Дослідження процесів зберігання інформації в генних комплексах нейронів
Розглянуті питання зберігання інформації у генних комплексах нейронів для побудови запам’ятовуючих пристроїв. Рассмотрены вопросы сохранения информации в генных комплексах нейронов для построения запоминающих устройств. The problems of information storage in gene complexes of neurons for constructio...
Saved in:
| Published in: | Комп’ютерні засоби, мережі та системи |
|---|---|
| Date: | 2018 |
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2018
|
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/150608 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Дослідження процесів зберігання інформації в генних комплексах нейронів / М.І. Ходаковський, В.Г. Вербицький // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2018. — № 17. — С. 60-66. — Бібліогр.: 14 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1859843185426038784 |
|---|---|
| author | Ходаковський, М.І. Вербицький, В.Г. |
| author_facet | Ходаковський, М.І. Вербицький, В.Г. |
| citation_txt | Дослідження процесів зберігання інформації в генних комплексах нейронів / М.І. Ходаковський, В.Г. Вербицький // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2018. — № 17. — С. 60-66. — Бібліогр.: 14 назв. — укр. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Комп’ютерні засоби, мережі та системи |
| description | Розглянуті питання зберігання інформації у генних комплексах нейронів для побудови запам’ятовуючих пристроїв.
Рассмотрены вопросы сохранения информации в генных комплексах нейронов для построения запоминающих устройств.
The problems of information storage in gene complexes of neurons for construction of storage devices are considered.
|
| first_indexed | 2025-12-07T15:37:28Z |
| format | Article |
| fulltext |
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2018, № 17
60
M.I. Khodakovskyi, V.G. Verbitskiy
STUDY OF PROCESSES OF
STORAGE OF INFORMATION
IN GENETIC COMPLEXES
OF NEURONS
The problems of information storage
in gene complexes of neurons for
construction of storage devices are
considered.
Key words: memory devices, storage
of information on DNA, gene net-
works.
Рассмотрены вопросы сохранения
информации в генных комплексах
нейронов для построения запоми-
нающих устройств.
Ключевые слова: запоминающие
устройства, хранение информа-
ции на ДНК, генные сети.
Розглянуті питання зберігання
інформації у генних комплексах
нейронів для побудови за-
пам’ятовуючих пристроїв.
Ключові слова: запам’ятовуючі
пристрої, збереження інформації
на ДНК, генні мережі.
М.І. Ходаковський,
В.Г. Вербицький, 2018
УДК 681.327
М.І. ХОДАКОВСЬКИЙ, В.Г. ВЕРБИЦЬКИЙ
ДОСЛІДЖЕННЯ ПРОЦЕСІВ
ЗБЕРІГАННЯ ІНФОРМАЦІЇ
В ГЕННИХ КОМПЛЕКСАХ НЕЙРОНІВ
Вступ. Для описання процесів зберігання
інформації в генних комплексах нейронів
важливо виділити керуючу систему у вигля-
ді генної мережі і керовану систему у ви-
гляді генетичних елементів і синаптичних
мереж. При цьому генами будемо називати
ділянки на молекулярних ланцюгах дезо-
ксирибонуклеїнової кислоти (ДНК), а сина-
псами – двомембранну структуру, що
з’єднує нейрони. Запам’ятовуючі структури
нейронів використовують специфічні при-
строї зберігання інформації, інформаційні
сигнальні процеси та молекулярні носії ін-
формації у керуючій генній мережі. Дослі-
дження моделей роботи молекулярних стру-
ктур нейронів у вигляді молекулярних ма-
шин нейронних субнаносистем дозволяють
обгрунтувати уявлення про керування ієра-
рхією молекулярних модулів, що склада-
ються з молекулярних комп’ютерів і вико-
навчих молекулярних пристроїв. Такий під-
хід укладається в реалізацію аналізу законів
світу, які розкриваються нам через відчуття,
вбудовані в код ДНК.
Постановка задачі. Для побудови за-
пам’ятовуючих пристроїв на молекулярних
елементах необхідно дослідити процеси збе-
рігання інформації у генних комплексах ней-
ронів, які здатні використовувати специфічні
пристрої зберігання інформації, інформаційні
сигнальні процеси та молекулярні носії ін-
формації завдяки роботі керуючої генної ме-
режі і керованої системи у вигляді генетич-
них елементів і синаптичних мереж.
