Інформаційний аналіз в інтродукційних дослідженнях

Possibilities of using informational mathematical approach to integral estimate of plants' introduction success are under consideration. According to the results of complex analysis of oxidative processes and proteincarbohydrates metabolism in 20 species of genus Deutzia Thunb., Hydrangea L., P...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Datum:	2007
1. Verfasser:	Zaitseva, I.О.
Format:	Artikel
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	M.M. Gryshko National Botanical Garden of the NAS of Ukraine 2007
Online Zugang:	https://www.plantintroduction.org/index.php/pi/article/view/762
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:	Plant Introduction
Завантажити файл:

Institution

Plant Introduction

_version_	1860123824601694208
author	Zaitseva, I.О.
author_facet	Zaitseva, I.О.
author_sort	Zaitseva, I.О.
baseUrl_str	https://www.plantintroduction.org/index.php/pi/oai
collection	OJS
datestamp_date	2019-12-24T19:36:12Z
description	Possibilities of using informational mathematical approach to integral estimate of plants' introduction success are under consideration. According to the results of complex analysis of oxidative processes and proteincarbohydrates metabolism in 20 species of genus Deutzia Thunb., Hydrangea L., Philadelphus L., Syringa L., introduced in the Steppe Dniepro region, the informational probabilisticstatistical indices were evaluated. These indices were entropy, orderliness of biosystems' and information redun dance coefficient. They were used as criteria of a measure reliability of plants' functioning under con ditions of the introduction area. Methodology of quantitative estimation of complexity of biosystems' organization and its informational characteristics are presented.
doi_str_mv	10.5281/zenodo.2563313
first_indexed	2025-07-17T12:45:29Z
format	Article
fulltext	18 ISSN 1605�6574. Інтродукція рослин, 2007, № 4 В интродукции древесных растений значи� тельное внимание уделяется проблемам, связанным с сохранением биоразнообразия арборифлоры и выявлением закономернос� тей адаптации древесных растений в усло� виях нового ареала. Для успешного реше� ния этих задач требуется широкое привле� чение дендрологических ресурсов, а также проведение анализа успешности интродук� ционных испытаний наиболее ценных ви� дов. Поэтому, наряду с активным пополне� нием видового состава коллекций, все боль� шую актуальность приобретают вопросы анализа и обобщения результатов первич� ных интродукционных испытаний, выявле� ния общебиологических закономерностей интродукционного процесса. Накопленный к настоящему времени фактический экспериментальный матери� ал относительно различных сторон жизне� деятельности и функционирования интро� дуцентов [7, 12, 16, 25, 27, 29] дает представ� ление об отдельных компонентах сложной цепи адаптивных реакций. Выявление ка� ких�либо закономерностей интродукцион� ного процесса возможно на основе систем� ного анализа и прогностических оценок по� ведения интродуцентов в условиях района интродукции. В связи с этим, на современ� ном этапе интродукционных исследований актуальной задачей является получение интегральных оценок адаптивной способ� ности растений, отражающих особенности структурно�функциональной организации растительного организма. Это и было целью нашего исследования. Наиболее перспективным подходом к решению подобной задачи является прив� лечение понятий системного анализа, мето� дологии теории информации, изучение растительного организма как сложной мно� гоуровневой системы, а его адаптивных ре� акций — как информационного отклика на комплекс разнообразных воздействий внеш� них факторов среды [1, 2, 21, 22, 26, 28]. Ос� новные положения данного подхода отра� жены в сформулированной П.Е. Булахом информационно�энергетической концеп� ции интродукции растений [4, 5]. Согласно этой концепции, информация — это наибо� лее общая мера адаптации, а интродукция растений — это процесс отбора, переноса и введения в культуру новой информации по принципу ее максимализации, что сопро� вождается минимализацией энергетичес� ких затрат. Для обоснования общих теоре� тических посылок автор использует поня� тие энтропии как меры неопределенности, УДК 581.1.632 И.