📄Работа №66440

Тема: Математическая модель иммунокопмлексной патологии

📝
Тип работы Бакалаврская работа
📚
Предмет Математика
📄
Объем: 38 листов
📅
Год: 2016
👁️
Просмотров: 105
3800 руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
ℹ️ Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание 📖 Введение ✅ Заключение 📕 Литература 🖼 Скриншоты 🔍 Похожие 🛒 Купить

📋 Содержание

Введение 3
Постановка задачи 5
Обзор литературы 6
Глава 1. Вводные определения 9
Глава 2. Математическая модель 10
2.1. Патогены и антигены 10
2.1.1. Частицы антигена 10
2.1.2. Внутриклеточный антиген 12
2.1.3. Растворимые антигены и иммунные комплексы 13
2.2. Профессиональные фагоциты 14
2.2.1. Нейтрофилы 15
2.2.2. Макрофаги 17
2.3. Дендритные клетки 18
2.4. Химические соединения 19
2.4.1. Антитела 19
2.4.2. Хемокины 20
Глава 3. Численные эксперименты 22
Выводы 26
Заключение 27
Список литературы 28
Приложение А 34
Приложение В 38 

📖 Введение

Целью иммунной системы является защита хозяина, находящегося под постоянным обстрелом микроорганизмов, от болезней. Иммунная система обычно представляется как сеть, которая включает в себя различные компоненты взаимодействующие друг с другом. Действия, выполняемые иммунными агентами против чужеродных патогенов, определяются как иммунный ответ. Иммунная система может быть классифицирована как некий физический барьер с врожденным и приобретенным иммунитетом, в зависимости от линии защиты. Каждая подсистема состоит из определенных иммунных агентов и генерирует соответствующие ответы.
Кожа и слизистая оболочка (эпителий слизистой оболочки) формируют физический барьер, это первая линии обороны, которая занимает площадь около 40 0 м 2 и препятствует физическому вторжению. Врожденный иммунитет является следующей линией защиты от патогенных
микроорганизмов, нарушающих физический барьер. Он имеет две
составляющие: систему комплемента, содержащую около двадцати
различных белков, и профессиональные фагоциты (например, макрофаги и нейтрофилы). Во время врожденного иммунного ответа, система устраняет чужеродных захватчиков без разбора очень эффективным способом; в то же время, цитокины (такие как хемокины) высвобождаются фагоцитами для пополнения и направления клеток иммунной системы.
В отличие от врожденного иммунитета, основным действующим звеном в адаптивной иммунной системе являются лимфоциты, которые несут на себе весьма большое многообразие антиген-специфических рецепторов, таким образом, врожденный иммунитет можно адаптировать для защиты системы от любых чужеродных антигенов. Активированные антиген¬презентирующими клетками, лимфоциты пролиферируют и быстро
дифференцируются. Зрелые антиген-специфические лимфоциты регулируют иммунные системы на местах инфекции и лимфоидных органах, высвобождая определенные цитокины (такие как IL-2, IL-4 и т.д.). Адаптивный иммунный ответ не только способствует устранению болезнетворных микроорганизмов, он также создает лимфоциты памяти и антитела, чтобы предложить более быстрый и эффективный ответ при любом повторном проникновении инфекции.

Возникли сложности?

Нужна качественная помощь преподавателя?

👨‍🎓 Помощь в написании
🎓 Дипломные 📘 Магистерские 📙 Диссертации 📗 Курсовые 📝 Статьи 📄 ВКР

✅ Заключение

С помощью таких инструментов как концепция гомогенизации и уравнение Келлера-Сигела, мы построили пространственно-временную математическую модель, описывающую процесс иммунокомплексной патологии. Проведя численные эксперименты, используя искусственно разработанный патоген, мы получили результаты, которые согласуются с нашим пониманием иммунной системы и компонентов в ней.
Система (1) - (9) целенаправленно упрощена и содержит только фундаментальные компоненты, необходимые для иммунного ответа. Основные принципы, которые мы использовали для упрощения иммунной системы, чтобы рассмотреть основные функции иммунного ответа, вместо конкретных иммунных агентов: 1) распознание антигена, 2) связывание, 3) перемещение, и 4) эффективность элиминации. Любые дополнительные факторы или особенности иммунного ответа, которые повысят степень детализации модели, должны попадать в одну из этих четырех категорий, описанных математических аппаратом.
Нужна своя уникальная работа?
Срочная разработка под ваши требования
Рассчитать стоимость
ИЛИ
Поиск аналога

