Построение ER-модели молекулярного состава клетки как основа функционирования биокомпьютера (цитокомпьютера)
В работе обсуждается возможность разработки цитокомпьютера – биокомпьютера, основанного на алгоритмах клеточного функционирования и имеющейся материальной базе (микросхемы). С этой целью предпринята первая попытка построения модели «сущность-связь» (entity-relationship model, ER-model) молекулярн...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Искусственный интеллект |
|---|---|
| Дата: | 2014 |
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2014
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85240 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Построение ER-модели молекулярного состава клетки как основа функционирования биокомпьютера (цитокомпьютера) / И.Г. Герасимов, С.В. Терещенко // Искусственный интеллект. — 2014. — № 1. — С. 37–46. — Бібліогр.: 10 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1859482020152868864 |
|---|---|
| author | Герасимов, И.Г. Терещенко, С.В. |
| author_facet | Герасимов, И.Г. Терещенко, С.В. |
| citation_txt | Построение ER-модели молекулярного состава клетки как основа функционирования биокомпьютера (цитокомпьютера) / И.Г. Герасимов, С.В. Терещенко // Искусственный интеллект. — 2014. — № 1. — С. 37–46. — Бібліогр.: 10 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Искусственный интеллект |
| description | В работе обсуждается возможность разработки цитокомпьютера – биокомпьютера, основанного на
алгоритмах клеточного функционирования и имеющейся материальной базе (микросхемы). С этой
целью предпринята первая попытка построения модели «сущность-связь» (entity-relationship model,
ER-model) молекулярной структуры клетки и определены соответствующие понятия. Разработанная
ER-модель молекулярного состава клетки является основой для создания цитокомпьютера.
У роботі обговорюється можливість розробки цітокомпьютера – біокомп’ютера, заснованого на алгоритмах
клітинного функціонування та наявної матеріальної бази (мікросхеми). З цією метою здійснено першу
спробу побудови моделі «сутність-зв'язок» (entity-relationship model, ER-model) молекулярної структури клітини та визначено відповідні поняття. Розроблена ER-модель молекулярного складу клітини є основою для
створення цітокомпьютера.
The paper discusses the possibility for developing of a cytocomputer. Cytocomputer is a biocomputer which based
on algorithms of cellular functioning and on available material base (chips). For this purpose was made the first
attempt to construct an ER-model of the molecular structure of cells and were defined the relevant concepts.
Developed ER-model of the molecular structure of a cell is the basis for creating of the cytocomputer.
|
| first_indexed | 2025-11-24T15:13:05Z |
| format | Article |
| fulltext |
ISSN 1561-5359 «Штучний інтелект» 2014 № 1 37
2Г
УДК 004.274
И.Г. Герасимов, С.В. Терещенко
Институт проблем искусственного интеллекта МОН Украины и НАН Украины, г. Донецк
Украина, 83048, г. Донецк, ул. Артёма, 118б
Построение ER-модели молекулярного
состава клетки как основа функционирования
биокомпьютера (цитокомпьютера)
I.G. Gerasimov, S.V. Tereshchenko
Institute of Artificial Intelligence MES Ukraine and NAS Ukraine, Donetsk
Ukraine, 83048, Donetsk, Artema st., 118b
Construction of ER-Model of the Molecular
Composition of Cell as the Basis on Functioning
of Biocomputer (Cytocomputer)
І.Г. Герасимов, С.В. Терещенко
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України і НАН України, м. Донецьк
Україна, 83048, м. Донецьк, вул. Артема, 118б
Побудова ER-моделі молекулярного составу
клітини як основа функціонування біокомп’ютера
(цітокомп’ютера)
В работе обсуждается возможность разработки цитокомпьютера – биокомпьютера, основанного на
алгоритмах клеточного функционирования и имеющейся материальной базе (микросхемы). С этой
целью предпринята первая попытка построения модели «сущность-связь» (entity-relationship model,
ER-model) молекулярной структуры клетки и определены соответствующие понятия. Разработанная
ER-модель молекулярного состава клетки является основой для создания цитокомпьютера.
