Показать сокращенную информацию
dc.contributor.author | Пальянов, Андрей Юрьевич | ru_RU |
dc.contributor.author | Пальянова, Наталья Валерьевна | ru_RU |
dc.contributor.author | Хайрулин, Сергей Сергеевич | ru_RU |
dc.contributor.author | S. S. Khairulin | en_EN |
dc.contributor.author | N. V. Paliyanova | en_EN |
dc.contributor.author | A. Yu. Paliyanov | en_EN |
dc.creator | Институт систем информатики им. А. П. Ершова СО РАН | ru_RU |
dc.creator | A. P. Ershov Institute of Informatics Systems SB RAS | en_EN |
dc.creator | Институт молекулярной биологии и биофизики СО РАН | ru_RU |
dc.creator | Institute of Molecular Biology and Biophysics SB RAS | en_EN |
dc.date.accessioned | 2013-02-26T09:50:57Z | |
dc.date.available | 2013-02-26T09:50:57Z | |
dc.date.issued | 2013-02-26 | |
dc.identifier.issn | 1818-7900 | |
dc.identifier.uri | https://lib.nsu.ru/xmlui/handle/nsu/240 | |
dc.description.abstract | На сегодняшний день в мире ведется огромное количество исследований в области нейробиологии, в том числе нейробиологии человека, с использованием новейших технологий и оборудования, однако пока ученые единогласно сходятся во мнении, что мы по-прежнему далеки от понимания фундаментальных механизмов работы мозга и сознания. Многие исследователи небезосновательно полагают, что мы далеки также и от понимания принципов работы отдельного нейрона. До тех пор, пока эта интереснейшая загадка остается неразгаданной, мы можем лишь предполагать, каков на самом деле объем знаний и технологий, отделяющий нас от ее решения. В данной работе мы постараемся проанализировать ситуацию, сложившуюся в области обратной инженерии мозга – изучения механизмов, лежащих в основе работы нейронных сетей живых организмов, и их воспроизведения в форме функциональных компьютерных моделей, основанных на биологических данных. Также мы попробуем обозначить наиболее принципиальные проблемы, существующие в этой области, обсудить возможные пути их решения и дальнейшие перспективы. Один из разделов посвящен собственному опыту работы авторов – разработке компьютерной модели нематоды C. elegans, включающей ее нейромышечную систему. | ru_RU |
dc.description.abstract | Nowadays a significant amount of neurobiological studies, including human neurobiology, is being performed using modern methods, technologies and equipment, but scientists are still unison in opinions that we are still far from understanding of fundamental mechanisms of brain and consciousness functioning. Many researchers also suppose that we are, moreover, still far from understanding of a single neuron. Until this challenging puzzle remains unsolved we can only expect the real amount of knowledge and technology level intercepting the humanity from the success. In this paper the analysis of actual situation in computational neuroscience will be peformed, particularly the brain inverse-engineering problem – study of mechanisms underlying principles of living organisms’ nervous systems functioning and reproduction of them in the form of computer simulations. Also we’ll try to identify the most principal problems and discuss the ways of solving them, as well as further perspectives. A part of the paper is devoted to authors’ work on development of computer simulation of C. elegans nematode including its neuromuscular model. | en_EN |
dc.language.iso | ru | ru_RU |
dc.publisher | Новосибирский государственный университет | ru_RU |
dc.subject | биологическая нейронная сеть | ru_RU |
dc.subject | компьютерное моделирование | ru_RU |
dc.subject | нейрокибернетика | ru_RU |
dc.subject | виртуальный организм | ru_RU |
dc.subject | virtual organism | en_EN |
dc.subject | neurocybernetics | en_EN |
dc.subject | computer simulation | en_EN |
dc.subject | biological neural network | en_EN |
dc.title | О проблемах моделирования нейронных сетей живых организмов | ru_RU |
dc.title.alternative | On the problems of biological neural networks simulations | en |
dc.type | Article | ru_RU |
dc.description.reference | 1. Karr J. R., Sanghvi J. C., Macklin D. N., Gutschow M. V., Jacobs J. M., Bolival B., Assad-Garcia N., Glass J. I., Covert M. W. A Whole-Cell Computational Model Predicts Phenotype from Genotype // Cell. 2012. Vol. 150 (2). Р. 389–401. 2. Самойлов М. О. Мозг и адаптация: молекулярно-клеточные механизмы. М., 1999. 271 с. 3. Гутман A. Дендриты нервных клеток. Теория, электрофизиология, функция. Вильнюс: Мокслас, 1984. 144 с. 4. Шрёдингер Э. Разум и материя. Ижевск: РХД, 2000. 96 с. 5. Alder B. J., Wainwright T. E. Studies in Molecular Dynamics. I. General Method // J. Chem. Phys. 1959. Vol. 31 (2). P. 459. 6. Markram H. The Blue Brain Project // Nature Reviews Neuroscience. 2006. Vol. 7. Р. 153–160. 7. Kandel E. R., Schwartz J. H. Principles of Neural Science. 2nd ed. Elsevier, 1985. 1135 p. 8. White J. G., Southgate E., Thomson J. N., Brenner S. The Structure of the Nervous System of the Nematode Caenorhabditis Elegans // Phil. Trans. Royal Soc. L., 1986. B 314. Р. 1–340. 9. Rankin C. H. Invertebrate Learning: What Can't a Worm Learn? // Current Biology. 2004. Vol. 14 (15). Р. R617–8. 10. Palyanov A., Khayrulin S., Larson S. D., Dibert A. Towards A Virtual C. Elegans: A Framework for Simulation and Visualization of the Neuromuscular System in a 3D Physical Environment // Silico Biology. 2011/2012. Vol. 11. P. 137–147. 11. Huxley A. F. Muscle Structure and Theories of Contraction // Prog. Biophysics and Biophysical Chemistry. 1957. Vol. 7. Р. 255–318. 12. Gleeson P., Crook S., Cannon R. C., Hines M. L., Billings G. O., Farinella V., Morse T. M., Davison A. P., Ray S., Bhalla U. S., Barnes S. R., Dimitrova Y. D., Silver R. A. NeuroML: A Language for Describing Data Driven Models of Neurons and Networks with a High Degree of Biological Detail // PLoS Comput. Biol. 2010. Vol. 6 (6). Р. e1000815. 13. Jacklet J. W. Electrophysiological Organization of the Eye of Aplysia // J. Gen. Physiol. 1969. Vol. 53. Р. 21–42. | ru_RU |
dc.subject.udc | 004.032.26 | |
dc.relation.ispartofvolume | 10 | |
dc.relation.ispartofnumber | 3 | |
dc.relation.ispartofpages | 46-57 |