Перспективы применения субстратной рефлексии в формировании когнитивного базиса ? ?биотехнологии и биомедицины (трансдисциплинарный аспект)

Тип работы:
Реферат
Предмет:
Общие и комплексные проблемы естественных и точных наук


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

Since
The journal o (-cicntilic ?irticles
Health
¦ & amp- шШеошош
Education
УДК 101. 1:316:001. 8
ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ СУБСТРАТНОЙ РЕФЛЕКСИИ В ФОРМИРОВАНИИ КОГНИТИВНОГО БАЗИСА БИОТЕХНОЛОГИИ И БИОМЕДИЦИНЫ (трансдисциплинарный аспект)
E.H. Песоцкая, H.A. Атыкян
ФГБОУВО «Национальный исследовательский Мордовский государственный университет им. Н.П. Огарёва» г. Саранск, Республика Мордовия, Россия, 430 005
Аннотация. В статье рассмотрено методологическое значение и роль ряда фундаментальных научных подходов в создании теоретических оснований естествознания. Показана сущность субстратной рефлексии, ее инструментальная специфика в исследовании процессов в живом, создании феноменального метаязыка для их описания и исследования. Субстрат трактуется широко, как объект теорий и особая модель среды одновременно. Инстру-ментальность субстратного подхода определяет перспективы трансдисциплинарной интеграции, исходя из представлений о генезисе феноменов. Анализируется место и роль теории самоорганизации как общесвязующей для конк-ретнонаучных концепций, от развития которой методологически зависит эффективность экс-периментальных работ. Оценочно-параметрический аспект изучения пoвeдeнияSaccharomyces cerevisiae зависит отвнешнесредовых факторов. Исследования нового типа по двумерным моделям в биотехнологии формируют теоретический базис, содержание которого определят пол-нота рефлексий в конвергенции научных технологий.
Ключевые слова: субстрат, субстратная рефлексия, теоретический базис, системность, когнитивная модель, сложная система, самоорганизация, Saccharomyces cerevisiae, эксперимент, формализация, интегративность.
На современном этапе развития науки сложилась тенденция к интеграции классических направлений, включающих физические, химические, биологические и др. с возникновением новых, междисциплинарных — биотехнологии, кибернетики, биоинженерии и др. Подобная трансдисциплинарная интеграция знаний предполагает постановку новых задач для методологии науки. Они касаются разработки концептуальных средств для объединения в единую теорию описания физических, биологических, психических, социальных, технических свойств объекта, т. е., таких языков описания как классический (физикалистский), для которого оперативными являются понятия массы, энергии, пространственно-временных отношений, и социогума-
нитарный, где оперативными становятся понятия интенциональности, смысла, цели, желания, интереса, воли и др. Между описательными системами понятий и категорий прямые логические связи не содержатся, что создает сложности языкового единства в описании объектов, в частности, живой природы. Естествознание и биология (в т.ч. биотехнология) в подобных случаях используют субстратный [1- 2] и информационный [3] подходы, которые интенсивно разрабатываются в русле эссенциальной научной парадигмы с конца XX — начала XXI в. Здесь категория информации предполагает синтаксическое, семантическое и прагматическое и физическое описание ее носителя, кодовой структуры в теоретически коррект-
----
~ 498 ~

ном объединении различных языков и терминологий описания в единое концептуальное пространство. Таким образом, преодоление проблемы объяснения природы сложных биосоциальных феноменов, исследовательское поле которых располагается в плоскости естествознания, социогумани-тарных наук и биологии одновременно, связано с выработкой универсального метаязыка для их описания и исследования. Выявление оснований познания, подходов, их возможностей и гносеологических ограничений входит в задачу философской методологии как всеобщей и применяется в естественнонаучном познании. Целью данной работы и являлось попытаться представить живой объект (на примере спиртовых дрожжей) с точки диссипативных структур с применением субстратного подхода.
Биотехнология и биоинженерия, как науки, объединяющие и использующие достижения естественнонаучных и инженерных наук являются ярким примером трансдисциплинарного подхода.
Согласно результатам исследований бельгийского ученого Э. Джаджа, в современной науке существует четыре вида трансдисциплинарности [4- 5].
Наиболее общим видом, является трансдис-циплинарность-1. Этот вид трансдисциплинарности основывается на усилиях формальной взаимосвязи пониманий отдельных дисциплин. Он обеспечивает формирование логических мета-рамок, посредством которых, их знания могут быть интегрированы на более высоком уровне абстракции, чем это происходит в междисциплинарности. Трансдисциплинарность-1 часто используется при работе различных экспертных систем, и экспертных групп.