Ключевые слова: биокомпьютер, цитокомпьютер, клетка, молекулярная структура клетки,
модель «сущность-связь», алгоритм функционирования клетки.
The paper discusses the possibility for developing of a cytocomputer. Cytocomputer is a biocomputer which based
on algorithms of cellular functioning and on available material base (chips). For this purpose was made the first
attempt to construct an ER-model of the molecular structure of cells and were defined the relevant concepts.
Developed ER-model of the molecular structure of a cell is the basis for creating of the cytocomputer.
Key words: biocomputer, cytocomputer, cell, molecular structure of cell, entity-relationship
model, algorithm of cellular functioning.
У роботі обговорюється можливість розробки цітокомпьютера – біокомп’ютера, заснованого на алгоритмах
клітинного функціонування та наявної матеріальної бази (мікросхеми). З цією метою здійснено першу
спробу побудови моделі «сутність-зв'язок» (entity-relationship model, ER-model) молекулярної структури клі-
тини та визначено відповідні поняття. Розроблена ER-модель молекулярного складу клітини є основою для
створення цітокомпьютера.
Ключові слова: біокомп’ютер, цітокомп’ютер, клітина, молекулярна структура клітини,
модель «сутність-зв’язок», алгоритм функціонування клітини.
Герасимов И.Г., Терещенко С.В.
«Искусственный интеллект» 2014 № 1 38
2Г
Полупроводниковые технологии, посредством которых стабильно развивается со-
временная компьютерная индустрия, в настоящее время быстро приближаются к своим
физическим, идеологическим и конструктивным пределам. Развитие компьютеров с
использованием технологии кремниевых микрочипов может быть ограничено вследствие
невозможности их бесконечной дальнейшей миниатюризации и ростом объемов обмена
информацией между центральным процессором и оперативной памятью. Порогом про-
изводительности кремниевых микрочипов (микросхем) является выполнение 1018 опе-
раций с плавающей запятой в секунду [1]. По-видимому, невозможно преодолеть этот
рубеж с помощью традиционных дискретных операций с плавающей запятой. В связи с
этим возникает необходимость создания компьютеров, функционирование которых
коренным образом отличается от указанной технологии.
Альтернативой классических компьютеров могут стать биокомпьютеры. Био-
компьютер – это компьютер, который функционирует как живой организм либо со-
держит биологические компоненты. В последнем случае в целях создания биокомпью-
теров используют такое направление исследований, как молекулярные вычисления.
В качестве вычислительных элементов используют белки и нуклеиновые кислоты.
Идея о таких вычислительных элементах находится в стадии развития. Проводятся
как in vitro, так и in vivo исследования (например, [8-10]). Многообещающие
результаты этих исследований позволяют надеяться на большие достижения в этом
направлении [3].
Другой подход к созданию биокомпьютера основан на использовании класси-
ческой материальной базы (кремниевых микрочипов) и адаптивных алгоритмов, анало-
гичных тем, которые лежат в основе функционирования живых систем, что позволит
существенно уменьшить число операций с плавающей запятой. Элементарной живой
системой, которая может функционировать как самостоятельно, так и в составе много-
клеточного организма, безусловно, является клетка. Клетка содержит множество низко-
и высокомолекулярных соединений, находящихся между собой в постоянном взаимо-
действии, что определяет ее жизнедеятельность. Следовательно, прежде чем перейти
к разработке соответствующих алгоритмов для создания биокомпьютеров такого рода
(цитокомпьютера), необходимо рассмотреть во взаимосвязи молекулярный состав, а
затем и надмолекулярную структуру клетки и моделировать их. Решению первой
задачи, а именно моделированию молекулярной структуры клетки и посвящена на-
стоящая работа.
В клетке вычислительные процессы осуществляются с помощью межклеточ-
ных сигналов, реакция на которые заложена в программу клеточного функциониро-
вания. В межклеточном обмене информацией сигналом называется действие, когда
клетка активирует определенные молекулы. Существует два способа такой активации,
приводящих в обоих случаях к изменению клеточного микроокружения: 1) молекула
(точнее, ее часть) оказывается на внешней стороне клеточной мембраны; 2) молекула
выделяется клеткой во внеклеточную (межклеточную) среду. В зависимости от вида
полученного сигнала ответной реакцией клетки является продуцирование молекул
определенного вещества либо изменение состояния, поведения клетки и т.д. На каждый
тип молекул адекватно откликаются только те клетки, в программу которых заложена
идентификация данного конкретного сигнала.
