All issues

Почва как сложная полифункциональная открытая система является одним из наиболее проблемных объектов для моделирования. Несмотря на значительные успехи в моделировании почвенной системы, существующие модели не отражают все факторы и процессы минерализации и гумификации органического вещества в почве. С учетом опыта создания и широкого применения системы моделей ROMUL и EFIMOD определены проблемы и точки роста в области моделирования динамики органического вещества почв и элементов-биофилов. В работе рассмотрены вопросы дальнейшего теоретического обоснования, улучшения структуры моделей, подготовки и неопределенности исходных данных, включения всей почвенной биоты (микроорганизмов, микро- и мезофауны) как факторов гумусообразования, влияния минералогического состава почв на динамику углерода и азота, гидротермического режима и формирования органического вещества по профилю почвы, вертикальной и горизонтальной миграции органического вещества. Для успешного решения этих задач необходима эффективная обратная связь между разработчиками моделей и экспериментаторами.

Soil as a complex multifunctional open system is one of the most difficult object for modeling. In spite of serious achievements in the soil system modeling, existed models do not reflect all aspects and processes of soil organic matter mineralization and humification. The problems and “hot spots” in the modeling of the dynamics of soil organic matter and biophylous elements were identified on a base of creation and wide implementation of ROMUL and EFIMOD models. The following aspects are discussed: further theoretical background; improving the structure of models; preparation and uncertainty of the initial data; inclusion of all soil biota (microorganisms, micro- and meso-fauna) as factors of humification; impact of soil mineralogy on C and N dynamics; hydro-thermal regime and organic matter distribution in whole soil profile; vertical and horizontal migration of soil organic matter. An effective feedback from modellers to experimentalists is necessary to solve the listed problems.

В кратком обзоре описаны тематика и выборочные доклады Школ по моделированию сложных биологических систем. Школы явились естественным развитием этого направления науки в нашей стране, местом коллективного мозгового штурма, вдохновляемого такими выдающимися фигурами современности, как А. А. Ляпунов, Н. В. Тимофеев-Ресовский, А. М. Молчанов. На школах в острой дискуссионной форме поднимались общие вопросы методологии математического моделирования в биологии и экологии, обсуждались фундаментальные принципы структурной организации и функции сложных биологических и экологических систем. Школы служили важным примером междисциплинарного взаимодействия ученых разных не только и не столько специальностей, сколько разных мироощущений, подходов и способов отодвигать границу непознанного. Что тем не менее объединяло математиков и биологов, участников школ, так это общее понимание плодотворности данного союза. Доклады, дискуссии, размышления, сохранившиеся в материалах Школ, не потеряли актуальность до сих пор и могут служить определенными ориентирами для современного поколения ученых.

This is a brief review of the subjects, and an impression of some talks, which were given at the Schools on modelling complex biological systems. Those Schools reflected a logical progress in this way of thinking in our country and provided a place for collective “brain-storming” inspired by prominent scientists of the last century, such as A. A. Lyapunov, N. V. Timofeeff-Ressovsky, A. M. Molchanov. At the Schools, general issues of methodology of mathematical modeling in biology and ecology were raised in the form of heated debates, the fundamental principles for how the structure of matter is organized and how complex biological systems function and evolve were discussed. The Schools served as an important sample of interdisciplinary actions by the scientists of distinct perceptions of the World, or distinct approaches and modes to reach the boundaries of the Unknown, rather than of different specializations. What was bringing together the mathematicians and biologists attending the Schools was the common understanding that the alliance should be fruitful. Reported in the issues of School proceedings, the presentations, discussions, and reflections have not yet lost their relevance so far and might serve as certain guidance for the new generation of scientists.

Фотосинтетический аппарат растительной клетки состоит из множества фотосинтетических электронтранспортных цепей (ЭТЦ), каждая из которых участвует в усвоении квантов света, сопряженном с переносом электрона между элементами цепи. Эффективность усвоения квантов света варьирует в зависимости от физиологического состояния растения. Энергия той части квантов, которую не удается усвоить, диссипирует в тепло либо высвечивается в виде флуоресценции. При действии возбуждающего света уровень флуоресценции постепенно растет, доходя до максимума. Кривая роста уровня флуоресценции в ответ на действие возбуждающего света называется кривой индукции флуоресценции (КИФ). КИФ имеет сложную форму, которая претерпевает существенные изменения при различных изменениях состояния фотосинтетического аппарата, что позволяет использовать ее для получения информации о текущем состоянии растения.

В реальном эксперименте, при действии возбуждающего света, мы наблюдаем ответ системы, представляющей собой ансамбль миллионов фотосинтетических ЭТЦ. С целью воспроизведения вероятностной природы процессов в фотосинтетической ЭТЦ разработана кинетическая модель Монте-Карло, в которой для каждой индивидуальной цепи определены вероятности возбуждения молекул светособирающей антенны при попадании кванта света, вероятности захвата энергии либо высвечивания кванта света реакционным центром и вероятности переноса электрона с донора на акцептор в пределах фотосинтетических мультиферментных комплексов в тилакоидной мембране и между этими комплексами и подвижными переносчиками электронов. События, происходящие в каждой из цепей фиксируются, суммируются и формируют кривую индукции флуоресценции и кривые изменения долей различных редокс-состояний переносчиков электрона, входящих в состав фотосинтетической электронтранспортной цепи. В работе описаны принципы построения модели, изучены зависимости кинетики регистрируемых величин от параметров модели, приведены примеры полученных зависимостей, соответствующие экспериментальным данными по регистрации флуоресценции хлорофилла реакционного центра фотосистемы 2 и окислительно-восстановительных превращений фотоактивного пигмента фотосистемы 1 — хлорофилла.

Photosynthetic apparatus of a plant cell consists of multiple photosynthetic electron transport chains (ETC). Each ETC is capable of capturing and utilizing light quanta, that drive electron transport along the chain. Light assimilation efficiency depends on the plant’s current physiological state. The energy of the part of quanta that cannot be utilized, dissipates into heat, or is emitted as fluorescence. Under high light conditions fluorescence levels gradually rise to the maximum level. The curve describing that rise is called fluorescence rise (FR). It has a complex shape and that shape changes depending on the photosynthetic apparatus state. This gives one the opportunity to investigate that state only using the non invasive measuring of the FR.

When measuring fluorescence in experimental conditions, we get a response from millions of photosynthetic units at a time. In order to reproduce the probabilistic nature of the processes in a photosynthetic ETC, we created a Monte Carlo model of this chain. This model describes an ETC as a sequence of electron carriers in a thylakoid membrane, connected with each other. Those carriers have certain probabilities of capturing light photons, transferring excited states, or reducing each other, depending on the current ETC state. The events that take place in each of the model photosynthetic ETCs are registered, accumulated and used to create fluorescence rise and electron carrier redox states accumulation kinetics. This paper describes the model structure, the principles of its operation and the relations between certain model parameters and the resulting kinetic curves shape. Model curves include photosystem II reaction center fluorescence rise and photosystem I reaction center redox state change kinetics under different conditions.

Независимые компоненты, взаимодействующие между собой при помощи комплексного управления, делают работу сложных распределенных вычислительных систем плохо масштабируемой в рамках имеющегося промежуточного коммуникационного программного обеспечения. Можно выделить две основные проблемы масштабирования таких систем: перегрузка неравноценных узлов из-за равномерного перераспределения нагрузки и сложности в реализации продолжительного взаимодействия нескольких узлов системы. В данной работе мы рассмотрели созданное решение позволяющее обеспечивать визуальное отображение работы такой динамической системы.

Independent components communicating with each other due to complex control make the work of complex distributed computer systems poorly scalable within the framework of the existing communication middleware. Two major problems of such systems' scaling can be defined: overloading of unequal nodes due to proportional redistribution of workload and difficulties in the realization of continuous communication between several nodes of the system. This paper is focused on the developed solution enabling visualization of the work of such a dynamical system.