Трансдисциплинарность-2 имеет более тесную внутреннюю связь с личным опытом исследователя. Трансдисциплинарность-2 и трансдисцип-линарность-1 контрастируют с двумя другими видами трансдисциплинарности. Так, например, иллюстративное использование метафоры и образного языка может рассматриваться, как исходная форма трансдисциплинарности (транс-дисциплинарность-0). В этом её отличие от другого вида трансдисциплинарности (трансдисцип-линарность-3), связанной с использованием гене-
ральных метафор, имеющих фундаментальное познавательное значение.
Особенность транс- и междисциплинарных подходов состоит в том, что они допускают прямой перенос методов исследования из одной научной дисциплины в другую. Перенос методов, в этом случае, обусловлен обнаружением сходств исследуемых предметных областей. Например, кровеносная система организма схожа с системой трубопроводов технического объекта. Это обстоятельство позволяет биологу исследовать кровеносную систему организма, методом, который применяется в физике для описания движения жидкости по трубам. В результате появляется «междисциплинарная дисциплина» — биофизика, использующая междисциплинарный подход. По такому принципу организованы и другие бинарные (двойные) междисциплинарные дисциплины. Продолжая пример с биологией, можно продолжить список таких междисциплинарных дисциплин — биотехнология, биохимия, биомеханика, социобио-логия, бионика, а также многие другие.
Выбор биотехнологий как технологической платформы для подобного рода проектов не случаен: они являются одним из главных и быстрорастущих научно-прикладных направлений, о чем свидетельствует постоянный рост капиталовложений в данную отрасль. Продукция, получаемая сегодня в мире с помощью промышленных биотехнологий, используется практически во всех отраслях народного хозяйства. Фактически биотехнологии решают глобальную проблему перехода от использования невозобновляемых ресурсов к возобновляемому сырью, что является уже геополитической задачей.
Можно утверждать, что биотехнология является средовой технологией, обеспечивающей целостное развитие практически всех основных видов человеческой жизнедеятельности. Формируя в обществе определенную технологическую среду, биотехнология со своими уникальными особенностями оказывает значительное влияние на его функционирование.
В свете вышеизложенного важное место в биотехнологии и биоинженерии занимает моделирование различных биологических явлений и процессов с использованием методов компьютерного моделирования.
----
~ 499 ~
-¦---
Моделирование представлений о живых организмах в свете теории самоорганизации сложных открытых систем в фундаментальной постнеклас-сической науке методологически связано с естественнонаучными категориями и подходами и их философской интерпретацией. В процессе их исследования по-прежнему обобщаются научные гипотезы, подходы и принципы, отражающие современную научную картину мира и способные послужить в качестве естественнонаучных оснований исследования феноменальной специфики живого. Это эмпирически подтвержденная концепция биоинформационной функции электромагнитных полей, признающая принцип резонанс -но-полевых взаимодействий в биологии, синер-гетический подход к саморазвивающимся системам, вероятностный подход и другие. Так, центром теории управления в настоящем стало представление о ситуационности прогрессивного развития, что означает его функциональное понимание только исходя из особенностей управления в системе (живом организме), включенной в определенную ситуацию, с «присущими ей нелинейными обратными связями. Синергия последних относится и к социальной организации» [6].
Так, например, спиртовые дрожжи Засска-romyces cerevisiаe, занимая определённое положение в живой природе и жизни человека, могут быть охарактеризованы по разным параметрам, включая рост, развитие, интенсивность брожения и эффективность взаимодействия между отдельными клетками и с другими объектами живой природы.
Исходя из информационно-вещественной парадигмы система связей является иерархическим соподчинением диссипативных структур, например, таких как биообъекты, в том числе и микроорганизмы, обеспечивающая целостность поведения популяции клеток на фоне изменения внешних условий и взаимодействия внутри популяции. Самоорганизации биологических систем во времени и в пространстве достаточно сложна. Дать точное определение понятия «самоорганизация» сложно и включает такие процессы, как увеличение и усложнение элементов, составляющих рассматриваемую систему, изменение режимов ее поведения. Адаптация живых объектов к изменяющимся условиям их существования, разумеется,
также является примером самоорганизации. В биологии самоорганизация сопровождается нарушением (изменением) симметрии системы и увеличением количества используемой ценной информации. Последняя при этом может либо возникать заново, либо рецептироваться из какого-нибудь «хранилища», например, из генома. Из вышеизложенного видно, что термин «самоорганизация» сродни понятию «синергетика».