Функционирование и поведение живой клетки, в первую очередь, обусловливает
множество содержащихся в ней нуклеиновых кислот (дезоксирибонуклеиновой –
Построение ER-модели молекулярного состава клетки…
«Штучний інтелект» 2014 № 1 39
2Г
ДНК и рибонуклеиновой – РНК) и белков, которые находятся в динамическом
взаимодействии друг с другом, а также множество других молекул. Обратимые белок-
белковые взаимодействия представляют собой один из видов динамических процес-
сов. В настоящее время становится признанным, что большинство белков эукариот
являются мультимодульными и полифункциональными [4]. Каждый из модулей
может выполнять самостоятельную функцию, в результате чего белок приобретает
способность выполнять целый комплекс различных функций.
Благодаря мультимодульности и полифункциональности большинства белков
эукариот, их сложные белковые сети могут переплетаться друг с другом. Способность
белков восстанавливать правильную трёхмерную структуру после денатурации по-
зволила выдвинуть гипотезу о том, что вся информация о конечной структуре белка
содержится в его аминокислотной последовательности [5]. Аналогичным, а также
иным образом и другие молекулы, содержащиеся в клетке, участвуют в управлении
ее функционированием.
Прежде, чем приступить к созданию системы автоматизированной обработки
информации, основанной на алгоритмах клеточного функционирования (иначе говоря,
к созданию биокомпьютера, или цитокомпьютера) или хотя к моделированию подходящих
систем, необходимо сформировать понятия о предметах, фактах и событиях, кото-
рыми будет оперировать данная система. Для того чтобы привести эти понятия к той
или иной модели данных, необходимо заменить их информационными представле-
ниями. Одним из наиболее удобных инструментов унифицированного представления
данных, независимо от реализующего его программного обеспечения, является модель
«сущность-связь» (entity-relationship model, ER-model) [6].
Модель «сущность-связь» (ER-модель) основана на некой важной семанти-
ческой информации о реальном мире и предназначена для логического представления
данных. В ней определены значения данных в контексте их взаимосвязи с другими
данными. Важным является тот факт, что на основании модели «сущность-связь»
могут быть порождены все существующие модели данных (иерархическая, сетевая,
реляционная, объектная), поэтому она является наиболее общей. В рамках такой мо-
дели любой фрагмент предметной области может быть представлен как множество
сущностей, между которыми существует некоторое множество связей.
Для построения ER-модели молекулярной структуры клетки может быть ис-
пользован некий гибрид нотаций Чена (обозначение сущностей, связей и атрибутов) и
Мартина (обозначение степеней связей) [7]. В таблице приведен список соответст-
вующих обозначений.
Процесс построения ER-модели состоит из нескольких этапов, среди которых:
идентификация представляющих интерес сущностей и связей;
идентификация семантической информации в наборах сущностей и связей;
определение атрибутов сущностей и наборов их значений;
определение степеней связей;
организация данных в виде отношений «сущность-связь».
Для построения ER-модели молекулярного состава клетки выделим интересующие
сущности и связи. Клетка состоит из множества молекул неорганических (воды,
минеральных солей, неорганических фосфатов, катионов металлов и пр.) и органи-
ческих (белков, углеводов, жиров, нуклеиновых кислот, органических фосфатов и
пр.) соединений, которые в ER-модели представляются ее сущностями.
Герасимов И.Г., Терещенко С.В.
«Искусственный интеллект» 2014 № 1 40
2Г
Таблица 1 – Условные обозначения ER-модели
Обозначение Содержание
Сущность (объект системы)
Группа сущностей (сущности с одинаковым
набором атрибутов)
Атрибут сущности
Ключевой атрибут сущности
Набор атрибутов сущности или группы
сущностей
Набор связей между сущностями
Связь между атрибутом и сущностью
Связь между сущностями
Степень связи «один-ко-многим»
Модальность связи «может»
Модальность связи «должен»
Если сущности имеют одинаковые атрибуты, то они группируются в набор
сущностей.
