CC BY
52
стов человека, рыбы, насекомого, червя, моллюска максимальная информационная емкость составила 13,44 бит/символ, информационная энтропия (негэнтропия) (H) - 4,32+0,056 бит/символ. В мембранной системе КГ фибробластов птицы максимальная информационная емкость имела значение 12,75 бит/символ, информационная энтропия (негэнтропия) (H) - 3,888+0,056
бит/символ. В мембранной системе органеллы фибробластов лягушки - максимальная информационная емкость 13,08 бит/символ, информационная энтропия (негэнтропия) (H) -4,1+0,056 бит/символ.
Таким образом, во всех группах изучаемых организмов показатель максимальной информационной емкости не имеет достоверных различий, что может указывать на один уровень максимально возможной сложности структурной организации комплекса Гольджи в фибробластах изученных видов животных и меристематических клетках гороха.
Фактически реализуемую в процессе функционирования сложность мембранной системы комплекса Гольджи или реальное структурное разнообразие можно оценить по показателю информационной энтропии [1]. Если система детерминирована т.е. всегда находится в одном и том же состоянии, то информационная энтропия стремиться к нулевому значению. При неопределенности состояний системы информационная энтропия может принимать значения между нулем и ее максимальным значением (максимальной информационной емкости) В нашем случае мы приняли, что мембранная система комплекса Гольджи может находиться в каждом из возможных состояний с одинаковой степенью вероятности и показатель информационной энтропии будет находиться в отрезке между нулевым значением и показателем максимальной информационной емкости. В нашем примере показатель информационной энтропии комплекса Гольджи у изучаемых видов так же не имеет достоверных различий. При этом реальное структурное разнообразие реализуемое органеллой в процессе секреции не велико, т.к. показатель информационной энтропии занимает 1/3 максимальной информационной емкости системы.
В.М. Хулиев с соавт. свою оценку сложности биологической системы по показателю максимальной информационной емкости используя шкалу, где к простым системам относятся системы, Н max которых, находиться в диапазоне от 0 до 3; к сложным, если Н max больше 3, но меньше 6; к очень сложным, если Н max больше 6 [4]. По нашим данным комплекс Гольджи фибробластов животных и меристематических клеток корня гороха больше 6 бит/символ, поэтому мембранную систему орга-неллы во всех изученных группах можно отнести к очень сложным биологическим системам.
Выводы:
1. Информационных анализ может быть использован для сравнительной оценки сложных динамических клеточных структур.
2. Мерой сравнения клеточных мембранных систем могут служить показатели сложности структурной организации.
3. Информационные показатели, характеризующие как максимально возможную, так и реализуемую структурную сложность комплекса Гольджи не имеют достоверных различий между изучаемыми группами, поэтому мы может говорить об одном уровне структурной сложности биологической мембранной системы «комплекс Гольджи» в фибробластах животных и меристе-матических клетках гороха, который определяется как «очень сложная биологическая мембранная система».
4. Проведенные исследования подтверждают существование в фибробластах животных разных систематических групп и меристематических клетках корня гороха единого, универсального плана морфологической организации комплекса Гольджи и дают основание для экстраполяции результатов экспериментальных исследований строения и функционирования комплекса Гольджи, в том числе, полученные на фибробластах человека, на другие, мало или не изученные систематические группы многоклеточных животных и высших растений.
Литература
1. Автандилов, Г.Г. Введение в количественную патологическую морфологию / Г.Г. Автандилов.- М.: Медицина, 1980.216 с.
2. Лазько, А.Е. Структурно-информационный анализ биологических систем / А.Е. Лазько, М.В. Лазько, А.П. Ярошин-ская.- Астрахань, 2007.- 168 с.
3. Леонтюк, А.С. Структурное разнообразие как критерий системной характеристики процессов морфогенеза / А. С. Леон-тюк// Морфология.- 1996.- Т. 119.- С. 67.
4. Лернер, А.Я. Принципы самоорганизации / А.Я. Лернер.-М., 1996.- 243 с.
5. Хакен, Г. Информация и самоорганизация: макроскопический подход к сложным системам / пер. с англ. / Г. Хокен.- М.: Мир, 1991.- 240 с.