Во второй половине прошлого века утвердилась парадигма функционализма, согласно которой описание и объяснение функциональных отношений логически независимо от описания и объяснения физических свойств и отношений, и, следовательно, функциональные отношения не могут быть редуцированы к физическим. Тем самым сформировался относительно самостоятельный теоретический базис для исследований широчайшей области самоорганизующихся систем (биологических, социальных, технических в их взаимосвязях). Этот базис открывает перспективы фундаментальных исследований нового типа, которые необходимы для конвергентного развития научных технологий: когнитивных, биологических, информационных и др.
Анализ фундаментальных подходов в истории науки — функционального, структурного, атрибутивного и некоторых других показал определенную методологическую недостаточность каждого из них, также недооценку возможностей субстратного подхода в создании научных теорий, в том числе биотехнологических. Перечисленные подходы сводят исследование объекта либо к чисто эмпирическому его анализу, либо к анализу функциональных связей при абстрагировании от причинных характеристик процессов и специфики субстратов, либо абсолютизируют момент отношений различных субстратов… Субстрат трактуется как объект теорий, «особенная модель континуальной идеально-материальной среды, отличной от вещества, обладающей определенными параметрами, не совпадающими с параметрами моделируемого на основе субстрата вещества» [2].
В биологической кинетике самоорганизация может идти как в условиях полного перемешивания (например, в процессе наращивания дрожже-
----
~ 500 ~

вой биомассы или синтеза ими структурных белков), когда пространственные эффекты не проявляются, так и с изменением пространственной структуры системы (в процессе первичного или вторичного метаболизма), когда сказываются ограничения, накладываемые явлениями переноса. В первом случае достаточно использовать точечные модели, во втором — необходимы распределенные [8- 9].
Самоорганизация на разных этапах микроэволюции популяции может происходить двумя разными путями. На первом увеличивается разнообразие возможных режимов и свойств системы. Это — дивергентный этап, он необходим для поиска новых возможностей существования. На втором — разнообразие свойств уменьшается, но система (или ее элементы) совершенствуется, т. е. наилучшим образом приспосабливается к данным условиям. Этому соответствуют процессы адаптации в их классическом понимании. Эти два типа самоорганизации чередуются в развитии жизни да и любого живого объекта и каждый из них подготавливает условия для другого.
Принадлежность биообъектов к открытому классу систем означает применимость к ним частотной интерпретации вероятности с начала XX в., субъективной и персоналистской со второй половины XX в. Научно-практическая интерпретация вероятности происходит по принципу взаимодополнительности и связана с прагматической оценкой деятельности (интерпретации опираются на формально-аксиоматическое построение теории вероятности). Оригинальная философская интерпретация вероятности Б. Расселом целевая по сути, и толкуется таким образом, что «любое понятие, которое удовлетворяет требованиям аксиом, может рассматриваться как понятие, которое само есть математическая вероятность». Логически различаются математическая и целевая вероятности, и их связь, соответственно, с пропозициональными функциями, статистикой (параметрический аспект, переменные, степень полноты), и с высказываниями, что имеет праксеологическое значение. Кроме того, Расселом представлено рассмотрение отношения вероятности и истины, или некоей «действительной вероятности» как собственно практическое руководство к деятельности и социальная ценность [7].
Если вернуться к рассмотрению дрожжевой популяции (с точки зрения ее использование в биотехнологических процессах получения спирта) и исследовать ее поведение в зависимости от внешних факторов, то главная задача сводится к увеличению выхода спирта. Для выявление зон оптимума выхода спирта в зависимости для примера от двух параметров можно воспользоваться методом математического планирования эксперимента с псоледующей статистической обработкой полученных результатов с получением модели функционирования диссипативной структуры (дрожжевой популяции без перемешивания) в виде полиномиального уравнения описывающей данный процесс. В наших экспериментах факторное пространство было ограничено шестью точками, соответствующими 3 уровням первого фактора (х1) — концентрация соли 0, 0,05 и 0,125 г/л и 2 уровням второго (х2) — размер частиц 1 мм и менее 100 мкм. В ходе экспериментов была рассмотрена зависимость накопления этанола в бражке от степени измельчения зернового сырья и концентрации солей металлов.
Для сульфата цинка полиномиальное уравнение приняло вид:
Y = 7,97 + 0,54хх — 0,22×2 + + 0,24^ • x2 -1,09×1 + 0,04×2 • x2.
Расчет оптимальной концентрации сульфата цинка дал значения равные 0. 07 г/л, что в пересчете на концентрацию ионов цинка составляет 16 мг/дм3 сусла.