Далее представлены сущности, наборы сущностей, а также их атрибуты, ис-
пользованные для моделирования молекулярного состава клетки.
1. Сущность {«Клетка»} представляет собой наиболее высокий уровень сущности
в данной модели. Набором ее атрибутов являются «Наименование», «Класс», «Тип»,
«Состояние», «Условие изменения состояния». Обозначим их как набор атрибутов 1
(рис. 2).
2. Сущность {«Вода»} характеризуется таким набором атрибутов «Концентрация в
клетке» и «Компартментализация». Обозначим их как набор атрибутов 2 (рис. 2).
3. Набор сущностей {«Газ», «Минеральная соль», «Фосфат неорганический»,
«Катион металла»} включает набор атрибутов 2 и атрибуты «Наименование», «Класс»,
«Структура», «Процентное содержание в клетке», «Степень растворимости», «Функции».
Обозначим его как набор атрибутов 3 (рис. 3).
Имя сущности
…
…
Имя атрибута
Имя атрибута
Имя связи
Имя набора атрибутов
… …
Построение ER-модели молекулярного состава клетки…
«Штучний інтелект» 2014 № 1 41
2Г
Рисунок 1 – Сущность «Клетка» с набором атрибутов
Рисунок 2 – Сущность «Вода» с набором атрибутов
Рисунок 3 – Группа сущностей «Газ», «Минеральная соль», «Фосфат
неорганический», «Катион металла» с атрибутами
4. Набор сущностей {«Нуклеиновая кислота», «Белок», «Фосфат органический»,
«Углевод»} включает в себя набор атрибутов 3 и атрибут «Молекулярная масса».
Обозначим его как набор атрибутов 4 (рис. 4).
5. Сущность «Жир» имеет набор атрибутов 4. От предыдущей группы сущностей
его отличает только то, что его наличие в клетке необязательно (рис. 5).
6. В группу сущностей {Другое} выделено все множество других элементов,
которое может содержаться в клетке и в данной модели эта сущность не атрибутирована.
Набор атрибутов 3
Минеральная соль Газ Фосфат неорганический Катион металла
Набор атрибутов 2
Структура Функции Степень растворимости
Класс Наименование
Набор атрибутов 2
Вода
Концентрация в клетке Компартментализация
Набор атрибутов 1
Клетка
Наименование
Условие изменения состояния
Класс Тип Идентификационный код
Состояние
Герасимов И.Г., Терещенко С.В.
«Искусственный интеллект» 2014 № 1 42
2Г
Каждая связь имеет два конца и одно или два наименования. Наименование обычно
выражается в неопределенной глагольной форме: «иметь», «принадлежать» и т.п.
Каждое из наименований относится к своему концу связи. Иногда наименования не
записываются ввиду их очевидности.
Рисунок 4 – Группа сущностей «Нуклеиновая кислота», «Белок»,
«Фосфат органический», «Углевод» с атрибутами
Рисунок 5 – Сущность «Жир» с набором атрибутов
Каждая связь имеет степень (о чем далее) и быть одной из следующих типов:
«один-к-одному», «один-ко-многим», «много-ко-многим» (табл. 1). Связь типа «один-к-
одному» означает, что один экземпляр одной сущности связан с одним экземпляром
другой сущности и чаще всего свидетельствует о том, что на самом деле есть всего
одна сущность, неправильно разделенная на две. Связь типа «один-ко-многим» означает,
что один экземпляр одной сущности связан с несколькими экземплярами другой
сущности. Это наиболее часто встречающийся тип связи. Сущность со стороны
«один» называется родительской, а сущность со стороны «много» – дочерней. Связь
типа «много-ко-многим» означает, что каждый экземпляр одной сущности может
быть связан с несколькими экземплярами другой сущности, и, наоборот. Такой тип
связи является временным типом связи, допустимым на ранних этапах разработки
модели и в дальнейшем должен быть заменен двумя связями типа «один-ко-многим»
путем создания промежуточной сущности.
Приведем примеры связей разных типов. Пример связи «один-к-одному»: у одного
нейрона может быть только один аксон. Пример связи «один-ко-многим»: на одном дере-
ве может быть много плодов. Пример связи «многие-ко-многим»: одна пчела может
опылить много разных цветков, но в то же время один и тот же цветок могут опылить
множество разных пчел.
Степень связи показывает, какое максимальное количество экземпляров данной
сущности может участвовать в конкретной связи, точнее, в одном экземпляре связи
(табл. 1). Поскольку рассматривается бинарная связь, то ее характеризуют две степени
связи для обеих сущностей, участвующих в ее образовании. Для связи «один-к-
одному» степени равны 1 и 1, для связей «один-ко-многим» – 1 и N; для связи
«многие-к-одному » – N и 1 (N – количество экземпляров сущностей одного вида,
связанных с одним экземпляром сущности другого вида); для связи «многие-ко-
многим» – N и M (N – количество экземпляров сущности одного вида и M –
количество экземпляров сущности другого вида, связанные между собой).
Набор атрибутов 4
Жир
Набор атрибутов 4
Фосфат органический Нуклеиновая кислота Белок Углевод
Набор атрибутов 3 Молекулярная масса
Построение ER-модели молекулярного состава клетки…
«Штучний інтелект» 2014 № 1 43
2Г
Каждая связь может иметь одну из двух модальностей связи (табл. 1). Модальность
«может» означает, что экземпляр одной сущности может быть связан с одним или не-
сколькими экземплярами другой сущности, а может быть и не связан ни с одним
экземпляром. Модальность «должен» означает, что экземпляр одной сущности обязан быть
связан не менее чем с одним экземпляром другой сущности. Модальности разных концов
связи могут быть разными.
Поскольку в одной клетке множество молекул различных веществ тем или
иным образом взаимодействуют с другими, постольку необходимо определить связи
вида «один-ко-многим» с наименованием «содержит».
Описанный графический синтаксис позволяет однозначно читать диаграммы
ER-модели (ER-диаграммы), пользуясь следующей схемой построения фраз: <Каждый
экземпляр СУЩНОСТИ 1> <МОДАЛЬНОСТЬ СВЯЗИ> <НАИМЕНОВАНИЕ СВЯЗИ>
<ТИП СВЯЗИ> <экземпляр СУЩНОСТИ 2>. Каждая связь может быть прочитана
как слева направо, так и справа налево [7]. Например, диаграмму, изображенную на
рис. 6, следует читать следующим образом слева направо <Каждая КЛЕТКА> <ДОЛЖНА>
<СОДЕРЖАТЬ><один или несколько><экземпляров МОЛЕКУЛЫ ВОДЫ>, или справа
налево: <Молекула воды><Может><Содержаться в><Клетке>.
Рисунок 6 – Пример ER-диаграммы
На рис. 7 представлена модель «Сущность-связь» молекулярного состава клетки.
Разработанная ER-модель описывает молекулярный состав клетки и формализует
связи между различными структурными компонентами клетки. На ее основе пред-
ставляется возможным в дальнейшем моделировать функционирования живой клетки,
используя соответствующие алгоритмы и наличную материальную базу (микро-
схемы).
Развиваемый новый подход в развитии биокомпьютерных технологий, основан-
ный на принципах функционирования клетки как отдельного электронного устройства,
является перспективным. Разработана ER-модель молекулярного состава клетки, ко-
торая позволяет в дальнейшем перейти к созданию биокомпьютера (цитокомпьютера).
Однако данная модель не отображает внутриклеточную структуру на надмолекуляр-
ном уровне, для чего необходимо выделить новый, более высокий, уровень сущностей.
Приложение. Краткий словарь терминов
Атрибут (от лат. attributio – приписывание, признак) – необходимое, сущест-
венное, неотъемлемое свойство предмета или явления.
Ключ сущности (англ. key of entity – ключевой атрибут) – атрибут, уникально
определяющий сущность.
Компартментализация (от англ. compartment – отделение, отсек) – структурная
область локализации того или иного вещества в клетке.
Модель сущность-связь (ER-модель) (англ. entity-relationship model, ERM) —
модель данных, позволяющая описывать концептуальные схемы предметной области.
ER-модель используется при высокоуровневом (концептуальном) проектировании
баз данных. С её помощью можно выделить ключевые сущности и обозначить связи,
которые могут устанавливаться между этими сущностями.
Клетка Содержит Вода
Герасимов И.Г., Терещенко С.В.
«Искусственный интеллект» 2014 № 1 44
2Г
Рисунок 7 – ER-модель молекулярного состава клетки
Фосфат органический
Нуклеиновая кислота
Белок
Углевод
Наименование
Условие изменения состояния
Класс
Тип
Идентификационный код
Состояние
Набор атрибутов 1
Набор атрибутов 2
Концентрация в клетке
Компартментализация
Набор атрибутов 3
Набор атрибутов 2
Структура
Степень растворимости
Класс Наименование
Функции
Клетка
Содержит
Содержит
Вода
Жир
Набор атрибутов 4
Другое
Набор атрибутов 4
Набор атрибутов 3
Молекулярная масса
Минеральная соль
Газ
Фосфат неорганический
Катион металла
Построение ER-модели молекулярного состава клетки…
«Штучний інтелект» 2014 № 1 45
2Г
Набор сущностей (англ. entity set) – множество сущностей одного типа, мно-
жество сущностей, обладающих одинаковыми свойствами.
Связь (англ. relationship) – ассоциация, установленная между несколькими су-
щностями.
Сущность (англ. entity) – объект, который может быть идентифицирован неким
способом, отличающим его от других объектов. Примеры: конкретный человек,
предприятие, событие и т.д.
Цитокомпьютер – компьютер, функционирование которого основано на алгоритмах
клеточной жизнедеятельности.
Список литературы
1. Sterling T.I Think We Will Never Reach Zettaflops / Sterling T.I. [Электронный ресурс]. –
Режим доступа:
http://www.hpcwire.com/hpcwire/2012-05-07/thomas_sterling:_i_think_we_will_never_reach_zettaflops_.html.
2. Биокомпьютер [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/Биокомпьютер.
3. DNA computing / [Błasiak J., Krasiński T., Popławski T., Sakowski S.] // Postepy Biochem.– 2011.–
V. 57(1).– P. 13-23.
4. Терентьев А.А. Динамическая протеомика в моделировании живой клетки. Белок-белковые
взаимодействия в моделировании живой клетки / А.А. Терентьев, Н.Т. Молдогазиева, К.В. Шайтан
[Электронный ресурс]. – Режим доступа : http://www.inbi.ras.ru/ubkh/49/Terentiev.pdf.
5. Anfinsen C.B. Principles that Govern the Folding of Protein Chains / C.B. Anfinsen // Science. – 1973. –
В. 4096. – Т. 181. – С. 223-230.
6. Зеленков Ю.А. Введение в базы данных. Диаграмма «сущность-связь» / Зеленков Ю.А.
[Электронный ресурс]. – Режим доступа:
http://www.mstu.edu.ru/study/materials/zelenkov/ch_2_2.html.
7. Пушников А.Ю. Введение в системы управления базами данных. Элементы модели «сущность-
связь» / Пушников А.Ю. [Электронный ресурс]. – Режим доступа:
http://citforum.ru/database/dblearn/dblearn08.shtml.
8. In vitro selection of RNA-based irreversible inhibitors of human neutrophil elastase / [Smith D.,
Kirschenheuter G. P., Charlton J., Guidot D. M., Repine J.E.] // Chem. Biol. – 1995. – V.2. – P.741-750.
9. Famulok M. In vivo applied functional RNAs as tools in proteomics and genomics research / M. Famulok,
S.Verma // Trends Biotechnol. – 2002. – V. 20. – P.462-466.
10. A novel RNA motif that binds efficiently and specifically to the Tat protein of HIV and inhibits the trans-
activation by Tat of transcription in vitro and in vivo / [Yamamoto R., Katahira M., Nishikawa S., Baba T.,
Taira K., Kumar P.K.] // Genes Cells. – 2000. – V.5. – P.371-388.
References
1. Sterling T.: “I Think We Will Never Reach Zettaflops”. [Electronic resource]. – Access mode: http://hpc-
mscman.blogspot.com/
2. Biokomputer [Electronic resource]. – Access mode: http://ru.wikipedia.org/wiki/Биокомпьютер.
3. Błasiak J., Krasiński T., Popławski T., Sakowski S. DNA computing // Postepy Biochem.– 2011.– V.
57(1).– P. 13– 23.
4. Terent'ev A. A., Moldogazieva N. T. , Shaitan K. V. Dynamic proteomics in modeling of a living cell.
Protein-protein interactions in of a modeling of a living cell. [Electronic resource]. – Access mode:
http://www.inbi.ras.ru/ubkh/49/Terentiev.pdf.
5. Anfinsen C. B. Principles that Govern the Folding of Protein Chains // Science. – 1973. – В. 4096. –
Т. 181. – С. 223–230.
6. Zelenkov Y. A. Introduction to Databases. The diagram “Entity-Relationship” [Electronic resource]. –
Access mode: http://www.mstu.edu.ru/study/materials/zelenkov/ch_2_2.html.
7. Pushnikov A. Y. An introduction to the Database Management System. Elements of the model “Entity-
Relationship” [Electronic resource]. – Access mode: http://citforum.ru/database/dblearn/dblearn08.shtml.
8. Smith D., Kirschenheuter G. P., Charlton J., Guidot D. M., Repine J. E. In vitro selection of RNA-based
irreversible inhibitors of human neutrophil elastase // Chem. Biol. 1995. V.2. P.741–750.
Герасимов И.Г., Терещенко С.В.
«Искусственный интеллект» 2014 № 1 46
2Г
9. Famulok M. , Verma S. In vivo applied functional RNAs as tools in proteomics and genomics research //
Trends Biotechnol. 2002. V. 20. P.462-466.
10. Yamamoto R., Katahira M. , Nishikawa S., Baba T., Taira K., Kumar P. K. A novel RNA motif that binds
efficiently and specifically to the Tat protein of HIV and inhibits the trans-activation by Tat of
transcription in vitro and in vivo // Genes Cells. 2000. V.5. P.371–388.
RESUME
I.G. Gerasimov, S.V. Tereshchenko
Construction of Er-Model of the Molecular Composition
of Cell As The Basis On Functioning Of Biocomputer
(Cytocomputer)
Semiconductor technologies that stably develop a modern computer industry are now
fast approaching to their physical and constructive limits.
Development of computers with the use of technology of silicic microchips can be
limited due to their further miniaturization and growth of the exchange of information
between the central processing unit and random access memory. Therefore becomes
necessary create such computers, functioning of which is radically different from this
technology.
An alternative to classical computers based on silicon microchips can be
biocomputers. Biocomputer is a computer that contains biological components or functions
as a living organism. In the latter case, in order to create a biocomputers is used such line
of research as a molecular computing. As the computational elements are used proteins and
nucleic acids, which react with each other. To simulate these interactions can be used ER-
model.
The paper discusses the possibility for developing of a cytocomputer. Cytocomputer
is a biocomputer which based on algorithms of cellular functioning and on available
material base (chips). For this purpose was made the first attempt to construct an ER-
model of the molecular structure of cells and were defined the relevant concepts.
Developed ER-model describes the molecular composition of cells. On the basis of
this model and the selected groups of entities is possible to construct of the structural
elements of cells which are necessary for modeling biocomputer based on algorithms
cellular functioning.
Статья поступила в редакцию 27.12.2013.
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-85240 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1561-5359 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-11-24T15:13:05Z |
| publishDate | 2014 |
| publisher | Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Герасимов, И.Г. Терещенко, С.В. 2015-07-23T12:02:44Z 2015-07-23T12:02:44Z 2014 Построение ER-модели молекулярного состава клетки как основа функционирования биокомпьютера (цитокомпьютера) / И.Г. Герасимов, С.В. Терещенко // Искусственный интеллект. — 2014. — № 1. — С. 37–46. — Бібліогр.: 10 назв. — рос. 1561-5359 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85240 004.274 В работе обсуждается возможность разработки цитокомпьютера – биокомпьютера, основанного на алгоритмах клеточного функционирования и имеющейся материальной базе (микросхемы). С этой целью предпринята первая попытка построения модели «сущность-связь» (entity-relationship model, ER-model) молекулярной структуры клетки и определены соответствующие понятия. Разработанная ER-модель молекулярного состава клетки является основой для создания цитокомпьютера. У роботі обговорюється можливість розробки цітокомпьютера – біокомп’ютера, заснованого на алгоритмах клітинного функціонування та наявної матеріальної бази (мікросхеми). З цією метою здійснено першу спробу побудови моделі «сутність-зв'язок» (entity-relationship model, ER-model) молекулярної структури клітини та визначено відповідні поняття. Розроблена ER-модель молекулярного складу клітини є основою для створення цітокомпьютера. The paper discusses the possibility for developing of a cytocomputer. Cytocomputer is a biocomputer which based on algorithms of cellular functioning and on available material base (chips). For this purpose was made the first attempt to construct an ER-model of the molecular structure of cells and were defined the relevant concepts. Developed ER-model of the molecular structure of a cell is the basis for creating of the cytocomputer. ru Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Искусственный интеллект Алгоритмическое и программное обеспечение параллельных вычислительных интеллектуальных систем Построение ER-модели молекулярного состава клетки как основа функционирования биокомпьютера (цитокомпьютера) Побудова ER-моделі молекулярного составу клітини як основа функціонування біокомп’ютера (цітокомп’ютера) Construction of ER-model of the molecular composition of cell as the basis on functioning of biocomputer (cytocomputer) Article published earlier |
| spellingShingle | Построение ER-модели молекулярного состава клетки как основа функционирования биокомпьютера (цитокомпьютера) Герасимов, И.Г. Терещенко, С.В. Алгоритмическое и программное обеспечение параллельных вычислительных интеллектуальных систем |
| title | Построение ER-модели молекулярного состава клетки как основа функционирования биокомпьютера (цитокомпьютера) |
| title_alt | Побудова ER-моделі молекулярного составу клітини як основа функціонування біокомп’ютера (цітокомп’ютера) Construction of ER-model of the molecular composition of cell as the basis on functioning of biocomputer (cytocomputer) |
| title_full | Построение ER-модели молекулярного состава клетки как основа функционирования биокомпьютера (цитокомпьютера) |
| title_fullStr | Построение ER-модели молекулярного состава клетки как основа функционирования биокомпьютера (цитокомпьютера) |
| title_full_unstemmed | Построение ER-модели молекулярного состава клетки как основа функционирования биокомпьютера (цитокомпьютера) |
| title_short | Построение ER-модели молекулярного состава клетки как основа функционирования биокомпьютера (цитокомпьютера) |
| title_sort | построение er-модели молекулярного состава клетки как основа функционирования биокомпьютера (цитокомпьютера) |
| topic | Алгоритмическое и программное обеспечение параллельных вычислительных интеллектуальных систем |
| topic_facet | Алгоритмическое и программное обеспечение параллельных вычислительных интеллектуальных систем |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85240 |
| work_keys_str_mv | AT gerasimovig postroenieermodelimolekulârnogosostavakletkikakosnovafunkcionirovaniâbiokompʹûteracitokompʹûtera AT tereŝenkosv postroenieermodelimolekulârnogosostavakletkikakosnovafunkcionirovaniâbiokompʹûteracitokompʹûtera AT gerasimovig pobudovaermodelímolekulârnogosostavuklítiniâkosnovafunkcíonuvannâbíokompûteracítokompûtera AT tereŝenkosv pobudovaermodelímolekulârnogosostavuklítiniâkosnovafunkcíonuvannâbíokompûteracítokompûtera AT gerasimovig constructionofermodelofthemolecularcompositionofcellasthebasisonfunctioningofbiocomputercytocomputer AT tereŝenkosv constructionofermodelofthemolecularcompositionofcellasthebasisonfunctioningofbiocomputercytocomputer |