ДОСЛІДЖЕННЯ ПРОЦЕСІВ ЗБЕРІГАННЯ ІНФОРМАЦІЇ ...
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2018, № 17 61
Моделювання роботи нейронів з використанням клітинних молекуляр-
них машин. При створенні моделей роботи клітинних молекулярних машин
важливим моментом є уявлення про те, що живі клітини керуються молекуляр-
ними комп’ютерами, а вплив обчислень на керування клітиною врахований у
молекулярних програмах, записаних на ДНК [1, 2]. Молекулярною машиною
клітини будемо представляти нанопристрій з оптимальними, для вирішення зав-
дань нейрона, керуючими і обчислювальними властивостями.
Важливими етапами на шляху розуміння роботи нервової системи на моле-
кулярному рівні стали дослідження процесу кодування в нервовій системі, зок-
рема при перетворенні сигналів для нейронів з хімічного рівня на електричний.
Це дозволило експериментально довести, що енергетика всього живого є
хімічно-електричною та обгрунтувати роботу молекулярного трансформатора
«молекулярної» електрики, працюючого з електронами. Такі дослідження
підтвердили процеси, за допомогою яких клітини керуються молекулярними
комп'ютерами. Молекулярні обчислювальні машини нейронів здатні керувати
генерацією нервових імпульсів. При цьому нейрон при обробці інформації
використовує обчислення з використанням квантово-хвильових властивостей
матерії. Іншими словами, нейрон може бути, як клітина також представлений
молекулярним нанопристроєм з оптимальними керуючими і обчислювальними
алгоритмами.
Роль генних мереж у процесах зберігання інформації в ієрархії нейрон-
них угрупувань. В клітинах, зокрема, нейронах, можна виділити керуючу сис-
тему у вигляді генної мережі і керовану систему у вигляді генетичних елементів
і синаптичних мереж, які використовують специфічні пристрої зберігання інфо-
рмації, інформаційні сигнальні процеси та молекулярні носії інформації у керу-
ючій генній мережі. Керуючі генні мережі мають дві основні функції: керування
швидкими метаболічними процесами синтезу та переробку молекулярних ком-
понент, а також керування повільнішими онтогенетичними процесами, що при-
водять до самовідтворення. За допомогою простого формалізму можна дослі-
джувати ці функції, зокрема використовуючи метод узагальнених порогових
моделей (Generalized Threshold Models – GTM) [3]. Зазначений метод можна ви-
користовувати для аналізу динаміки керуючих і керованих молекулярно-
генетичних систем. Основна ідея GTM-формалізму полягає у поділі мегасистеми
клітини на керуючу і керовану підсистеми, що дозволяє більшу систему нелі-
нійних диференціальних рівнянь для молекулярних компонент звести до кусоч-
но-лінійної системи рівнянь, права частина якої містить керуючий вектор, що
формується дискретним логічним елементом.
Створення моделі внутрішньоклітинного молекулярного комп'ютера з
генетичних блоків. Використовуючи властивість структурної стійкості для мо-
делей керуючих генних мереж можна реалізувати модель конструювання з гене-
тичних блоків внутрішньонейронного молекулярного комп'ютера [4]. При цьому
комірка пам’яті здатна «запам’ятовувати» двійкові сигнали, подібно елементар-
ним осередкам запам'ятовуючих пристроїв електронних комп'ютерів. Слід за-
уважити, що така комірка має субмолекулярні розміри об'ємом до 1 мк3. Можна
М.І. ХОДАКОВСЬКИЙ, В.Г. ВЕРБИЦЬКИЙ
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2018, № 17
62
послідовно «нарощувати» такі прості моделі генних мереж з тим, щоб вони реа-
лізовували все більш складні функції. Такі генні мережі використовуються у си-
стемах природного інтелекту при створенні молекулярних запам’ятовуючих
структур.
Таким чином, вдалося показати, що, маніпулюючи генами та їх частинами,
молекулярні пристрої клітини нейрона здатні реалізувати логічні і арифметичні
операції, а так само комірки пам’яті, тобто молекулярні мікросхеми. Оскільки
ДНК – носії таких мікросхем автоматично відтворюються універсальними клі-
тинними пристроями редуплікаціі (подвоєння), то сконструйований молекуляр-
ний внутрішньонейронний чіп здатний тиражуватися, причому і, як показано
вище, функціональні стани елементів пам’яті будуть зберігатися. Використову-
ючи вище зазначений алгоритм процесу побудови молекулярних за-
пам’ятовуючих структур, можна в перспективі конструювати молекулярні ком-
п'ютери.