В присутствии ионов калия выход спирта также линейно возрастал в указанном диапазоне концентраций солей.
При этом его значение для ультрадисперсного помола в среднем на 13% выше, чем в случае сусла из крупнодисперсного зерна. Математическая обработка позволила получить следующее уравнение:
У = 6,87 + 0,52xi — 0,43×2 + +0,02X! • х2 — 0,01×2 + 0,02×2 • х2.
Оптимальная концентрация соли оставляла 0,125 г/л, что в пересчете на концентрацию ионов калия составляет 56,1 мг/л.
----
~ 501 ~
-¦---
Оптимальное значение параметра концентрации при добавлении соли магния так же лежит в области ультрадисперсного измельчения исходного сырья. Полиномиальное уравнение имеет вид:
У = 7,29 + 0,69х — 0,20×2 — 0,002×1 • х2 -- 0,26×2 — 0,63×12 • х2.
Расчетный оптимум выхода спирта приходится на концентрацию сульфата магния равную 0,125 г/л, что соответствует 25,3 мг/л.
Таким образом, в эксперименте была рассмотрена зависимость накопления этанола в бражке от степени измельчения зернового сырья и концентрации солей металлов. Выведены полиномиальные уравнения, описывающие процесс. Выявлено, что для солей цинка, магния и калия максимальный выход спирта наблюдался при ультрадисперсном помоле.
Вышеописанный эксперимент и модели описания процессов получены в результате инструментальных исследований. Приведенные выше примеры являются одномерной моделью (т.е. учитывается только выход спирта, как конечная цель эксперимента). Еще более сложного поведения следует ожидать в двумерных моделях, описывающих взаимодействие компонентов системы. Первая такая модель была изучена Тьюрингом, который в 1952 г. опубликовал первую часть исследования, посвященного математической теории образования структур в первоначально однородной системе, где одновременно проходят химические реакции, в том числе автокаталитические процессы, сопровождаемые потреблением энергии, и пассивные процессы переноса — диффузия.
Работа Тьюринга стала классической, ее идеи легли в основу современной теории нелинейных систем, теории самоорганизации и синергетики [8- 9]. В теории рассматривается система уравнений типа «реакция-диффузия». В линейных системах диффузия процесс, который приводит к выравниванию концентраций во всем реакционном объеме (в случае с дрожжами это возможно только в условиях непрерывного культивирования типа полного смешения). Однако в случае нелинейного взаимодействия (как в условиях анаэробного брожения без перемешивания), в системе может возникать неустойчивость гомогенного стационарного состояния и образуются сложные пространст-
венно-временные режимы типа автоволн или диссипативных структур — стационарных во времени и неоднородных по пространству распределений концентраций, существование которых поддерживается в активных средах за счет потребления энергии системы в процессах диссипации. Условием возникновения структур в таких системах является различие коэффициентов диффузии реагентов, а именно, наличие близкодействующего «активатора» с малым коэффициентом диффузии и дальнодействующего «ингибитора» с большим коэффициентом диффузии.
Таким образом, перспектива фундаментальных исследований нового типа в биологии взаимосвязана с моделированием такого теоретического базиса, полноту и содержание которого будут определять полнота и углубленное понимание сущности субстратного и системного подходов, методологически перспективных в исследовании биообъектов и формирующих единую основу и метаязык для конвергенции современных научных технологий. Это позволит используя междисциплинарную интеграцию моделировать процессы в живых системах и формализировать механизмы, лежащие в основе биологических процессов [10]. Имитационные модели позволят моделировать и прогнозировать процессы в нелинейных сложных системах, каковыми являются все живые системы, далекие от термодинамического равновесия.
ЛИТЕРАТУРА
1. Алексеев A.A. Интегративная (системная, семейная) соединительнотканная медицина: Т. 3. М.: ЛЕНАНД, 2005.
2. Гагаев A.A. Теория и методология субстратного подхода в научном познании: К вопросу о понятии «субстрат» в классической, неклассической, постне-классической науке и метафизике. Саранск: Изд-во Мор-дов. ун-та, 1994.
3. Седякин В. П. О теории отражения // Гуманитарий: актуальные пооблемы гуманитарной науки и образования / под ред. Н. М. Арсентьева. Саранск, 2013. № 3 (23). С. 72−77.
4. Transdisciplinarity: recreating Integrated Knowledge. Editer by M.A. Somervill, D. J Rapport. 271 pages. Published in 2000 by EOLSS Publishers Co. Ltd. Oxford, UK. ISBN 0−9 534 944−1-1.