6. Polishchuk, R. S. Structural aspects of Golgi function / Polishchuk, R. S., and A. A. Mironov. // Cell Mol. Life Sci, 2004.61:146-158.
STRUCTURAL COMPLEXITY AS THE MEASURE OF COMPARISON OF DYNAMIC MEMBRANE SYSTEMS OF THE CELL
I.S. SESOROVA, T.V. LAZORENKO
Ivanovo State Medical Academy (1SMA), F.Engelsa str. 8, Ivanovo, Russia.
E-mail: [email protected]
Possibility of using indicator of complexity as a measure of comparing dynamic membranes of cell system, cohich can be estimated couth the help of informative parameters. On this basis, the existence of a single universal plan of morphological organization of Golgi complex in plan and animal cells is confirmed, and possibility to extrapolate results of of experimental researches of secretarial transport, obtained in human fibroblasts, and in other cells which are less studied or unstudied systematic groups.
Key words: Golgi complex, structurally-information analysis.
УДК 569.9
ТРИ ТИПА СИСТЕМ В ПРИРОДЕ И НОВЫЕ МЕТОДЫ ИЗУЧЕНИЙ БИОСИСТЕМ В РАМКАХ ТРЕТЬЕЙ ПАРАДИГМЫ
О.Е. ФИЛАТОВА, В.В. ДАНИЕЛЯН, Л.И. СОЛОГУБ, М.А. ФИЛАТОВ, В.Н. ЯРМУХАМЕТОВА*
В философии мы имеем новые классификации трех типов парадигм: классический, неклассический и постнеклассический. Но в науке мы имеем другие три типа парадигм, которые основаны на принципах неопределенности вектора состояния системы в фазовом пространстве. Был описан пример такого квазиаттрактора синергетической системы, который может представить степень микро-хаоса и принципа неопределенности.
Ключевые слова: третья парадигма, биосистема, изучение.
Более чем столетняя история развития общей теории систем (конец 19-го века А. А. Богданов, начало 20-го века Л. фон Берта-ланфи, середина и конец 20-го века - кибернетика Н. Винера и В.Р. Эшби) подводит человечество к необходимости осознания того, что в мире существуют три типа систем. Впервые об этом серьезно и громко было высказано в представлениях W. Weaver. В своей статье «Наука и сложность» Weaver доказывал, что все многообразие природы можно рассматривать как некоторые абстрактные классы систем в виде: «организованной простоты», «неорганизованной сложности» и «организованной сложности». Если абстрагироваться от попыток других авторов строгого уточнения определений этих трех классов, предложенных W. Weaver, то можно однозначно утверждать, что в классификации авторов настоящего сообщения это выглядит более определенно и детализировано. С позиций идентификации любых динамических систем, особенно, биологических динамических систем (БДС) по режимам их состояний и определенности этих состояний (начальное, промежуточное и конечное состояния).
Подробности авторской трактовки и классификации трех типов систем (а также некоторые исходные предпосылки возникновения этой новой классификации) изложены [1]. Однако, краткое представление всех особенностей третьего типа систем изложено в настоящем сообщении для более четкого и формализованного восприятия читателем нескольких фундаментальных идей. Иначе без этого будет совершенно непонятна новизна и значение всего того, что авторы сейчас и в дальнейшем будут представлять различным специалистам не только в области наук, но и в области культуры, создания новой системы представлений
* Сургутский государственный университет, 628412, Тюменская обл., ХМАО-Югра, г. Сургут, пр-т Ленина, 1
о мире, человечестве и в ряде философских аспектов теории систем, да и всего комплекса наук о различных системах.
Мировая наука в области теории систем подошла к некоторому системному кризису, который связан с нежеланием (или невозможностью?) воспринимать наличие в природе и обществе третьего типа систем, которые разные научные школы понимают по-разному, и нередко при этом вступают в непримиримые дискуссии между собой. В США этот тип систем определили как complexity и нелинейную динамику (nonlinear dynamic), в Европе (школа Г. Хакена) как синергетические системы, в других случаях их определяют как сложные, самоорганизующиеся системы. Все это многообразие свидетельствует опять-таки о сложности таких (синергетических) объектов и это все требует минимизации формулировки на базе выделения наиболее важных параметров в определении систем 3-го типа - параметров порядка.