Моделювання процесів адресації у клітині. Для розуміння роботи ДНК
необхідно знати зміст записів на ній. Можна вважати, що це записи молекуляр-
них програм для молекулярної обчислювальної машини (МОМ). У програмах
закодовані не амінокислоти, а білки, що перетворюють молекулярний текст. Ідея
про МОМ вперше описана в [5].
Розглянемо можливості інструментарію клітини з розміщення молекул-слів
за адресами. Адресу можна написати на самому молекулярному слові в тому ж
алфавіті. Молекулярні адреси, що є частиною молекулярних слів і перетворю-
ють ці слова молекулярних операторів, – одне з найголовніших відмінних вла-
стивостей МОМ. Існує природний спосіб читати молекулярні адреси. Букви мо-
лекулярного алфавіту здатні утворювати між собою не тільки міцні (ковалентні)
зв’язки, але і більш слабкі (засновані на водневих зв'язках і ще більш слабких
взаємодіях).
Слабкі зв'язки утримують молекули разом тільки тоді, коли цих зв'язків ба-
гато. Вони можуть забезпечити прилипання до даної молекули іншої молекули,
якщо остання володіє відповідною високоспецифічною структурою (здатністю
утворювати слабкі зв'язки у відповідних місцях). Це здійснюється при компле-
ментарному зв'язуванні азотистих основ у молекулах ДНК і РНК. Таким чином,
якщо є ланцюжок молекулярних букв, що складають слово адреси, то лише сло-
во, що складається з комплементарних букв, дізнається про цю адресу і прилип-
не до нього. Слово прилипне міцно, бо з багатьох слабких зв'язків вийде один
сильний зв’язок. Взаємодія комплементарних ділянок – це фізична взаємодія.
Після того як комплементарні поверхні молекули-слова і молекулярного опера-
тора з’єдналися – адреса знайдена. І молекулярний оператор виробляє фермен-
тативне перетворення молекулярного слова в заданому місці. Оператори, що
перетворюють слова в МОМ, не схожі на схеми, що здійснюють перетворення в
ЕОМ. Це головним чином білкові молекули – ферменти, а основні деталі МОМ
– квантові об’єкти.
ДОСЛІДЖЕННЯ ПРОЦЕСІВ ЗБЕРІГАННЯ ІНФОРМАЦІЇ ...
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2018, № 17 63
Узагальнена модель формування молекулярного запам’ятовуючого
елемента в синаптичній мережі. Для побудови узагальненої моделі формуван-
ня молекулярного запам’ятовуючого елемента використовуємо ряд формалізмів,
включаючи поняття програмних агентів у вигляді ділянок на молекулах керую-
чих білків і ряду спеціальних генів.
При протіканні струму від збуджених нейронів через синапси в прямому на-
прямку, на них запам’ятовуються поточні результати розпізнавання. Такому за-
пам’ятовуванню відповідає збільшення прямих і зворотних ваг (прямої і зворот-
ної провідності) цих синапсів [5, 7]. У цьому випадку важливо визначити число
одиничних образів (ОО), запамя’тованих на синапсі на попередньому часовому
такті:
gij(t) = gij(t – 1) + B(Iij(t)), (1)
де gij(t – 1) – число ОО, запам’ятованих на синапсі на попередньому часовому
такті; B(Iij(t)) – ефект від взаємодії нейронів при протіканні струму Iij(t) через
синапс у прямому напрямку.
При проходженні струму зустрічно через інші синапси їх прямі та зворотні
ваги (зворотні та прямі провідності) зменшуються. З урахуванням цього амплі-
туду імпульсного струму, що проходить у прямому напрямку через кожний си-
напс щодо моменту часу t, можна визначити як:
,)(/)()()()(
1
ср twttwtIItI ij
n
j
iijjij
(2)
де wij(t) – прямі ваги (провідності) синапсів; Icp – середня амплітуда струму,
)(tI j – сумарний струм відображення одиничних образів запам’ятовування
від j-го нейрона, δi(t) – функція, що приймає значення 1, коли i-ий нейрон збу-
джений.
Оскільки нейрон являє собою пороговий елемент і на його входах є збу-
джуючі і гальмуючі синапси, то сам нейрон – це суматор для визначення зваже-
ної суми ваг синапсів як реакції на вхідні сигнали у вигляді синаптичних стру-
мів [6]. При перевищенні такої суми порога нейрона виробляється вихідний си-
гнал згідно рівняння:
Yj = F(netj wji Xi – Kj)Pпр , (3)
де j – номер нейрона в мережі, Xi – вхідні сигнали, Yj – вихідний сигнал нейро-
на, wji – ваги синапсів, netj – сумарний вхідний вплив на нейрон, Kj – поріг
нейрона, F(х) – активаційна функція, що спрацьовує при досягненні порогового
сумарного значення струму на групі синапсів, Pпр – показник міцності синапсу.
Процеси, що відбуваються при протіканні струмів через синапси під час за-
пам'ятовування одиничних образів дозволяють використовувати поняття про-
грамних агентів, які отримують інформацію через систему молекулярних сенсо-
рів про стан керованих ними процесів і здійснюють вплив на них через систему
М.І. ХОДАКОВСЬКИЙ, В.Г. ВЕРБИЦЬКИЙ
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2018, № 17
64
актуаторів, які передають вплив з керуючого пристрою на об’єкт управління.
Щоб активно виконувати свої функції, інтелектуальні агенти зазвичай мають
ієрархічну структуру, що включає багато субагентів. Такими в нашому випадку
є ділянки на молекулах керуючих білків і ряд спеціальних генів. Для роботи за-
значених агентів необхідно прийняти наявність своєрідного розподільника фун-
кцій агентів, який оновлює комунікаційні залежності між агентами і локально
сформованими групами агентів на різних вузлах синаптичної мережі. Комуніка-
ційна залежність Cij(t) між i-им агентом і j-ою групою агентів у момент часу t
визначається за формулою:
Cij(t) = ∑α (Mij(t) / ∑kMik(t)) + (1 – α) Cij(t – 1), (4)
де Mij(t) – число повідомлень, відправлених i-им агентом агентам j-ої групи аге-
нтів за період часу t, α – коефіцієнт, що характеризує відносну значимість нової
інформації, ∑kMik(t) показує кількість повідомлень, відправлених i-им агентом
для інших агентів, спільно функціонуючих на загальному вузлі синаптичної ме-
режі, Cij(t–1) – значення тієї ж комунікаційної залежності на попередньому інте-
рвалі часу.
Синаптичні ретрансляційні станції переробки даних. Синаптичні
з’єднання у вигляді дендритних (вхідних відгалужень нейрона) шипиків при
цьому є мініатюрними нейронними комп’ютерами. Як правило, до кожної нер-
вової клітини підходить не один аксон, а сотні й тисячі, і сусідні аксони можуть
працювати з використанням збуджуючих і гальмівних медіаторів. Кожен кон-
кретний аксон, кожен конкретний синапс або збудливий, або гальмівний. І
відповідно, передача інформації йде за рахунок постійної конкуренції збуджую-
чих і гальмівних входів. Таким чином, нейрон – це складна обчислювальна ма-
шина, яка зіставляє сигнали, що надходять з сотнів і тисячів каналів. На кожно-
му синаптичному перемиканні сенсорного шляху вхідні сигнали трансформу-
ються, а код, за допомогою якого записано прибуле повідомлення, докорінно
змінюється [7, 8]. Отже, про синаптичні ретрансляційні станції краще говорити
як про станції переробки даних – вихідні дані на шляху до вищих рівнів неодно-
разово переводяться на інші мови.
Схема роботи синаптичної мембранної структури при запам'ятовуван-
ні. Процес формування довготривалої молекулярної пам’яті відбувається за про-
грамою у наступній послідовності: визначення важливості інформації, про яку
синапси багаторазово посилають команду в ядро нейрона. Це включає відповідні
гени, які є інструкціями для створення білків пам’яті у вигляді своєрідного
клейма на вихідних синапсах. В роботі синапсу є механізм передачі порції інфо-
рмації далі за програмою контролю активності синаптичної мережі, що форму-
ється двома активними початками – координуючим центром контролю свідомо-
сті, що видає уявні установки і генним апаратом ядра нейрона [9–11]. Синапс,
що працює несинхронно з іншими входами нейрона, виключається, а синапси,
які розряджаються одночасно, посилюються.
ДОСЛІДЖЕННЯ ПРОЦЕСІВ ЗБЕРІГАННЯ ІНФОРМАЦІЇ ...
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2018, № 17 65
Важливим параметром стійкості формування молекулярного елемента в си-
наптичній мережі є показник міцності синапсу Рпрс, який залежить від процесів,
що відбуваються при протіканні струмів через синапси під час запам’ятовування
одиничних образів. Міцність синапсів обумовлює рівень пам’яті: чим сильніше
з’єднання між нейронами, тим довше буде працювати конкретна нейронна ме-
режа, що зберігає певну інформацію. Однак занадто сильний синапс може стати
причиною перезбудження нейронів, що в підсумку виливається в хворобливий
стан. Від міжнейронного з’єднання потрібне двояке завдання: з одного боку, си-
напс має підтримувати надійне проведення значущого сигналу, з іншого – зо-
бов’язаний бути до певного ступеня слабким, щоб не допускати абсолютно без-
перешкодного перенесення сигналу, який може перезбудити нейронну мережу.
Існує спеціальний білок Arc, який накопичується в синапсах при за-
пам’ятовуванні нової інформації. Після формування запам’ятовуючих структур
у синапсі цей білок йде із зони синапсу і прямує в ядро нейрона [12–14].
Зазначені переміщення забезпечують у самій молекулі білка три ділянки. Один
фрагмент забезпечує пересування білка в ядро, інший – з ядра, третій утримує
Arc в ядрі.
Такі функції зазначеного білка можуть бути описані такими рівняннями :
,РРРРP
n
1
яссяяс-обс-пр
k
(5)
де Рпр-с – показник міцності синапсу, Роб-с – активація фрагменту білка Arc на
навчання синапсу при запам’ятовуванні нової інформації, Ря – активація фраг-
менту в ядрі нейрона, Рся – активація фрагменту при переміщенні із синапса в
ядро, Ряс– активація фрагменту при переміщенні із ядра в синапс.
,РРРР оснс
1
arcarcяф
n
i
(6)
де Ряф-arc – сумарний вплив ядерного фрагменту білка Arc при формуванні моле-
кулярного запам’ятовуючого елемента в синаптичної мережі, Рагс – активація
фрагмента білка по включенню генів формування синапсу, Рнс – активація фраг-
мента білка при створенні нового синапсу, Рос – активація фрагмента молекули
білка при ослабленні синапсу.
Висновки. Отримані рівняння (5, 6) дозволяють використовувати останні в
практичних експериментах з отримання та вивчення молекулярних за-
пам’ятовуючих елементів, а після відповідних напрацювань, і запам’ятовуючих
молекулярних пристроїв. Запам’ятовуючі структури нейронів здатні використо-
вувати специфічні пристрої зберігання інформації, інформаційні сигнальні про-
цеси та молекулярні носії інформації завдяки роботі керуючої генної мережі. В
роботі синаптичної мембранної структури є механізм передачі порції інформації
далі за програмою контролю активності синаптичної мережі, що формується
двома активними початками – координуючим центром контролю свідомості, що
М.І. ХОДАКОВСЬКИЙ, В.Г. ВЕРБИЦЬКИЙ
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2018, № 17
66
видає уявні установки і генним апаратом ядра нейрона. На кожному синаптич-
ному перемиканні сенсорного шляху вхідні сигнали трансформуються, а код, за
допомогою якого записано прибуле повідомлення, докорінно змінюється.
СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ
1. Ходаковский Н.И., Осинский В.И. Исследование процессов записи информации на ДНК-
комплексах нейрона. Зб. наук. праць Ін-ту кібернетики імені В.М. Глушкова НАН
України, Комп’ютерні засоби, мережі та системи. К. 2016. № 15. С. 86–93.
2. Ходаковский Н.И. Исследование процессов работы молекулярных устройств при форми-
ровании памяти в ядре нейрона. Зб. наук. праць Ін-ту кібернетики імені В.М. Глушкова
НАН України, Комп’ютерні засоби, мережі та системи. К. 2017. № 16. C. 118–125.
3. Prokudina E.I., Valeev R.Y., Tchuraev R.N. A New Method for the Analysis of the Dynamics
of the Molecular Genetic Control Systems. II. Application of the Method of Generalized Thre-
shold Models in the Investigation of Concrete Genetic Systems. J. Theor. Biol., 151. 1991. Р.
89–110.
4. Tchuraev R.N. On storing, coding, passing and processing the hereditary information in living
systms. Computational technologies, 5, Special Issue, 2000. Р. 100–111.
5. Liberman E.A., Minina S.V. Cell molecular computers and biological informations as the
foundation of nature’s laws. Biosystems. 1996. Vol. 38, N 2–3. Р. 173–177.