5. Мокий B.C. Основы трансдисциплинарности. Нальчик: ГП КБР «Республиканский полиграфкомбинат им. Революции 1905 года», 2009.
----
~ 502 ~
----
6. Сорокин П. А. Система социологии / сост. и ком. В. В. Сапова. М.: Астрель, 2008.
7. Романовский Ю. М., Степанова Н. В., Чернав-ский Д. С. Математическая биофизика. М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1984.
8. Perez-Samartin A.L., Ormaetxea L., Amezaga C., De La Fuente I.M., Martinez L., Vera-Lopez A. Global
self-organization of the cellular metabolic structure. PLoS One, 3(8): e3100, 2008.
9. Ризниченко Г. Ю., Рубин А. Б. Биофизическая динамика. М.- Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2004.
10. Haken H., Haken-Krell M. Erfolgsgeheimnisse der Wahrnehmung. Synergetic als Schlussel zum Gehim. Stuttgart: Deutsche Verlagsanstalt, 1992. S. 242.
THE PROSPECTS OF USING OF SUBSTRAT REFLEXE IN THE FORMATION OF THE COGNITIVE BIOTECHNOLOGY'-S BASIS (TRANSDICIPLINED ASPECT)
E.N. Pesotskaya, N.A. Atykyan
Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education & quot-National Research Ogarev Mordovia State University & quot- Saransk, Republic of Mordovia, Russia, 430 005
Annotation. This article regards methodological meaning and the role of several fundamental scientific methods in the formation of the theoretical bases of natural science. The essence of substrate reflex, its active specific to the attitude to the investigation of processes in life, for formation of phenomenal meta language for their description and research is shown here. The substrate is shown widely as the object of the theories and a special model of the environment at the same time. The instrumental method of substratical point of view shows the prospects of transdisipline analysis which is gone from ideas about genesis phenomenon. We analysis the role and the place of theory of the selforganization as connection for the science conceptions, whose developing on effect of experiments work. Valuable-size aspect of learning conduct Saccharo-myces cerevisiae, from depending on outnatural factors. The essence of new types as two-lines in biotechnology proposes the formation of theoretical basis, the full content which shows the reflex substrate and the systematical formation of the only basis in convergation of scientific technologies.
Key words: substrate, substrate reflex, theoretical basis system, cognitional modal, complex system, selforganization, Saccharomyces cerevisiae, experiment, formalization, integrative.
REFERENCES
1. Alekseev A. A. Integrativnaya (sistemnaya, semeinaya) soedinitelnotkannaya meditsina: Vol. 3. Moscow, LENAND, 2005.
2. Gagaev A. A. Teoria i metodologia substratnogo podhoda v nauchnom poznanii: K voprosy o ponyatii & quot-substrat"- v klassicheskoi, neklassicheskoi, postneklassicheskoi nauke i metaphizike. Saransk, Isd-vo Mordov. un-ta, 1994.
3. Sedyakin V.P. O teorii otrazhenia. Gumanitarii: aktualnye problemi gumanitarnoi nauki i obrazovania. Ed. N.M. Arsenteva. Saransk, 2013. No. 3 (23). P. 72−77.
4. Transdisciplinarity: recreating Integrated Knowledge. Editer by M.A. Somervill & amp- D. J Rapport. 271 pages. Published in 2000 by EOLSS Publishers Co. Ltd. Oxford, UK. ISBN 0−9 534 944−1-1.
5. Mokii V.S. Osnovi transdistsiplinarnosti. Nalchik, GP KBR & quot-Respublicanskii poligraphcombinat im. Revolutsii 1905goda& quot-, 2009.
6. Sorokin P.A. Sistema sotsiologii. Sost i kom. V.V. Sapova. Moscow, Astrel, 2008.
7. Romanovsky Y.M., Stepanova N.V., Chernav-skii D.C. Matematicheskaya biophisika. Moscow, Nayka, Glavnaya redaktsia phisiko-matematicheskoi literaturi, 1984.
8. Perez-Samartin A.L., Ormaetxea L., Amezaga C., De La Fuente I.M., Martinez L., Vera-Lopez A. Global self-organization of the cellular metabolic structure. PLoS One, 3(8): e3100, 2008.
9. Riznichenko G.U., Rubin A.B. Biophisicheskaya dinamica. Moscow, Izevsk, Institut komputernih issledo-vanii, 2004.
10. Haken H., Haken-Krell M. Erfolgsgeheimnisse der Wahrnehmung. Synergetic als Schlussel zum Gehim. Stuttgart: Deutsche Verlagsanstalt, 1992. S. 242.

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой