ОБЪЯСНЯЯ ПРИРОДУ ВЕЩЕЙ
Обучение и информационная база данных для клетки
1. Принцип создания информационных баз данных (ИБД).
Это статья есть только малая часть знания и недосказанность в ней должна порождать интерес к познанию.
Мы, команда проекта THYMUS, видим в создании ИБД, для клеточного хакинга, тот процесс познания истины, который позволит в недалеком будущем формировать оперативные решения для эффективного влияния на мгновенно возникающие атаки на все СР, которые мы можем предполагать и учитывать в процессах контроля над человеческим организмом.
Задавая этот принцип, как некое решение, мы понимаем, что фактически формируем только общий подход и его эволюция, как технико-технологическая, так и любая другая, неизбежна.
Принцип создания ИБД
Это статья есть только малая часть знания и недосказанность в ней должна порождать интерес к познанию.
Мы, команда проекта THYMUS, видим в создании ИБД, для клеточного хакинга, тот процесс познания истины, который позволит в недалеком будущем формировать оперативные решения для эффективного влияния на мгновенно возникающие атаки на все СР, которые мы можем предполагать и учитывать в процессах контроля над человеческим организмом.
Задавая этот принцип, как некое решение, мы понимаем, что фактически формируем только общий подход и его эволюция, как технико-технологическая, так и любая другая, неизбежна.
Принцип создания ИБД
ИБД = ИБД Х + (0/1)
где: Х - сформированная часть оцифрованной модели
0/1 - маркер код
Не очень замысловато получилось, но для принятия решения Т-лимфоцитом этого достаточно.
Мы не видим необходимости создания массивных баз данных, детально описывающих оптическую модель антигена, это излишне.
Векторность, как принцип, есть та вторая составляющая, что позволит решать поставленные ранее задачи по влиянию на процессы. Применение и развитие этой активно-реактивной составляющей процесса позволяет не только минимизировать объём информации, но и создать принципиально иные условия в процессах.
Фактически этим мы стремимся создать понимание значимого признака (маркер кода) в максимально ограниченном (узком) направлении.
Попробуем формализовать это:
0/1 - маркер код
Не очень замысловато получилось, но для принятия решения Т-лимфоцитом этого достаточно.
Мы не видим необходимости создания массивных баз данных, детально описывающих оптическую модель антигена, это излишне.
Векторность, как принцип, есть та вторая составляющая, что позволит решать поставленные ранее задачи по влиянию на процессы. Применение и развитие этой активно-реактивной составляющей процесса позволяет не только минимизировать объём информации, но и создать принципиально иные условия в процессах.
Фактически этим мы стремимся создать понимание значимого признака (маркер кода) в максимально ограниченном (узком) направлении.
Попробуем формализовать это:
Сегодня, когда у сообщества в процессе описания и создании цифровых моделей находятся целые организмы (стоит посмотреть про это статью https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0092867412007763#bib15, наша задача выглядит просто как рядовое событие.
Но, масштабность и эффект накопления решений позволит создать инструмент оперативного влияния на комплексы СР и человека в целом.
Всё это сегодня уже несложно, но пока ещё затратно.
Но, масштабность и эффект накопления решений позволит создать инструмент оперативного влияния на комплексы СР и человека в целом.
Всё это сегодня уже несложно, но пока ещё затратно.
2. Примеры создания ИБД ПО ПОДРОБНЕЕ, это важно.
Примеры создания ИБД и основные базовые платформы.
3. Схема\план\ описание "фотонной" ИБД клетки.
В основе разработки положена возможность использования фотонных носителей ИБД, как наиболее энерго-безопасных для человеческого организма и СР.
Решаемая задача - минимизация теплового воздействия при инфо-волновых процессах.
Возможны и рассматриваются иные способы.
Схема.
4. Схема процесса ПЕРЕНОСА ИБД.
Мы уже имеем прообраз процесса переноса и сейчас покажем его.
В основе процесса лежит возможность принятия и акцептации волнового потока клеточной мембраной.
Схема.
5. Схема процесса формирования внешних ИБД.
Блок схема позволяет рассмотреть основные процесс при формировании внешних ИБД.
Схема.
6. Схема процесса обучения Т-лимфоцитов.
Процесс аналогичный для любых способов дистанционного обучения, когда ответ формируется на клеточном уровне в самом Т-лимфоците.
Схема.
Примеры создания ИБД и основные базовые платформы.
3. Схема\план\ описание "фотонной" ИБД клетки.
В основе разработки положена возможность использования фотонных носителей ИБД, как наиболее энерго-безопасных для человеческого организма и СР.
Решаемая задача - минимизация теплового воздействия при инфо-волновых процессах.
Возможны и рассматриваются иные способы.
Схема.
4. Схема процесса ПЕРЕНОСА ИБД.
Мы уже имеем прообраз процесса переноса и сейчас покажем его.
В основе процесса лежит возможность принятия и акцептации волнового потока клеточной мембраной.
Схема.
5. Схема процесса формирования внешних ИБД.
Блок схема позволяет рассмотреть основные процесс при формировании внешних ИБД.
Схема.
6. Схема процесса обучения Т-лимфоцитов.
Процесс аналогичный для любых способов дистанционного обучения, когда ответ формируется на клеточном уровне в самом Т-лимфоците.
Схема.
Проверка модели по независимым экспериментальным данным.
Позиция: Проверка модели по широкому диапазону независимых наборов данных, которые не использовались для построения модели и которые охватывают множество биологических функций - метаболомики, транскриптомики и протеомики - и масштабируются от отдельных клеток до популяций.
Выводы: Ранее было показано, что использование компьютерного моделирования в качестве дополнения к экспериментальной программе облегчает биологическое открытие ( Di Ventura et al., 2006 ).
Ситуация: Устойчивость к большинству антибиотиков, отсутствие химически определенной среды и размер клеток, для которых требуются передовые методы микроскопии для визуализации, значительно ограничивают диапазон экспериментальных методов, доступных для изучения организмов.
Алгоритм моделирования.
Модель целой ячейки моделируется с использованием алгоритма, сравнимого с алгоритмом, используемым для численной интеграции ODE. Сначала переменные ячейки инициализируются. Во-вторых, временная эволюция состояния ячейки рассчитывается по шкале времени 1 с путем многократного распределения переменных ячейки среди процессов, выполнения каждой из подмоделей процесса ячейки и обновления значений переменных ячейки. Наконец, моделирование завершается, когда ячейка делится или время достигает предварительно определенного максимального значения.
Моделирование выполняется MATLAB 7.11 (R2010b) на 128(64)-ядерном кластере Linux.
Динамика каждой клетки регистрируется в каждый момент времени и впоследствии анализируется с использованием MATLAB.
Позиция: Проверка модели по широкому диапазону независимых наборов данных, которые не использовались для построения модели и которые охватывают множество биологических функций - метаболомики, транскриптомики и протеомики - и масштабируются от отдельных клеток до популяций.
Выводы: Ранее было показано, что использование компьютерного моделирования в качестве дополнения к экспериментальной программе облегчает биологическое открытие ( Di Ventura et al., 2006 ).
Ситуация: Устойчивость к большинству антибиотиков, отсутствие химически определенной среды и размер клеток, для которых требуются передовые методы микроскопии для визуализации, значительно ограничивают диапазон экспериментальных методов, доступных для изучения организмов.
Алгоритм моделирования.
Модель целой ячейки моделируется с использованием алгоритма, сравнимого с алгоритмом, используемым для численной интеграции ODE. Сначала переменные ячейки инициализируются. Во-вторых, временная эволюция состояния ячейки рассчитывается по шкале времени 1 с путем многократного распределения переменных ячейки среди процессов, выполнения каждой из подмоделей процесса ячейки и обновления значений переменных ячейки. Наконец, моделирование завершается, когда ячейка делится или время достигает предварительно определенного максимального значения.
Моделирование выполняется MATLAB 7.11 (R2010b) на 128(64)-ядерном кластере Linux.
Динамика каждой клетки регистрируется в каждый момент времени и впоследствии анализируется с использованием MATLAB.
С уважением к Вам
Научный руководитель команды проекта THYMUS
Крылов Руслан
Пишите мне: coor.spb@gmail.com
Научный руководитель команды проекта THYMUS
Крылов Руслан
Пишите мне: coor.spb@gmail.com
12 ДЕКАБРЯ/ 2018
