Matematicni modeli v biologiji - DMFAmars.dmfa.si/mars2010/prosojnice/predavanje-boldin.pdf · I...

Matematicni modeli v biologiji

Barbara Boldin

Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologijeUniverza na Primorskem

MARS 2010Bohinj

Barbara Boldin (FAMNIT) Matematicni modeli v biologiji MARS 2010 Bohinj 1 / 25

Matematicna biologija je interdisciplinarna znanost, ki z uporabomatematicnih modelov skusa pojasniti razlicne bioloske procese.

Podrocja:

I Populacijska dinamika: eno izmed tradicionalnih podrocij (prveuporabe v demografiji, ekologiji; Malthus, Verhulst, Lotka & Volterra)

I Epidemiologija: prav tako eno od prvih podrocij, pospesen razvoj vzadnjih desetletjih (HIV, SARS, H5N1, itd.)

I Evolucija: evolucijska teorija iger, filogenetika, adaptivna dinamika

I Imunologija: dinamika mikroorganizmov znotraj gostitelja, interakcijaz imunskim sistemom

I Dinamika v prostoru: poleg prej nastetih se formacija vzorcev (npr.krila metuljev), kemotaksa, reakcijska kinetika

Podrocja:

I Celicna in molekularna biologija, genetika: delovanje celic, prenosgenskega materiala in izrazanje v delovanju celic

I Fiziologija: delovanje organov (modeliranje srca, bolezni srca in oziljaitd.)

I itd.

Za opis problema v matematicni obliki in analizo se uporablja razlicnematematicne metode & teorije:

I dinamicni sistemi (diferencialne, diferencne in integralske enacbe)

I verjetnost in statistika

I funkcionalna analiza

I teorija grafov

I itd.

I teorija grafov

I itd.

I teorija grafov

I itd.

Uvod Kaj je modeliranje?

Kaj je modeliranje?

Matematicni model je matematicna struktura, zgrajena na podlagiopazovanj in predpostavk o (bioloskem) procesu.

Proces modeliranja:

Kaj je modeliranje?

Proces modeliranja:

Kaj je modeliranje?

Proces modeliranja:

Kaj je modeliranje?

Proces modeliranja:

Kaj je modeliranje?

Proces modeliranja:

Kaj je modeliranje?

Proces modeliranja:

Kaj je modeliranje?

Proces modeliranja:

Primer: modeliranje dinamike plenilec-plen

Zacetki:

Alfred J. Lotka (1880-1949) Vito Volterra (1860-1940)• Ameriski biolog, matematik in aktuar • Italijanski matematik in fizik

• zet: Umberto D’Ancona

Primer: modeliranje dinamike plenilec-plen Model Lotka - Volterra

Model Lotka - Volterra

D’Ancona: med I. svetovno vojno (ko je bilo ribolova manj), odstotekplenilskih sort rib (manj zanimivih za ribice) v Jadranskem morju naraste.

Vprasanje: zakaj so plenilci v odsotnosti ribolova v porastu?Volterra: odgovor poskusa poiskati s pomocjo matematicnega modela.

Model Lotka - Volterra

D’Ancona: med I. svetovno vojno (ko je bilo ribolova manj), odstotekplenilskih sort rib (manj zanimivih za ribice) v Jadranskem morju naraste.

Vprasanje: zakaj so plenilci v odsotnosti ribolova v porastu?Volterra: odgovor poskusa poiskati s pomocjo matematicnega modela.

Naj bo

I x(t) velikost populacije plena ob casu t,

I y(t) velikost populacije plenilcev ob casu t.

Predpostavke:

I v odstotnosti plenilcev rast populacije ni omejena: populacija rasteexponentno, t.j. x = ax za nek a > 0

I prezivetje plenilcev je odvisno od plena: v odsotnosti plena populacijaplenilcev upada eksponentno, t.j. y = −cy za nek c > 0

I kolicina plena, ki ga ujame en plenilec na enoto casa je sorazmerna zvelikostjo populacije plena, bx (b > 0)

I ujet plen se odraza v rasti populacije plenilcev in sicer je tasorazmerna z velikostmi obeh populacij (dxy za nek d > 0)

V matematicni obliki:

x = ax − bxy ,

y = dxy − cy .

To je sistem dveh diferencialnih enacb I. reda.

Naj bo

Predpostavke:

x = ax − bxy ,

y = dxy − cy .

Naj bo

Predpostavke:

x = ax − bxy ,

y = dxy − cy .

Naj bo

Predpostavke:

x = ax − bxy ,

y = dxy − cy .

Naj bo

Predpostavke:

x = ax − bxy ,

y = dxy − cy .

Naj bo

Predpostavke:

x = ax − bxy ,

y = dxy − cy .

To je sistem dveh diferencialnih enacb I. reda.Barbara Boldin (FAMNIT) Matematicni modeli v biologiji MARS 2010 Bohinj 7 / 25

Fazni portret modela L-V

Eksplicitne resitve sistema ne poznamo, nekaj informacij o dinamiki dafazni portret.

Velja:

I Populacija plena v porastu kadar x > 0

I Populacija plena v upadu kadar x < 0

I Populacija plenilcev v porastu kadar y > 0

I Populacija plenilcev v upadu kadar y < 0

Krivulje, kjer je x = 0 ali y = 0 imenujemo nicte izokline, presecisca(tocke, v katerih x = 0 in y = 0) pa stacionarne tocke.

Velja:

Nicte izokline: Stacionarne tocke:• x-izokline: x = x(a− by) = 0 • (x , y) = (0, 0)

• y -izokline: y = y(dx − c) = 0 • (x , y) =(

Opazimo: orbite “krozijo” okoli (x , y). Kaj tocno se dogaja?

Kaksna je dinamika v okolici stacionarnih tock?Tri moznosti lokalne dinamike:

Kaksna je dinamika v okolicistacionarnih tock?Tri moznosti lokalne dinamike:

Da se pokazati, da so orbitesklenjene krivulje zapoljubne vrednosti parametrov!

Kaksna je dinamika v okolicistacionarnih tock?Tri moznosti lokalne dinamike:

Da se pokazati, da so orbitesklenjene krivulje zapoljubne vrednosti parametrov!

Kaj to pomeni za dinamiko obehpopulacij? Dinamika je periodicnaza poljubne vrednosti parametrov!

Primer: modeliranje dinamike plenilec-plen Vpliv ribolova na dinamiko obeh populacij

Vpliv ribolova na dinamiko obeh populacij

Ucinki ribolova (Volterra): povecana smrtnost obeh populacij (µ):

x = (a− µ)x − bxy ,

y = dxy − (c + µ)y .

Ce µ < a, sistem kvalitativno enak prejsnjemu. Ce µ ≥ a, obe populacijiizumreta.Stacionarni tocki: (0, 0) in (x , y) =

(c+µd , a−µb

Opazimo:I x > x in y < yI Izberimo poljubno od orbit in naj bo T perioda te orbite. Velja (za

model brez ribolova):

0x(t)dt =

0y(t)dt =

Sklep: ce opazujemo bodisi stacionarno stanje bodisi povprecji populacijskozi celoten cikel, so vplivi ribolova v skladu z opazanji D’Ancone.

x = (a− µ)x − bxy ,

y = dxy − (c + µ)y .

(c+µd , a−µb

0x(t)dt =

0y(t)dt =

x = (a− µ)x − bxy ,

y = dxy − (c + µ)y .

(c+µd , a−µb

Opazimo:I x > x in y < y

I Izberimo poljubno od orbit in naj bo T perioda te orbite. Velja (zamodel brez ribolova):

0x(t)dt =

0y(t)dt =

x = (a− µ)x − bxy ,

y = dxy − (c + µ)y .

(c+µd , a−µb

0x(t)dt =

0y(t)dt =

x = (a− µ)x − bxy ,

y = dxy − (c + µ)y .

(c+µd , a−µb

0x(t)dt =

0y(t)dt =

Primer: modeliranje dinamike plenilec-plen Zakljucki I. dela

Zakljucki I. dela

I Model Lotka-Volterra pojasni porast plenilskih sort rib v casu vojneI Model L-V je eden prvih primerov uporabe matematicnih modelov v

biologiji, pomemben za razvoj podrocja, uporaben tudi za pojasnitevneuspesnosti uporabe pesticidov

Ampak: model ima slabosti kar se

Dinamika populacije risov in kuncev v Kanadi

tice drugih aspektov dinamike:

I Za poljubne vrednosti parametrovimamo dve stacionarni tocki inneskoncno druzino periodicnihorbit

I Majhne spremembe v zacetnihpogojih, velike spremembev amplitudi in periodi oscilacij

I Vsaka sprememba modela porusidruzino sklenjenih orbit

Primer: modeliranje dinamike plenilec-plen Zakljucki I. dela

Zakljucki I. dela

I Model Lotka-Volterra pojasni porast plenilskih sort rib v casu vojneI Model L-V je eden prvih primerov uporabe matematicnih modelov v

biologiji, pomemben za razvoj podrocja, uporaben tudi za pojasnitevneuspesnosti uporabe pesticidov