А. ЗАЙЦЕВА Днепропетровский национальный университет Украина, 49625 г. Днепропетровск, ул. Научная, 13 ИНФОРМАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ В ИНТРОДУКЦИОННЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ Показаны возможности применения информационно"математического подхода в интегральной оценке ус" пешности интродукции растений. По результатам комплексного анализа окислительных процессов и бел" ково"углеводного обмена двадцати видов дейций, гортензий, чубушников и сиреней, интродуцированных в Степное Приднепровье, проведена оценка информационных вероятностно"статистических показателей (энтропии, упорядоченности биосистем, коэффициента избыточности информации), использованных как критерии меры надежности функционирования растений в условиях района интродукции. Приведе" на методология количественной оценки сложности организации биосистем и их информационных харак" теристик. © И.А. ЗАЙЦЕВА, 2007 19ISSN 1605�6574. Інтродукція рослин, 2007, № 4 ИИннффооррммааццииоонннныыйй ааннааллиизз вв ииннттррооддууккццииоонннныыхх ииссссллееддоовваанниияяхх или разнообразия возможных состояний биологической системы. Подобные предс� тавления изложены в работах Р.В. Галушко [6], Н.А. Кохно [17], С.Е. Коровина, А.С. Де� мидова [15], В.В. Петрушенко, Н.Я. Никола� евой [23] и др. Информационный подход позволяет раскрыть изменение характера адаптационных процессов на онтогенети� ческом уровне при интродукции как реак� цию на поступление и накопление инфор� мации о внешней среде при воздействии различных факторов [17]. Однако в информационной концепции интродукции не нашли должного отраже� ния количественные оценки информацион� ных критериев, лежащие в основе примене� ния методов теории информации, в частнос� ти, вероятностного подхода к оценке уровня сложности и организации биосистем. Анализ исследований по данной пробле� ме показал, что наиболее целесообразным является использование информационно� математического подхода в описании зако� нов функционирования биологических сис� тем на различных уровнях организации [3, 18, 19, 20, 31, 32]. Объекты и методы исследований Объектами исследований являлись ценные в декоративном отношении красивоцвету� щие кустарники — представители родовых комплексов Philаdelphus L., Deutzia Thunb., Hydrangea L. (Saxifragaceae L.) и Syringa L. (Oleaceae L.), интродуцированные в ботани� ческом саду Днепропетровского националь� ного университета. Для исследований были выбраны 20 видов, характеризующиеся разной степенью приживаемости в ботани� ческом саду и, следовательно, различными адаптивными возможностями и устойчи� востью в условиях данного района интро� дукции. Среди изучаемых видов были представители флоры Южной и Средней Европы, Малой Азии (Philаdelphus corona� rius L., Syringa vulgaris L., S. josikaea Jack.), Дальнего Востока и Северо�Восточного Ки� тая (Philаdelphus schrenkii Rupr., Hydrangea bretschneideri Dipp., Syringa oblata Lindl.), Центрального и Юго�Западного Китая (Phi� lаdelphus magdalenae Koechne, Deutzia dis� color Hemsl., Syringa reflexa C.K. Schneid., S. yunnanensis Franch.), Японии (Philаdelphus satsumanus Miq., Deutzia sieboldiana Ma� xim.), Атлантического (Philаdelphus latifo� lius Schrad., Ph. grandiflorus Willd., Hydran� gea cinerea Small.) и Тихоокеанского (Philа� delphus californicus Benth., Ph. mexicanus Schlecht.) регионов Северной Америки, а также гималайские (Deutzia staminea R.Br.), среднеазиатские (Syringa persica L.) виды и виды, занимающие широкий ареал в Японии и Китае (Deutzia scabra Thunb.). Был проведен комплексный анализ фи� зиолого�биохимических показателей, ха� рактеризующих активность основных зве� ньев метаболизма (окислительные процес� сы и белково�углеводный обмен). Исследо� вания проводили в динамике в течение ве� гетационного и осенне�зимнего периода. В тканях листьев и однолетних побегов определяли содержание белков, высокомо� лекулярных углеводов, сумму сахарозы и восстанавливающих сахаров [24, 30]. Об ак� тивности процессов биологического окисле� ния судили по показателям интенсивности дыхания, активности ферментов — ката� лазы, пероксидазы, полифенолоксидазы [24, 30]. Полученные экспериментальные данные обрабатывали стандартными методами ста� тистического анализа и представляли в ви� де основных параметров простой статисти� ки. Полученный массив данных являлся предметом изложенного ниже анализа с ис� пользованием информационно�математи� ческих критериев. Результаты и их обсуждение Результаты экспериментальных исследо� ваний отражают динамику сезонных изме� нений содержания в тканях листьев и побе� гов белков, крахмала, суммы сахаров, саха� розы, восстанавливающих сахаров, интен� сивности дыхания, а также активности ка� талазы, пероксидазы и полифенолоксидазы в листьях у восьми видов чубушников, че� 20 ISSN 1605�6574. Інтродукція рослин, 2007, № 4 ИИ..АА.. ЗЗааййццеевваа тырех видов дейций, двух видов гортензий и шести видов сиреней [8—11, 13, 14]. Слож� ность комплексного сравнительного анали� за уровня жизнедеятельности этих интро� дуцентов заключалась в различных диапа� зонах числовых значений полученных ве� личин и разной их размерности (эти данные в обобщенном виде приведены в табл. 1). В связи с этим экспериментальные данные необходимо было представить в относи� тельных единицах, что позволило бы их сравнивать. Для этого значения отдельного показателя вида относили к соответствую� щему обобщенному максимуму, величина которого приведена в табл. 1. Все полученные динамические характе� ристики можно рассматривать как резуль� тат реализации реакции растений на опре� деленные информационные воздействия внешних факторов и взаимовлияния внут� ренних информационных процессов. Поэто� му диапазон их варьирования может слу� жить показателем меры сложности, или ор� ганизации вида как целостной биосистемы. Информационный подход к структуре биологических объектов, основанный на классической (вероятностно�статистичес� кой) теории информации, применяется в медико�биологических и морфологических исследованиях [1, 3, 18, 20, 28]. Основной ка� тегорией теории информации является по� нятие разнообразия элементов сложной системы, под которым подразумевают сово� купность различных элементов, свойств, отношений, связей объекта, поддающихся идентификации и учету [20]. Поскольку лю� бое разнообразие элементов сложной систе� мы может быть представлено как множест� во, то можно определить количество инфор� мации, заложенное в структуре системы, как функцию множества [19]. В логарифми� ческом представлении это имеет следую� щий вид: H = log2N, (1) Таблица 1. Диапазон изменений показателей функциональной активности у растений$интродуцентов изучаемых родовых комплексов Интенсивность дыхания, мг СО2 / г·ч 10/6 0,082—3,190 0,110—2,035 0,163—1,760 0,192—1,650 3,200 Активность каталазы, мкмоль Н2О2 / г·мин —/3 322,3—1048,0 243,6—744,6 391,7—709,6 631,0—1022,0 1050,0 Активность пероксидазы, мкмоль гваякола/ г·мин —/3 13,62—123,05 1,23—13,81 15,92—102,37 20,80—98,42 125,0 Активность полифенол+ оксидазы, мкмоль аскорб. кислоты / г·мин —/3 16,77—148,85 6,35—36,67 31,46—77,19 76,15—145,5 150,0 Содержание белков, мг/г сух. в+ва 10/6 0,390—1,483 0,220—1,076 0,443—1,372 0,339—1,517 1,520 Содержание крахмала, % 7/4 0,402—3,990 1,266—3,240 0,252—1,650 0,203—3,865 4,000 Сумма сахаров, % 7/4 11,50—15,96 11,46—14,04 11,76—15,26 11,18—15,46 16,00 Сахароза, % 7/4 4,43—7,14 3,24—6,63 4,81—6,69 4,56—7,42 7,45 Восстанавливающие сахара, % 7/4 6,00—8,81 5,63—8,43 6,39—9,24 5,75—8,75 9,25 Показатель, размерность Количество эксперимен� тальных данных по каждому виду растений * Philadel� phus L. (8 видов) Deutzia Thunb. (4 вида) Hydrangea L. (2 вида) Syringa L. (6 видов) Обобщенный максимум * В числителе приведены данные по побегам, в знаменателе — по листьям. 21ISSN 1605�6574. Інтродукція рослин, 2007, № 4 ИИннффооррммааццииоонннныыйй ааннааллиизз вв ииннттррооддууккццииоонннныыхх ииссссллееддоовваанниияяхх где Н — количество разнообразия, или ин� формации в системе, или ее информацион� ная емкость; N — число состояний системы. Для сложной (гетерогенной) системы Н оп� ределяется суммой логарифмов числа сос� тояний подсистем: Hобщ. = �log2Nі. (2) Для оценки информационных парамет� ров конкретных биологических объектов необходимо получить значительный по объему массив данных о количественных или качественных характеристиках эле� ментарных структур, формирующих изу� чаемую биосистему, которые и будут рас� сматриваться как множество состояний системы. Оцениваемая по уравнению (1) инфор� мационная емкость системы не позволяет определить, в каком из множества состоя� ний находится система. Для этого необходи� мо ввести понятие неопределенности, отра� жающее вероятностные характеристики разнообразия состояний системы. В реаль� ных биологических системах всегда прису� тствует неравномерное распределение ве� роятностей элементов системы [20], поэто� му разнообразие, или неопределенность, сложной системы будет выражаться сум� мой произведений вероятностей (pi) всех возможных состояний на соответствующие логарифмы их вероятностей: �Hi = –�pi log2 pi. (3) Сумма всех вероятностей составляет 1. Для систем с равновероятными состояния� ми H = �log2pi = �log2N = 1. Величина H, в которой отражены вероятностные инфор� мационные характеристики, получила наз� вание информационной энтропии, или нег� энтропии [32]. Максимум энтропии соответ� ствует наибольшей неопределенности, или равенству вероятностей всех возможнос� тей. Таким образом, важным аспектом ин� формационных оценок систем является не только степень разнообразия элементов (диапазон изменчивости признака), но и ве� роятность нахождения системы в том или ином состоянии (частота встречаемости градаций признака). Для более глубокого понимания меха� низмов структурной и функциональной ор� ганизации биосистем и оценки количест� венных критериев их перестройки при воз� действии внешних факторов предложены интегральные информационные показате� ли [2, 19, 26]: Q — абсолютная организация (упорядоченность) системы, R — относи� тельная организация системы, или коэф� фициент избыточности информации. Q = Hmax — H. (4) При повышении вероятности реализа� ции в системе определенных состояний (pi 1), текущая неопределенность системы уменьшается (H 0). Тогда показатель Q приближается к максимальному значению, величина которого зависит от степени раз� нообразия (неоднородности) элементов, слагающих систему. В случае Q = Hmax сис� тема считается полностью детерминиро� ванной. Коэффициент избыточности R показы� вает долю нереализованной (избыточной) информации, которая обеспечивает надеж� ность системы и составляет ее структурно� функциональный резерв, который может быть активирован при изменившихся усло� виях существования. R,% = · 100 = (1 — H/Hmax)100. (5) В стабильных детерминированных сис� темах отношение H/Hmax имеет тенденцию к снижению, а коэффициент R приближа� ется к максимальным значениям, что сви� детельствует о значительном потенциале организации системы. Уменьшение избы� точности является признаком дезорганиза� ции и усиления энтропийных явлений, нап� равленных на увеличение однородности (гомогенности) элементов системы и ее не� определенности. Исходя из этих посылок, нами была про� ведена оценка информационных характе� ристик состояния растений�интродуцентов как сложных биологических систем. При анализе полученных экспериментальных данных динамики физиолого�биохимичес� Hmax — H Hmax 22 ISSN 1605�6574. Інтродукція рослин, 2007, № 4 ИИ..АА.. ЗЗааййццеевваа ких процессов в ходе сезонного развития интродуцентов в ботаническом саду ДНУ по каждому виду из общего вариационного ряда были сформированы два взвешенных ряда: в первом сгруппированы числовые значения интенсивности окислительных процессов (в относительных единицах), во втором — содержания фракций белков и углеводов. Такой подход позволил диффе� ренцированно оценить качественно различ� ные процессы окисления и энергообеспече� ния клеток и процессы основных звеньев метаболизма. Далее оценку информационных крите� риев проводили отдельно по двум массивам данных. В первом случае количество дат вариационного ряда составило Nі = 25—27, во втором — Nі = 37. Взвешенные ряды формировали, исходя из пяти градаций варьирования признаков, выраженных в относительных единицах. Распределение относительных величин по группам значений — классам (частота fi) в каждом вариационном ряду выражали в долях относительно общего числа членов вариационного ряда (Nі) и получали таким образом величину pi, отражающую вероят� ность (встречаемость) отдельных величин признака. Величину энтропии каждой раз� мерной группы (класса) рассчитывали по формуле: Hi = pi log2 pi. (6) Значения энтропии Hi для каждой раз� мерной группы (класса) суммировали (уравнение (3)) и получали реальную вели� чину H для вариационного ряда. Макси� мально возможное значение энтропии Hmax рассчитывали как логарифм по основанию 2 числа групп, или классов (N), на которые был разбит весь диапазон варьирования признака. Для всех вариантов анализа Hmax = log25 = 2,32. С этой величиной соотносили полученные величины текущей неопреде� ленности (энтропии) �Hi, рассчитанной по формуле (3), и оценивали информационные показатели Q (уравнение (4)) и R (уравне� ние (5)). Сравнивать величины энтропии удобнее, если использовать показатель от� носительной энтропии h, для чего Hmax при� нимали за 1,0, а все значения �Hi, рассчи� танные по экспериментальным данным, вы� ражали в долях к 1,0. В табл. 2 представлены результаты оценки информационных вероятностно� статистических показателей (энтропии, аб� солютной организации системы, коэффи� циента избыточности информации в систе� ме) для изучаемых растений, интродуциро� ванных в Днепропетровском ботаническом саду. Представленные в табл. 2 данные свиде� тельствуют о том, что в целом для показа� телей белково�углеводного обмена величи� на h выше по сравнению с динамическими характеристиками (интенсивность окисли� тельных процессов), что подтверждает це� лесообразность выделения этих двух функ� циональных блоков и дифференцированно� го подхода к анализу их информационных характеристик. Высокие значения относи� тельной энтропии h2, найденные нами для блока показателей белково�углеводного об� мена (в среднем по родовым комплексам от 0,803 до 0,925), свидетельствуют о том, что бо'льшая часть заложенной в структуре объекта информации реализована, и при этом проявляется тенденция к снижению упорядоченности и гетерогенности элемен� тов системы. Подобная направленность в организации метаболической системы соп� ряжена с недостатком резерва упорядочен� ности, необходимого для перехода системы к новым уровням функциональной и струк� турной организации в новых условиях су� ществования. Об этом свидетельствуют не� высокие значения коэффициента избыточ� ности R2 (от 2,60 до 25,52). Информационные характеристики ак� тивности окислительных процессов, кото� рые выражаются более низкими значения� ми энтропии h1 (в среднем по родовым комплексам от 0,672 до 0,918) и более высо� кими — избыточности R1 (от 4,48 до 41,33), напротив, демонстрируют лабильность и реактивность системы и высокий уровень ее функциональной активности. Такие общие закономерности вероятно� стного распределения состояний и степени их реализации в функционировании двух блоков метаболических реакций достаточно четко проявляются у представителей трех родов семейства Saxifragaceae. Таким обра� зом, прослеживается связь близких в систе� матическом отношении таксонов по уровню значений информационных показателей. У представителей рода Syringa, наоборот, в большей мере проявляются энтропийные явления в активности окислительных про� цессов, что говорит об ограничении возмож� ностей адаптивных перестроек процессов, связанных с энергетическим обеспечением растительных клеток. Среди изучаемых родовых комплексов наиболее высокий коэффициент избыточ� ности R, который отражает надежность системы при изменении внешних информа� ционных воздействий, характерен для ви� дов рода Deutzia (�R1 = 32,10; �R2 = 17,69). Значительный резерв адаптивных возмож� ностей в отношении энергетического балан� са заложен у видов гортензии (�R1 = 26,57); белково�углеводного обмена — у видов си� рени (�R2 = 19,31). Представители рода Philadelphus характеризуются невысоким уровнем избыточности информации, кото� рая может быть реализована в структурно� функциональных связях организации сис� темы как реакция на внешние воздействия (�R1 = 14,78 и �R2 = 8,37). Выводы Наибольшие избыточность и детерминиро� ванность, отмеченные нами для комплекса окислительных процессов, коррелируют с недостаточной устойчивостью растений к низким температурам района интродукции. 23ISSN 1605�6574. Інтродукція рослин, 2007, № 4 ИИннффооррммааццииоонннныыйй ааннааллиизз вв ииннттррооддууккццииоонннныыхх ииссссллееддоовваанниияяхх Таблица 2. Информационные характеристики структурно$функциональной организации растений$интродуцентов Philadelphus coronarius 1,993 0,327 14,09 0,85 2,183 0,137 5,90 0,94 Ph. schrenkii 1,842 0,476 20,60 0,79 2,090 0,230 9,91 0,90 Ph. magdalenae 2,216 0,104 4,48 0,95 2,199 0,121 5,21 0,94 Ph. satsumanus 2,206 0,114 4,91 0,95 2,260 0,060 2,60 0,97 Ph. latifolius 1,895 0,425 18,32 0,82 2,179 0,141 6,07 0,94 Ph. grandiflorus 1,801 0,515 22,37 0,77 2,039 0,281 12,11 0,87 Ph. californicus 1,928 0,392 16,89 0,83 2,078 0,242 10,43 0,89 Ph. mexicanus 1,934 0,386 16,63 0,83 1,978 0,342 14,74 0,85 Deutzia scabra 1,564 0,756 32,58 0,67 2,011 0,309 13,32 0,86 D. discolor 1,688 0,632 27,24 0,72 1,912 0,408 17,58 0,82 D. sieboldiana 1,687 0,633 27,28 0,72 1,909 0,411 17,71 0,82 D. staminea 1,361 0,959 41,33 0,58 1,806 0,514 22,15 0,78 Hydrangea cinerea 1,827 0,493 21,25 0,78 2,100 0,220 9,48 0,90 H. bretschneideri 1,580 0,740 31,89 0,68 2,219 0,101 4,35 0,95 Syringa vulgaris 1,975 0,345 14,87 0,85 1,728 0,592 25,52 0,74 S. josikae 2,177 0,143 6,16 0,94 1,815 0,505 21,76 0,78 S. persica 2,062 0,258 11,12 0,89 1,848 0,472 20,34 0,79 S. oblata 2,511 +0,191 5,23 1,08 1,764 0,556 23,96 0,76 S. reflexa 1,841 0,479 20,64 0,79 1,930 0,390 16,81 0,83 S. yunnanensis 2,237 0,083 3,57 0,96 2,146 0,083 7,50 0,92 Вид Активность окислительных процессов (1) Белково�углеводный обмен (2) �Hi1 Q1 R1 h1 �Hi2 Q2 R2 h2 Высокая избыточность указывает на сла� бую эффективность и инертность системы ферментно�метаболических реакций инт� родуцента. Недостаточная устойчивость к стрессо� вым гидротермическим факторам среды района интродукции, характерная для не� которых изучаемых нами видов, проявля� ется в изменении основных информацион� ных показателей белково�углеводного об� мена: величина энтропии приближается к максимальной, а показатели избыточности и организации системы снижаются почти вдвое. Таким образом, в основе оценки адаптив� ных механизмов древесно�кустарниковых растений к низким температурам при инт� родукции в Степное Приднепровье, лежат критерии избыточности окислительных процессов, к недостатку влагообеспечен� ности — критерии энтропии процессов пластического обмена. Различная степень сложности структурно�функциональной организации является основой видовой спе� цифики, обеспечивающей адаптивные воз� можности организма к изменяющимся ус� ловиям окружающей среды. Использование информационного подхо� да в интродукции растений как методологи� ческой основы количественной характерис� тики биосистем, позволяет провести более эффективный анализ значительных объе� мов разнородной первичной информации, интерпретировать данные по интегральным характеристикам организации системы и количественно оценить пороговые значе� ния, надежность функционирования и по� тенциальные адаптивные возможности рас� тительного организма в новых условиях произрастания. 1. Акопов А.Ю. Информационное взаимодей� ствие живых систем со средой // Системные ис� следования. — М.: Наука, 1981. — С. 182—192. 2. Антомонов Ю.Г. Моделирование биологи� ческих систем. — К.: Наук. думка, 1977. — 260 с. 3. Бандарин В.А. Основы теории информации и ее применение в медицинских и биологических исследованиях // Теория информации в медицине. — Минск: Наука и техника, 1974. — С. 6—77. 4. Булах П.Е. Информационно�энергетичес� кая теория интродукции растений // Інтродукція рослин. — 1999. — № 3�4. — С. 22—29. 5. Булах П.Е. Принцип оптимальности как важнейшая парадигма интродукции растений // Бюл. Держ. Нікіт. ботан. саду. — 1999. — Вып. 79. — С. 19—23. 6. Галушко Р.В. Информационная концепция адаптации интродуцированных растений на ЮБК // Биологическое разнообразие. Интродукция рас� тений: Матер. 2�й междунар. конф. — Спб., 1999. — С. 127—128. 7. Гревцова Г.Т., Полякова Л.В., Лактіна Ю.А. Біохімічна оцінка зимостійкості кизильників, ін� тродукованих в умовах північного заходу України // Матеріали ХІ з'їзду Укр. ботан. т�ва. — Харків, 2001. — С. 108—109. 8. Долгова Л.Г. Вміст цукрів у вегетативних органах рослин — представників роду Deutzia Thunb., інтродукованих в степову зону України // Відновлення порушених природних екосистем: Матер. ІІ міжнар. наук. конф. — Донецьк, 2005. — С. 242. 9. Долгова Л.Г., Зайцева И.А. Активность про� цессов дыхания чубушников // Інтродукція рос� лин. — 2004. — № 2. — С. 73—80. 10. Долгова Л.Г., Зайцева І.О. Інтенсивність ди� хання видів роду Syringa L., інтродукованих в Сте� пову зону України // Вісн. Криворізького технічно� го ун�ту. — 2005. — Вип. 10. — С. 215—218. 11. Долгова Л.Г., Зайцева І.О. Вміст цукрів у ве� гетативних органах садових жасминів, інтродуко� ваних у Степову зону України // Наук. вісн. Ужго� род. ун�ту. Сер. Біологія. — 2006. — Вип. 18. — С. 49—51. 12. Зайцева І.О. Динаміка водообмінних процесів видів роду Acer L. у зв`язку з їх посухостійкістю // Вісн. ДНУ. Сер. Біологія. Екологія. — 2004. — Вип. 12. — № 1. — С. 54—61. 13. Зайцева І.О. Динаміка вмісту крохмалю в листках і пагонах представників роду Syringa L. // Проблеми збереження, відновлення та збагачення біорізноманітності в умовах антропогенно змінено� го середовища: Матер. міжнар. наук. конф. — Кри� вий Ріг, 2005. — С. 436—438. 14. Зайцева І.О., Долгова Л.Г. Особливості сезон� них змін білкового обміну видів роду Syringa L., інтродукованих у Степове Придніпров'я // Вісн. ДНУ. Сер. Біологія. Екологія. — 2005. — Вип. 13. — С. 80—85. 15. Коровин С.Е., Демидов А.С. Интродукцион� ный прогноз и его методические аспекты // Журн. общ. биол. — 1981. — 42, № 5. — С. 673—679. 24 ISSN 1605�6574. Інтродукція рослин, 2007, № 4 ИИ..АА.. ЗЗааййццеевваа 16. Косенко І.С. Посухо� і зимостійкість видів Corylus L. // Бюл. Держ. Нікіт. ботан. саду. — 2003. — Вип. 88. — С. 96—101. 17. Кохно Н.А., Курдюк А.М. Теоретические основы и опыт интродукции древесных растений в Украине. — К.: Наук. думка, 1994. — 185 с. 18. Кошкин В.М., Забродский Ю.Р. Информа� ционная модель адаптации // Математическое мо� делирование сложных биологических систем. — М.: Наука, 1988. — С. 141—144. 19. Кремянский В.И. Информация и систем� ный подход в биологии. — М.: Знание, 1980. — 64 с. 20. Леонтюк А.С., Леонтюк Л.А., Сыкалов А.И. Информационный анализ в морфологических ис� следованиях. — Минск: Наука и техника, 1981. — 160 с. 21. Мельник Л.Г. Фундаментальные основы раз� вития. — Сумы: ИТД "Университетская книга", 2003. — 288 с. 22. Околітенко Н.І., Гродзинський Д.М. Осно� ви системної біології. — К.: Либідь, 2005. — 360 с. 23. Петрушенко В.В., Николаева Н.Я. Биоэнер� гетическое обоснование закономерностей ответных реакций растений при их интродукции в новые ус� ловия внешней среды // "Інтродукція рослин на по� чатку ХХІ ст., досягнення і перспективи": Матер. міжнар. наук. конф. — Київ, 2005. — С. 49—51. 24. Починок Х.Н. Методы биохимического ана� лиза растений. — К.: Наук. думка, 1976. — 384 с. 25. Сергеев Л.И., Сергеева К.А. Окислительные ферменты в годичном цикле зимостойких и нези� мостойких древесных растений // Физиология зи� мостойкости древесных растений. — М.: Наука, 1964. — С. 21—52. 26. Сетров М.И. Организация биосистем. — Л.: Наука, 1971. — 275 с. 27. Трофименко Н.М. Устойчивость видов дуба секции Cerris Dumort. к неблагоприятным факто� рам среды в условиях интродукции // Интродук� ция и акклиматизация растений. — 1994. — Вып. 19. — С. 27—29. 28. Урманцев Ю.А. Системный подход к проб� леме устойчивости растений // Физиология расте� ний. — 1989. — 26, вып. 6. — С. 1233—1234. 29. Федоровский В.Д. Морозостойкость древес� ных растений в Северной Степи Украины // Бюл. Держ. Нікіт. ботан. саду. — 1999. — Вип. 79. — С. 177—181. 30. Фізіологія рослин. Практикум / За ред. М.М. Мусієнка. — К.: Вища школа, 1995. — 191 с. 31. Хайлов К.М. Упорядоченность биологичес� ких систем // Успехи соврем. биол. — 1966. — 61, № 2. — С. 198—211. 32. Чернышенко С.В. Термин "информация" и математическое описание информационных про� цессов в экологических системах // Екологія та ноосферологія. — 1995. — 1, № 1�2. — С. 137—150. Рекомендовал к печати П.Е. Булах І.О. Зайцева Дніпропетровський національний університет, Україна, м. Дніпропетровськ ІНФОРМАЦІЙНИЙ АНАЛІЗ В ІНТРОДУКЦІЙНИХ ДОСЛІДЖЕННЯХ Показано можливості застосування інформаційно� математичного підходу в інтегральній оцінці ус� пішності інтродукції рослин. За результатами комплексного аналізу окиснювальних процесів і білково�вуглеводного обміну двадцяти видів дей� цій, гортензій, чубушників та бузків, інтродукова� них у Степове Придніпров'я, проведено оцінку інформаційних імовірнісно�статистичних показ� ників (ентропії, упорядкованості біосистем, ко� ефіцієнта надлишковості інформації), які було ви� користано як критерії міри надійності функціону� вання рослин в умовах району інтродукції. Наведе� но методологію кількісної оцінки складності ор� ганізації біосистем та їхніх інформаційних характеристик. I.О. Zaitseva Dniepropetrovsk National University, Ukraine, Dniepropetrovsk INFORMATION ANALYSIS IN THE INTRODUCTION RESEARCHES Possibilities of using informational mathematical approach to integral estimate of plants` introduction success are under consideration. According to the results of complex analysis of oxidative processes and protein�carbohydrates metabolism in 20 species of genus Deutzia Thunb., Hydrangea L., Philadelphus L., Syringa L., introduced in the Steppe Dniepro region, the informational probabilistic�statistical indices were evaluated. These indices were entropy, orderliness of biosystems' and information redun� dance coefficient. They were used as criteria of a measure reliability of plants` functioning under con� ditions of the introduction area. Methodology of quantitative estimation of complexity of biosystems' organization and its informational characteristics are presented. 25ISSN 1605�6574. Інтродукція рослин, 2007, № 4 ИИннффооррммааццииоонннныыйй ааннааллиизз вв ииннттррооддууккццииоонннныыхх ииссссллееддоовваанниияяхх
id	oai:ojs2.plantintroduction.org:article-762
institution	Plant Introduction
keywords_txt_mv	keywords
language	English
last_indexed	2025-07-17T12:45:29Z
publishDate	2007
publisher	M.M. Gryshko National Botanical Garden of the NAS of Ukraine
record_format	ojs
resource_txt_mv	wwwplantintroductionorg/e5/f6246efa4414887954c22dbb785c53e5.pdf
spelling	oai:ojs2.plantintroduction.org:article-7622019-12-24T19:36:12Z Information analysis in the introduction researches Інформаційний аналіз в інтродукційних дослідженнях Zaitseva, I.О. Possibilities of using informational mathematical approach to integral estimate of plants' introduction success are under consideration. According to the results of complex analysis of oxidative processes and proteincarbohydrates metabolism in 20 species of genus Deutzia Thunb., Hydrangea L., Philadelphus L., Syringa L., introduced in the Steppe Dniepro region, the informational probabilisticstatistical indices were evaluated. These indices were entropy, orderliness of biosystems' and information redun dance coefficient. They were used as criteria of a measure reliability of plants' functioning under con ditions of the introduction area. Methodology of quantitative estimation of complexity of biosystems' organization and its informational characteristics are presented. Показано можливості застосування інформаційно-математичного підходу в інтегральній оцінці успішності інтродукції рослин. За результатами комплексного аналізу окиснювальних процесів і білково-вуглеводного обміну двадцяти видів дейцій, гортензій, чубушників та бузків, інтродукованих у Степове Придніпров'я, проведено оцінку інформаційних імовірнісно-статистичних показників (ентропії, упорядкованості біосистем, коефіцієнта надлишковості інформації), які було використано як критерії міри надійності функціонування рослин в умовах району інтродукції. Наведено методологію кількісної оцінки складності організації біосистем та їхніх інформаційних характеристик. M.M. Gryshko National Botanical Garden of the NAS of Ukraine 2007-12-01 Article Article application/pdf https://www.plantintroduction.org/index.php/pi/article/view/762 10.5281/zenodo.2563313 Plant Introduction; Vol 36 (2007); 18-25 Інтродукція Рослин; Том 36 (2007); 18-25 2663-290X 1605-6574 10.5281/zenodo.3377805 en https://www.plantintroduction.org/index.php/pi/article/view/762/729 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
spellingShingle	Zaitseva, I.О. Інформаційний аналіз в інтродукційних дослідженнях
title	Інформаційний аналіз в інтродукційних дослідженнях
title_alt	Information analysis in the introduction researches
title_full	Інформаційний аналіз в інтродукційних дослідженнях
title_fullStr	Інформаційний аналіз в інтродукційних дослідженнях
title_full_unstemmed	Інформаційний аналіз в інтродукційних дослідженнях
title_short	Інформаційний аналіз в інтродукційних дослідженнях
title_sort	інформаційний аналіз в інтродукційних дослідженнях
url	https://www.plantintroduction.org/index.php/pi/article/view/762
work_keys_str_mv	AT zaitsevaio informationanalysisintheintroductionresearches AT zaitsevaio ínformacíjnijanalízvíntrodukcíjnihdoslídžennâh

Інформаційний аналіз в інтродукційних дослідженнях

Institution

Ähnliche Einträge