni almashtirish orqali o'zaro ta'sir qiladi: elektrotonik (susaytiruvchi) va nerv impulslari (yopishishlar), susaymasdan tarqaladi [2].
Neyronlar elektr impulslarini uzatadigan nerv tolalari bilan bir-biriga bog'langan. Teri, quloq va ko'zdan miyaga tirnash xususiyati berishning barcha jarayonlari, fikrlash va harakatni boshqarish jarayonlari-bularning barchasi tirik organizmda neyronlar orasidagi elektr impulslarini uzatish sifatida amalga oshiriladi. Har bir neyronning ikki turdagi nerv tolalari - dendritlar, impulslar olingan va neyronning impulsni uzatishi mumkin bo'lgan yagona akson bor. Akson boshqa neyronlarning dendritlari bilan maxsus tuzilmalar - impuls kuchiga ta'sir qiluvchi sinapslar orqali aloqa qiladi. Sinaps o'tishi bilan impuls qiymati sinaps og'irligi deb ataladigan ma'lum bir sonda o'zgaradi deb taxmin qilish mumkin. Neyronga bir vaqtning o'zida bir nechta dendritlar orqali kelgan impulslar umumlashtiriladi. Agar umumiy impuls ma'lum bir chegaradan oshib ketgan bo'lsa, neyron hayajonlanadi, o'z impulsini shakllantiradi va uni aksonga o'tkazadi. Shuni ta'kidlash kerakki, sinapslarning vazni vaqt o'tishi bilan o'zgarishi mumkin, shuning uchun tegishli neyronlarning xatti-harakati o'zgaradi [3].
Neyron tana diametri 3-130 mkm bo'lib, u membrana, yadro va sitoplazmadan tashkil topgan. U perikarion deb ataladi. Neyron tanasi trofik markazgina bo'lib qolmay, nerv impulsini qabul qiluvchi qism ham hisoblanadi. Bu yerda hujayra hayoti uchun zarur bo'lgan oqsillar, mediatorlar sintezlanib, sitoplazma oqimi orqali o'simtalarga yetkaziladi. Organoidlardan Golji apparati faqat hujayra tanasida uchraydi. Mitoxondriyalar esa hujayra tanasidan tashqari aksonlarda ham juda ko'p
International scientific journal "Interpretation and researches"
Volume 2 issue 16 (38) | ISSN: 2181-4163 | Impact Factor: 8.2
bo'ladi. Shuningdek, faqat nerv hujayralariga xos bo'lgan maxsus tuzilmalar - tigroid modda (Nissl tanachalari) va neyrofibrillalarning borligini ko'rish mumkin.
Taasurotlarni qabul qiluvchi va nerv impulsini hujayra tanasiga o'tkazuvchi o'simtalar dendritlar deb nomlanadi. Dentrit atamasini ilk marotaba fanga 1889 yilda shveysariyalik gistolog Vilgelm Gis tomonidan kiritilgan. Dendrit bo'yicha impuls neyron tanasi tomon intiladi. Ular unchalik uzun emas va neyron tanasi yaqinida daraxtga o'xshab shoxlanib tugallanadi. Dentritlar aksonlardan farqli ravishda o'zida juda ko'p ribosomalarni tutadi. Dendritlar miqdori turli neyronlarda turlichadir. Ko'pchilik dendritlar maxsus tuzilishga ega bo'lgan sezuvchi nerv oxirlari (retseptorlar) bilan tugaydi. Boshqa dendritlar esa qo'shni neyronlarning aksonlari bilan sinaps hosil qiladi. Masalan, miyachaning po'stloq qismidagi Purkine hujayralari dendritlarida 200000 ga yaqin akson terminallari aniqlangan. Dendritlar butun bo'yi bo'yicha bir xil uzunlikka ega bo'lmay, ba'zi joylarda bo'rtib chiqqan do'mboqchalar hosil qiladi.
Bitta neyronda asosan, bitta akson bo'ladi. Odatda, akson juda uzun bo'ladi. Aksonlar dendritlardan farq qilib, doimiy diametrga ega bo'ladi. Shuningdek, aksonlar bor bo'yiga do'mboqchalar hosil qilmaydi. Aksonlarning protoplazmasi aksoplazma deb atalib, ular neyrofibrillalar, mikronaychalar, ko'p sonli mitoxondriyalar va silliq endoplazmatik to'rdan tashkil topgan. Akson tashqi tomondan mielin pardasi bilan qoplangan bo'ladi. Mielin pardasi umurtqali hayvonlarning aksonlarga xos. Uzun akson tanasida bir nechta Shvann hujayralari bo'lib, ularning oralig'ida Ranve bog'lamlari bo'ladi. Yo'ldoshli sutemizuvchilar bosh miyasidagi eng katta oq modda - qadoqsimon tana 20 mln atrofidagi aksonlarning jamlanmasidan hosil bo'lgan.
Akson asosi perikarionning oxirgi segmentidir, unda sinapslarning membranaviy salohiyati aksonga o'tkazilishidan oldin umumlashtiriladi. Akson asosi - bu harakatning potensialini-tetiklash zonasini boshlash qismidir. Hozirgi vaqtda harakat potensialini ishga tushirishning eng dastlabki qismi boshlang'ich segmentdir: akson tepaligining uchi va akson bo'lmagan akson segmentining boshlang'ich qismi.
International scientific journal "Interpretation and researches"
Volume 2 issue 16 (38) | ISSN: 2181-4163 | Impact Factor: 8.2
Miya va raqamli kompyuter o'rtasida o'xshashlik borligiga shubha yo'q: har ikkisi ham elektron signallar bilan ishlaydi, har ikkisi ham juda ko'p oddiy elementlardan iborat, ikkalasi ham taxminan hisoblash funksiyalarini bajaradi. Shu bilan birga, asosiy farqlar mavjud - zamonaviy kompyuterlarning mikrosekund va hatto nanosekund hisoblash intervallariga nisbatan nerv impulslari juda sekin. Har bir neyron uzatiladigan signallar o'rtasida millisekundlik oraliqni talab qilsada, miya hisoblashning yuqori tezligi juda ko'p parallel hisoblash birliklari bilan ta'minlanadi va ularning soni zamonaviy kompyuterlardan ancha yuqori. Xato oralig'i boshqa asosiy farqni ifodalaydi: agar kirish signallari mukammal darajada aniq bo'lsa va uning apparat va dasturiy ta'minoti buzilmasa, kompyuter xatolardan ozoddir. Miya ko'pincha qisman tugallanmagan va noto'g'ri kirish signallari bilan eng yaxshi taxmin va yondashuvni ishlab chiqaradi, ko'pincha noto'g'ri, lekin xato miqdori millionlab yillar davomida omon qolishimizni kafolatlashi kerak. Birinchi raqamli hisoblash qurilmalari ko'pincha «elektron miya»deb qaraldi. Miyaning murakkabligi haqidagi hozirgi bilimimiz nuqtai nazaridan, bunday bayonot haqiqatga mos kelmaydi. Ushbu ikki tizim har bir qismida aniq farqlanadi, ular turli xil muammolarni hal qilish uchun optimallashtirilgan, tuzilishda sezilarli farqlarga ega va ularning ishi turli mezonlar bilan baholanadi (1-rasm).
1-rasm. Nerv tizimining tuzilishi.
Ba'zi olimlarning aytishicha, sun'iy neyron tarmoqlari inson miyasining funksiyalarini takrorlaydi. Bunga erishishdan oldin miyaning tashkil etilishi va funksiyalarini tushunish kerak. Bu vazifa, ehtimol, yaqin kelajakda hal qilinmaydi.
Hopo, ¿JHK CP)
Jenöniiö
International scientific journal "Interpretation and researches"
Volume 2 issue 16 (38) | ISSN: 2181-4163 | Impact Factor: 8.2
Shuni ta'kidlash kerakki, zamonaviy neyron tarmoqlari juda soddalashtirilgan modelga asoslangan bo'lib, miyaning batafsil ishlashi haqida ko'p ma'lumotlarga e'tibor bermaydi. Shuning uchun miyaning ishini yaxshiroq modellashtirishi mumkin bo'lgan aniqroq modelni ishlab chiqish kerak. Sun'iy neyron tarmoqlari sohasidagi yutuq ularning nazariy asoslarini rivojlantirishni talab qiladi. Nazariy hisob-kitoblar, o'z navbatida, matematik usullarni takomillashtirishdan oldin bo'lishi kerak, chunki tadqiqotlar bunday tizimlar bilan shug'ullanish qobiliyatimiz bilan jiddiy to'sqinlik qilmoqda. Aslida, analitik muammolar juda murakkab, chunki bu tizimlar juda murakkab chiziqli bo'lmagan dinamik tizimlardir. Ehtimol, miyaning murakkabligi bo'lgan tizimlarni tasvirlash uchun butunlay yangi matematik usullar kerak. Ehtimol, barcha talablarga to'liq javob beradigan qurilmani ishlab chiqish mumkin emas [4].
Yuqoridagilarni hisobga olgan holda, oliy nerv tizimining biologik modelini quyidagi ko'rinishda keltirish mumkin. Bunda asosan qayta aloqa hisobiga nerv xujayralaring ma'lum qismi qayta tiklanishini ko'rishimiz mumkin.
/
s
s
2-rasm. Nerv tizimining biologik modeli.
International scientific journal "Interpretation and researches"
Volume 2 issue 16 (38) | ISSN: 2181-4163 | Impact Factor: 8.2
Mavjud muammolarga qaramasdan, inson miyasini modellashtirish istagi susaymaydi va yangi natijalarga erishish keyingi harakatlarga ilhom beradi. Miya tuzilishi haqidagi taxminlarga asoslangan muvaffaqiyatli modellar ushbu modellarning tuzilishi va funksiyalarini muvofiqlashtirish uchun ularni o'rganish uchun neyroanatomlar va neyrofiziologlar tomonidan ishlab chiqilgan. Boshqa tomondan, biologik fandagi yutuqlar sun'iy modellarni o'zgartirish va ehtiyotkorlik bilan ishlab chiqishga olib keladi. Neyronlarning mavjud matematik modellari juda oddiy bo'lib, biologik neyronga xos bo'lgan axborotni qayta ishlashda faqat asosiy qonuniyatlarni aks ettiradi yoki haqiqiy ob'ektda yuzaga keladigan jarayonlar haqida to'liq tasavvurga ega bo'lmagan signallarning axborot almashinuvining alohida bosqichlarini ko'rib chiqadi.
Texnik amalga oshirish uchun eng istiqbolli ularning fizik-kimyoviy jarayonlar amalga oshirish darajasiga tushib, balki puls oqimi chiziqli bo'lmagan analog o'zgarishlarni amalga oshiruvchi bir ob'ekt sifatida neyron tushunchasi mavhum emas, balki, neyronlarning impuls oqimlari axborot o'zgarishlar ta'rifi darajasida neyronning modellashtirish hisoblanadi [5].
Hozirda tirik tizimlarni matematik modellashtirishda argumenti kechikuvchi funksional-differensial tenglamalar tizimidan foydalanib kelinmoqda [6]. Quyida oliy nerv tizimini matematik modellashtirish uchun tenglamalar tizimi keltirilgan:
dnt)_ ai-ri)P{t-nm-n) + p{t _biT(t).
dt 1 + a2 A(t -t1) P(t -t1) D(t -t1) dA(t) dt dD(t)
= a4T (t -r2) - b2 A(t); = d1 A(t -t3) - b3 D(t);
dt
dp(t^ ^-.4) + p2D(t-r4)-b4P(t),
dt p1 + T 5(t -n4) T(t) = qit) , A(t) = ), D(t) = 9l(t), P(t) = ?3(t), lar t e[-r,0)
t - max(n1,..., t4) dagi boshlang'ich shartlar.
International scientific journal "Interpretation and researches"
Volume 2 issue 16 (38) | ISSN: 2181-4163 | Impact Factor: 8.2
Bu yerda P, T, D, A - molekulyar-genetik tizim, akson xolmikasi, dendrit va akson neyronlarning faolligini ifodalovchi o'zgaruvchilar. Barcha parametrlar musbat. Neyronning ishlab chiqilgan matematik modeli miya faoliyatida axborot jarayonlarini amalga oshirishni aniq tashkil etishning tartibga solish mexanizmlarini aniqlash, anomalliklarni davolash va oldini olishning mumkin bo'lgan usullarini aniqlash uchun bog'langan neyronlarning o'zaro bog'liq faoliyatini tahlil qilish imkonini beradi.
Xulosa qilib shuni aytish mumkinki, oliy nerv tizimini matematik modellashtirish xuddi nerv tizimidek murakkabdir. Shuning uchun ham xozirgi kunda nerv tizimi bilan bog'liq kasalliklarning oldini olish, erta tashxis qo'yish kabi muammolarni echish uchun matematik modellashtirish judayam muhimdir.
Foydalanilgan adabiyotlar ro'yxati:
1. I.M.Sechenov "Refleksbi golovnogo mozga" 1863 g.
2. Zaensev I. V. «Neyronnbie seti: osnovnbie modeli» Voronej 1999 g.
3. «Analiticheskie texnologii dlya prognozirovaniya i analiza dannbix» Copyright © 2005 NeyroProekt.
4. Romanov S.P. Model neyrona // Nekotorbie problembi biologicheskoy kibernetiki. - L.: Nauka, 1972. - s.276-282.
5. Romanov S.P. Neyrosistembi i sovremennbie vbichislitelnbie sredbi.// Neyrokompyuterbi: razrabotka, primenenie. №6, 2007 g.
6. Xidirov B.N. Izbrannbie rabotbi po matematicheskomu modelirovaniyu regulyatoriki jivbix sistem, 2014. 304 s. ISBN 978-5-4344-0223-1.