Ampak: model ima slabosti kar se

Dinamika populacije risov in kuncev v Kanadi

tice drugih aspektov dinamike:

I Za poljubne vrednosti parametrovimamo dve stacionarni tocki inneskoncno druzino periodicnihorbit

I Majhne spremembe v zacetnihpogojih, velike spremembev amplitudi in periodi oscilacij

I Vsaka sprememba modela porusidruzino sklenjenih orbit

Primer: modeliranje dinamike plenilec-plen Popravki modela L-V

Popravki modela L-V

Kako lahko odpravimo slabosti modela Lotka in Volterre?Se enkrat preglejmo predpostavke:

1. Rast populacije neomejena ce plenilci niso prisotni.

Rast vsake populacije v naravi je omejena (koncne zaloge hrane,omejen prostor, itd.).

2. Kolicina ujetega plena narasca sorazmerno z velikostjo populacijeplena.Kolicina plena, ki ga plenilec na enoto casa lahko ujame je koncna(sledenje, lov, hranjenje zahtevajo cas)

3. Plenilci so odvisni samo od enega vira hrane in plena ne ogrozanobena druga populacija.

4. Itd.

Osredotocimo se na tocki 1 in 2.

Popravki modela L-V

1. Rast populacije neomejena ce plenilci niso prisotni.Rast vsake populacije v naravi je omejena (koncne zaloge hrane,omejen prostor, itd.).

4. Itd.

Popravki modela L-V

2. Kolicina ujetega plena narasca sorazmerno z velikostjo populacijeplena.

Kolicina plena, ki ga plenilec na enoto casa lahko ujame je koncna(sledenje, lov, hranjenje zahtevajo cas)

4. Itd.

Popravki modela L-V

4. Itd.

Popravki modela L-V

4. Itd.

Gause:

x = f (x)− g(x)y ,

y = χg(x)y − cy ,

kjer je

I rast populacije v odsotnosti plenilcev omejena (t.j. f (x) omejenafunkcija),

I kolicina plena, ki ga en plenilec ujame na enoto casa (funkcionalniodziv) je omejena.

Kako izberemo f in g?

I Fenomenoloski modeli: izberemo funckijo, ki ustreza zahtevam(omejenost).

I Mehanisticni modeli: f in g pridobljena z opisom dinamike na nivojuposameznih organizmov.

Mehanisticni modeli boljsi, vendar zahtevajo bolj natancno obravnavo.

Gause:

x = f (x)− g(x)y ,

kjer je

Gause:

x = f (x)− g(x)y ,

kjer je

Primer: modeliranje dinamike plenilec-plen Model Rosenzweig-MacArthur

Model Rosenzweig-MacArthur

I Logisticna rast populacije v odsotnosti plenilcev:

x = ax(

1− x

)K je t.i. nosilna kapaciteta

I Hollingov funkcionalni odziv tipa II:

g(x) =bx

1 + bβx,

kjer 1β doloca maximalni izplen enega plenilca (za x →∞).

Hollingov odziv tipa II je rezultat mehanisticnega modeliranja.

Model Rosenzweig-MacArthur

I Logisticna rast populacije v odsotnosti plenilcev:

x = ax(

1− x

)K je t.i. nosilna kapaciteta

I Hollingov funkcionalni odziv tipa II:

g(x) =bx

1 + bβx,

kjer 1β doloca maximalni izplen enega plenilca (za x →∞).

Hollingov odziv tipa II je rezultat mehanisticnega modeliranja.

Skupaj:

x = ax(1− x

K)− bxy

1 + bβx,

y =dxy

1 + bβx− cy .

Izokline:

I x-izokline: x = 0 ali y = ab

(1− x

)(1 + bβx

)I y-izokline: y = 0 ali x = c

d−cbβStacionarne tocke:

I plenilci odstotni:

(x , y) = (0, 0) ter (x , y) = (K , 0)

I prisotni obe populaciji:

(x , y) =( c

d − cbβ,

b(1− x

K)(1 + bβx)

Skupaj:

x = ax(1− x

K)− bxy

1 + bβx,

y =dxy

1 + bβx− cy .

Izokline:

(1− x

)(1 + bβx

d−cbβ

Stacionarne tocke:

(x , y) = (0, 0) ter (x , y) = (K , 0)

(x , y) =( c

d − cbβ,

b(1− x

K)(1 + bβx)

Skupaj:

x = ax(1− x

K)− bxy

1 + bβx,

y =dxy

1 + bβx− cy .

Izokline:

(1− x

)(1 + bβx

d−cbβStacionarne tocke:

(x , y) = (0, 0) ter (x , y) = (K , 0)

(x , y) =( c

d − cbβ,

b(1− x

K)(1 + bβx)

Ampak: stacionarne tocke so smiselne z bioloskega vidika le kadarso pozitivne!

Torej: (x , y) ima bioloski pomen natanko tedaj, ko je cd−cbβ > 0, t.j. ko

cbβ> 1.

R0 je t.i. osnovno reprodukcijsko razmerje.

Velja:

I Ce R0 < 1 (plenilec ob maksimalnem izplenu v povprecju rodi manjkot enega novega plenilca), populacija plenilcev ne more preziveti.Populacija plena tezi k nosilni kapaciteti.

I Ce R0 > 1, populacija plenilcev lahko prezivi. Kaksna je v temprimeru dinamika obeh populacij?

Ampak: stacionarne tocke so smiselne z bioloskega vidika le kadarso pozitivne!

Torej: (x , y) ima bioloski pomen natanko tedaj, ko je cd−cbβ > 0, t.j. ko

cbβ> 1.

R0 je t.i. osnovno reprodukcijsko razmerje.

Velja:

I Ce R0 < 1 (plenilec ob maksimalnem izplenu v povprecju rodi manjkot enega novega plenilca), populacija plenilcev ne more preziveti.Populacija plena tezi k nosilni kapaciteti.

I Ce R0 > 1, populacija plenilcev lahko prezivi. Kaksna je v temprimeru dinamika obeh populacij?

Priblizno sliko o dinamiki nam spet dasta fazni portret in lokalna analizastabilnosti.

Izkaze se: Lokalna stabilnost netrivialne stacionarne tocke je odvisna odtega, ali ta tocka lezi na padajocem ali narascajocem delu netrivialnex-izokline!

In sicer:

1. Ce je netrivialna x-izoklina v (x , y) padajoca, je (x , y) lokalnostabilna stacionarna tocka

2. Ce je netrivialna x-izoklina v (x , y) narascajoca, je (x , y) nestabilnastacionarna tocka

Priblizno sliko o dinamiki nam spet dasta fazni portret in lokalna analizastabilnosti.

Izkaze se: Lokalna stabilnost netrivialne stacionarne tocke je odvisna odtega, ali ta tocka lezi na padajocem ali narascajocem delu netrivialnex-izokline!

In sicer:

1. Ce je netrivialna x-izoklina v (x , y) padajoca, je (x , y) lokalnostabilna stacionarna tocka

2. Ce je netrivialna x-izoklina v (x , y) narascajoca, je (x , y) nestabilnastacionarna tocka

Bolj natancna analiza pa pokaze:

1. Netrivialna stacionarna tocka je celo globalno asimptoticno stabilna.To pomeni, da za vsak zaceten pogoj (x(0), y(0)) z x(0) > 0 iny(0) > 0 velja

limt→∞

(x(t), y(t)) = (x , y).

Z drugimi besedami: ce sta na zacetku prisotni obe populaciji, se bovelikost populacij s casom vse bolj stabilizirala. Ce je prisotna lepopulacija plenilcev sledi izumrtje. Ce je prisoten le ’plen‘, ta tezi knosilni kapaciteti.

2. Za dinamiko v odsotnosti ene od populacij velja enako kot v (1). Cesta na zacetku prisotni obe populaciji, dinamika postaja vse boljperiodicna: teorija Poincareja in Bendixona pokaze, da obstaja t.i.limitni cikel (vsaka orbita, ki se zacne v tocki (x(0), y(0)) z x(0) > 0in y(0) > 0 se priblizuje periodicni orbiti ko t →∞).

Primer 1:

Levo: fazni portret modela Rosenzweig-MacArthur za izbrane vrednostiparametrov. Netrivialna x-izoklina je v (x , y) padajoca, torej je (x , y)lokalno stabilna ravnotezna tocka. Desno: dve orbiti.

Primer 2:

Levo: fazni portret modela Rosenzweig-MacArthur za izbrane vrednostiparametrov. Netrivialna x-izoklina je v (x , y) narascajoca, (x , y) nestabilnaravnotezna tocka. Desno: dve orbiti.

Zakljucki II. dela

I Model Rosenzweig-MacArthur vkljucuje bolj realisticne predpostavkeglede demografije plena in glede sposobnosti plenjenja plenilcev.

I Bolj zadovoljivo pojasni oscilacije v sistemih plenilec-plen, ki jihopazimo v naravi.

Za konec

Mathematics is Biology‘s next microscope, only better.Biology is Mathematics‘ next Physics, only better.

Joel E. CohenPloS Biology (2004)

Vec o uporabi matematike v naravoslovju:

Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologijeUniverza na Primorskem

Matematicni modeli v biologiji - DMFAmars.dmfa.si/mars2010/prosojnice/predavanje-boldin.pdf · I...

Documents

Kako napisati matematicni tekst - fmf.uni-lj.sivavpetic/seminarPedagogi/Uvod.pdf · Kako napisati matemati cni tekst 1 R. Barrass, Scientists Must Write, A guide to better writing

GEOMETRIJA 3. Izreki, dokazi in logika - pef.uni-lj.simatijac/Logika.pdf · Vloga dokaza v matematiki Matematicni jezikˇ Formulacija izrekov Dokazovanje Posredni dokaz Izreki incidencne

MATEMATICNI MODELIˇ V BIOLOGIJI - University of …hladnik/MaModeliBio/ModeliBio.pdfv ozadju (linearna algebra, diferencialne enaˇcbe, dinamiˇcni sistemi), poudarek: determi-nistiˇcni

Pospe sevanje nabitih delcev s plazemskimi valovimafija.fmf.uni-lj.si/seminar/files/2014_2015/seminar_plazma.pdf · 3.2 Plazemski valovi in pospe sevanje Pri pospe sevanju s pomo

PROGRAM UKREPOV za pospe{evanje podjetni{tva in konkuren ... · konkuren~nosti za obdobje 2002 – 2006 Program ukrepov za pospe{evanje podjetni{tva in konkuren~nosti za obdobje

Ulovimo lopova! - DMFAmars.dmfa.si/wp/mars2019/wp-content/uploads/2015/12/... · 2019. 8. 2. · lopov se lahko v vsakem krogu premaknejo na sosednje vozli s ce ali pa ta krog po

Matic Tov sak - eprints.fri.uni-lj.sieprints.fri.uni-lj.si/1281/1/Tovšak.pdf · univerza v ljubljani fakulteta za racunalni stvo in informatiko matic tov sak diskretni matematicni

Mlincek 2 3 del 09 matematicni orehi

Prvi mednarodni matematicni kongresi [0.2cm] 6. del ...supmrazp/Zgodovina/ZaZM6_b.pdf · Ðuro Kurepa (1907-1993) Slika:Jovan Karamata Slika:Ðuro Kurepa. Kongres v Oslu Ivan Vidav

Apolonijev problem - DMFAmars.dmfa.si/wp/mars2016/wp-content/uploads/2015/12/...2 Apolonijeva kro znica Apolonij iz Perge je v 3. stoletju pr. n. st. formuliral in re sil slede ci

Pospe sevanje prodaje preko spletne trgovine · 2013. 12. 26. · Izjava o avtorstvu diplomskega dela Spodaj podpisani Mitja Petan, z vpisno stevilko 63010262, sem avtor di-plomskega

MaRSovska geometrija - DMFAmars.dmfa.si/wp/wp-content/uploads/2015/12/Tjasa.pdfIzrek 2. Dan imamo poljuben trikotnik ABC. To cka Xle zi na stranici AB, to cka Y na BC, to cka Zpa na

MATEMATICNI MODELIˇ V BIOLOGIJI - uni-lj.si

koriceIkb final HRV web - · PDF filein na koji se jela spravljaju. Povr e se kuha u malo vode, za ini se maslinovim uljem i pospe za inskim travama kao ato su ru ~marin, kadulja,

pes dombres : A LA GROTTE DE ASCAUX jeudi 2 avril 2020 ......2020/04/20 · On distingue deu[ t\pes dombres : + lombre propre, qui se forme sur la partie dun objet qui nest pas e[pospe

ORIGAMI! - matematicni-izleti.famnit.upr.simatematicni-izleti.famnit.upr.si/sl/resources/files/program-1415/... · Origami z enim samim oglišem je ravninski natanko tedaj, ko: iz

Mlincek 1 3 del 16 matematicni orehi

ARSENAL9 - Ministry of Defence Odbrana Arsenal 09.pdf · 2019-09-05 · 32 15. septembar 2007. Urednik priloga Mira [VEDI] P o`ari u Srbiji i susednim zemqamau ovoj godini, pospe{ivani

Ali sme imeti na maturi polinom kompleksno ničlo?matematicni-izleti.famnit.upr.si/sl/resources/files/program1819/... · Na kratko opišimo možno rešitev, ki še najmanj posega

Teorija odlo canja - DMFAmars.dmfa.si/.../Jakob_Svetina_Teorija_odlocanja.pdf · Teorija odlo canja nam ponuja metode za pravilno matemati cno odlo canje, ki jih lahko uporabimo v