6. Савельев А.В. Методология синаптической самоорганизации и проблема дистальных
синапсов нейронов. Журнал проблем эволюции открытых систем. Казахстан, Алматы,
2006. Т. 8. № 2. С. 96–104.
7. Boles WK.S., Kannan K., Gill J., Felderman et al. Digital-to-biological converter for on-demand
production of biologics. Nature Biotechnology. 2017. Vol. 35. P. 672–675.
8. Gallistel C., Balsam P. Time to rethink the neural mechanisms of learning and memory. Neu-
robiology. 2014. Vol. 108. P. 136–144.
9. Metzker M.L. Emerging technologies in DNA sequencing. Genome Res. 2005. 15. P. 1767–
1776.
10. Mattic S., Gagen M.J. The Evolution of Controlled Multitasked Gene Networks: The Role of
Introns and Other Noncoding RNAs in the Development of Complex Organisms. Molecular
Biology and Evolution. 2001. Vol. 18. P. 1611–1630.
11. Tour J.M. “Conjugated Macromolecules of Precise Length and Constitution. Organic Synthesis
for the Construction of Nanoarchitectures,” Chem. Rev. 1996. Vol. 96. Р. 537–554.
12. Alivisatos A.P., Johnsson K.P., Peng X.G. et al. 1996. Organization of nanocrystal molecules
using DNA. Nature 382: Р. 609–611.
13. Чернавский Д.С., Чернавская Н.М. Белок-машина: Биологические макромолекулярные
конструкции. М.: Янус-К, 1999. 256 с.
14. Анохин К.В. Молекулярные сценарии консолидации долговременной памяти. ЖВНД.
1997. 47: С. 261–279.
Одержано 04.09.2018
http://www.nature.com/nbt/journal/v35/n7/full/nbt.3859.html#auth-1
http://www.nature.com/nbt/journal/v35/n7/full/nbt.3859.html#auth-2
http://www.nature.com/nbt/journal/v35/n7/full/nbt.3859.html#auth-3
http://www.nature.com/nbt/journal/v35/n7/full/nbt.3859.html#auth-4
https://neurotree.org/beta/publications.php?pid=14837
http://genome.cshlp.org/content/15/12/1767.abstract
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-150608 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1817-9908 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-12-07T15:37:28Z |
| publishDate | 2018 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Ходаковський, М.І. Вербицький, В.Г. 2019-04-10T15:54:11Z 2019-04-10T15:54:11Z 2018 Дослідження процесів зберігання інформації в генних комплексах нейронів / М.І. Ходаковський, В.Г. Вербицький // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2018. — № 17. — С. 60-66. — Бібліогр.: 14 назв. — укр. 1817-9908 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/150608 681.327 Розглянуті питання зберігання інформації у генних комплексах нейронів для побудови запам’ятовуючих пристроїв. Рассмотрены вопросы сохранения информации в генных комплексах нейронов для построения запоминающих устройств. The problems of information storage in gene complexes of neurons for construction of storage devices are considered. uk Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Комп’ютерні засоби, мережі та системи Дослідження процесів зберігання інформації в генних комплексах нейронів Study of processes of storage of information in genetic complexes of neurons Article published earlier |
| spellingShingle | Дослідження процесів зберігання інформації в генних комплексах нейронів Ходаковський, М.І. Вербицький, В.Г. |
| title | Дослідження процесів зберігання інформації в генних комплексах нейронів |
| title_alt | Study of processes of storage of information in genetic complexes of neurons |
| title_full | Дослідження процесів зберігання інформації в генних комплексах нейронів |
| title_fullStr | Дослідження процесів зберігання інформації в генних комплексах нейронів |
| title_full_unstemmed | Дослідження процесів зберігання інформації в генних комплексах нейронів |
| title_short | Дослідження процесів зберігання інформації в генних комплексах нейронів |
| title_sort | дослідження процесів зберігання інформації в генних комплексах нейронів |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/150608 |
| work_keys_str_mv | AT hodakovsʹkiimí doslídžennâprocesívzberígannâínformacíívgennihkompleksahneironív AT verbicʹkiivg doslídžennâprocesívzberígannâínformacíívgennihkompleksahneironív AT hodakovsʹkiimí studyofprocessesofstorageofinformationingeneticcomplexesofneurons AT verbicʹkiivg studyofprocessesofstorageofinformationingeneticcomplexesofneurons |