Сложность, самоорганизация, нелинейная динамика их поведения на самом деле не охватывает их базовых, фундаментальных, главных свойств, которые можно было бы формализовать (сами понятия сложность, самоорганизация - не формализуемые, а нелинейной динамикой могут обладать и довольно простые системы, не имеющие никакого отношения к этому особому, третьему типу систем). В общем, все это критично и неопределенно, и отсюда возникает базис для жарких дискуссий, непризнания и взаимных обид. На фоне недопонимания была развернута главная дискуссия между Г. Хакеным и И. Р. Пригожиным, которая так и не закончилась (к неудовольствию обеих сторон). Однако, в монографии [1] вскрыты корни этого противоречия и предложен реальный выход из этого системного кризиса на основе анализа трех состояний любых БДС в виде параметров вектора состояний биосистем (ВСБ) в прошлом (начальном) состоянии, настоящем (длящемся) и финальном (будущем и неопределенным полностью в отличие от стохастики, где имеется все-таки функция распределения).
При идентификации систем третьего типа главный вопрос возникает в связи с диагностикой систем в рамках трех подходов и ответа на вопрос: «Почему три типа систем и три типа парадигм?»
В обращении к будущим поколениям [2] И. Пригожин отмечает: «Наука не занимается изучением уникальных событий...». Однако, тут же, в этой же статье - он говорит о существовании в природе (и обществе тоже) уникальных (единичных и неповторимых) систем (объектов, явлений), которые совершенно невозможно изучать в рамках детерминизма (авторы настоящего сообщения добавили бы, и стохастики тоже). И. Пригожин признает, что «Современные науки, изучающие сложность мира, опровергают детерминизм: они настаивают на том, что природа созидательна на всех уровнях ее организации. Будущее не дано нам заранее». Мы четко определили, что «сложность» в объектах природы в виде уникальных, сложных, синергетических (самоорганизующихся) систем невозможно изучать в рамках детерминизма и даже в рамках стохастики, т. е. в рамках детерминистско-стохастического подхода (ДСП).
В этой связи следует подчеркнуть, что трагедия И.Р. При-гожина заключалась в полном ощущении (и даже понимании) существования в природе и обществе систем третьего типа. Систем уникальных, единичных, неповторимых, находящихся в непрерывном «мерцании» и постоянном телеологическом эволюционировании, где гигантские отклонения (не флуктуации как у И. Пригожина и Л. Ландау!) в этом непрерывном «мерцании» определяют эту эволюцию и конечное состояние. При этом в попытках описывать системы третьего типа в рамках ДСП многие ученые приходили к пониманию всех возникающих противоречий. И. Пригожину, как одному из представителей этой когорты ученых, пришлось всю жизнь служить этому подходу (или парадигме, как это определяют авторы настоящего сообщения), но при этом испытывать дискомфорт из-за ограниченных возможностей ДСП в описании и прогнозировании систем третьего типа (синергетических).
Для научной школы В.М. Еськова совершенно ясно, что описание сложных и уникальных систем третьего типа в рамках ДСП невозможно. Здесь нужна третья парадигма (ТП), которая базируется на 5-ти основных свойствах таких (уникальных) систем и на 13-ти отличиях в методах, базовых понятиях о состоянии этих уникальных систем по отношению к остальным детерминистским и стохастическим системам (мы их объединяем все-таки в один ДСП - тип систем). Первый, объединенный тип систем
базируется на двух разных парадигмах (детерминистской и стохастической) и, несмотря на их большое различие, сходство между ними более существенное и фундаментальное. Оно базируется на том, что начальное состояние любой детерминистской или стохастической системы должно быть воспроизводимо любое число раз, без ограничений. Это и является главным признаком научности (в рамках ДСП) в изучении систем первого типа (но подчиняющиеся двум якобы разным парадигмам). И. Пригожин так и остался в режиме ДСП, несмотря на понимание и ощущения существования третьей парадигмы и второго (отличного от ДСП) типа систем.
В качестве конкретного примера для иллюстрации возможности ТХС представим расчет параметров квазиаттракторов ФСО у детей Югры при широтных перемещениях.
Исследования, выполненные в рамках ТХС при широтных перемещениях (группу из 300 детей перевозили из Сургута в Туапсе и обратно, при этом измерялись 12 психофизиологических показателей, но в работе представлены только 7), позволяют получать объективные данные о состоянии анализаторов и двигательных функций у учащихся различных возрастных групп с помощью метода многомерных ФПС. Определялись гендерные различия, в частности, на основе тестов распознания четных и нечетных чисел (P5), распознания символов (P6), скорости переработки информации (P7). В рамках семимерного ФПС нами был выполнен анализ динамики поведения вектора состояния организма человека для психофизиологических параметров учащихся Югры. В этом m-мерном пространстве состояний исследовались параметры квазиаттракторов поведения ВСОЧ с помощью авторской программы «Clusters». Определялись значения всех 7-ми координат ВСОЧ (размерность фазового пространства была равна m = 7) по вышеуказанным психофизиологическим параметрам и находились параметры квазиаттракторов VG для четырех состояний группы исследуемых (рис.).
Рис. Динамика изменения объемов квазиаттракторов параметров психофизиологических функций учащихся (мальчики, девочки и общий
показатель) в условиях широтного перемещения. Здесь:-мальчики;
— девочки,------общий.
Отметим, что статистическая обработка полученных результатов не выявила существенных различий в динамике состояния психофизиологических функций обследуемых. Например, у мальчиков результаты соотношения выполнения тестов Р(1) при 1-ом обследовании и 4-ом обследовании имеют несущественные различия 0,31±0,02 и 0,29±0,009, соответственно, у девочек - 0,36±0,02 и 0,3±0,01. Практически, влияние переезда и лечебно-оздоровительных мероприятий, проведенных в санатории, на состояние психофизиологических функций с позиций статистики не отразилось (по всем семи предложенным тестам) при 4-х обследованиях: 1-е обследование - перед отъездом; 2-е обследование - сразу после приезда в санаторий; 3-е обследование - перед отъездом из санатория и 4-е - после приезда в Сургут. В рамках нового метода ТХС рассчитывались два типа матриц межаттракторных расстояний: вариант хаотического квазиаттрактора и вариант расстояний между статистическими математическими ожиданиями (некоторый аналог хаотического квазиаттрактора, но в расчете на неравномерное распределение). Характерно, что при третьем измерении (все хорошо отдохнули) квазиаттракторы мальчиков и девочек сблизились по параметрам. В остальные измерения различие между ними существенные. Это демонстрирует возможности ТХС при гендерных исследованиях поведения ВСС (рис.).
В целом установлено, что анализ моделей состояний поведения вектора состояния психофизиологических функций учащихся в фазовом пространстве при широтных перемещениях (поездки на юг РФ) показывает высокую эффективность измерения микрохаотических моделей в ФПС в сравнении с традицион-
ным стохастическим подходом: объемы квазиаттракторов параметров психофизиологических функций мальчиков и девочек различаются между собой существенно (мальчики имеют более низкие значения по всем временным точкам измерения), однако общая тенденция однотипная для мальчиков и девочек - наименьшее значение Vx мы имеем в третьем измерении (перед отъездом из санатория), а наибольшие значения в первом измерении (перед отъездом из Сургута), различия почти на 2 порядка.
Литература
1. Еськов, В.М. Третья парадигма. Часть I./ Самара: Изд-во ООО «Офорт» (Гриф РАН), 2011.- 250 с.
2. Prigogine, I. The Die Is Not Cast / I. Prigogine // Futures. Bulletin of the Word Futures Studies Federation. Vol. 25/ No. 4 January 2000. P. 17-19.
THREE TYPES OF SYSTEMS IN NATURE AND THREE TYPES OF PARADIGM IN SYSTEMS.
O.E. FILATOVA, V.V. DANIELYAN, L.I. SOLOGUB, M.A. FILATOV, V.N. YARMUHAMETOVA
Surgut State University
In philosophy we have new classifications of three types of paradigm: classic, nonclassik and postnonclassic. But in science we have other three types of paradigms based on degree of uncertainty of systems state vector in phase state. The quasiattractors of synergetic biosystem can present such degree of micro-chaos and uncertainty some example of such idea were presented.
Key words: a third paradigm, biosystem, the study.