📕 Список литературы

1. K. F. Keller, and L. A. Segel Intiation of slime mold aggregation viewed as an instability, J. Theor. Biol., 26 (1970), P. 399-415.
2. B. Su, Homogenization in the diffusion of IP3 from cell membrane to rndoplasmic reticulum, preprint.
3. L. Tartar, Nonhomogeneous media and vibration theory, Ed. E. Sanchez- Palencia, Springer-Verlag, Berlin, 1980, Appendix
4. C. A. Janeway, P. Travers, M. Walport, and M. J. Shlomchik Immunobiology: the immune system in health and disease, Garland Science Publishing, New York,
2005.
2. B. Su, Homogenization in the diffusion of IP3 from cell membrane to rndoplasmic reticulum, preprint.
3. L. Tartar, Nonhomogeneous media and vibration theory, Ed. E. Sanchez- Palencia, Springer-Verlag, Berlin, 1980, Appendix
5. J. S. Hege, and G. Cole, A mathematical model relating circulating antibody and antibody forming cells, J. Immunol., 97 (1966), P. 34-40.
6. M. Jilek, and Z. Ursinova, The probability of a contact between immunocompetent cell and antigen, Folia Microbiol., 15 (1970), P. 294-302.
7. M. Jilek, and Z. Ursinova On the distribution of the first contact of
immunocompetent cell with antigen, Folia Microbiol., 15 (1970), P. 492-299.
8. M. Jilek, The number of immunologically activated cells after repeated
immunization (a mathematical model), Folia Microbiol., 16 (1971), P. 12-23.
9. M. Jilek, On contact of immunocompetent cells with antigen (Note on
probability model), Folia Microbiol., 16 (1971), P. 83-87.
10. G. Bell, Mathematical model of clonal selection and antibody production. I, J. Theor. Biol., 29 (1970), P. 191-232.
11. G. Bell, Mathematical model of clonal selection and antibody production. II, J. Theor. Biol., 33 (1971), P. 339-378.
12. G. Bell, Mathematical model of clonal selection. III. The cellular basis of immunological paralysis, J. Theor. Biol., 33 (1971), P. 379-398.
13. G. Bell, Lymphocyte traffic patterns and cell-cell interactions, Theoretical Immunology, Ed. G. Bell, A. Perelson, G. Pimbley. N.Y., 1978. P. 341-375.
14. C. Bruni, M. Giovenco, G. Koch, and R. Strom, A dynamical model of humoral immune response, Math. Biosci., 27 (1975), P. 191-212.
15. N. K. Jerne, The immune system, Scientific American, 229 (1973), P. 52-60.
16. N. Jerne, Towards a network theory of the immune system, Ann. Immunol., 125C (1-2) (1974), P. 373-389.
17. P. Richter, A network theory of the immune system, Eur. J. Immunol., 5 (1975), P.350-354.
18. G. A, Hoffman, A theory of regulation and self-nonself discrimination in an immune network, Eur. J. Immunol., 5 (1975), P. 638-647.
19. P. Waltman, and E. Butz A threshold model of antigen-antibody dynamics, J. Theor. Biol., 65 (1977), P. 499-512.
20. C. De Lisi, and A. S. Perelson, The kinetics of aggregation phenomena, J. Theor. Biol.,62 (1976), P. 159-210.
21. C. De Lisi, Detection and analysis of recognition and selection in the immune response, Bull. Math. Biol., 39 (1977), P. 705-719.
22. C. De Lisi, Some mathematical problems in the initiation and regulation of the immune response, Math. Biosci., 35 (1977), P. 1-26.
23. C. De Lisi, and A. Rescigno, Immune surveillance and neoplasia. I. Minimal mathematical model, Bull. Math. Biol., 39 (1977), P. 204-221.
24. C. De Lisi, and A. Rescigno, Immune surveillance and neoplasia. II. Two-stage mathematical model, Bull. Math. Biol., 39 (1977), P. 487-497.
25. G. I. Marchuk, Mathematical immune response models and their interpreation, Proc. Of the IFIP Working Conference on Modelling and Optimization of Complex Systems. Berlin a.o.: Springer-Verlag, 1979, P. 114-129.
26. S. Merrill, Mathematical model of humoral immune response, Techn. Rep. of the Univ.of Iowa, 1976, P. 1-40
27. S. Merrill, A mathematical model of B cell stimulation and humoral immune response, Techn. Rep. of the Univ. of Iowa, 1976, P. 1-70
28. A. S. Perelson, The IgM-IgG switch looked at from a control theoretic viewpoint, Proc. Of the 8th IFIP Conference on Optimization Techniques, Heidelberg: Springer-Verlag, 1978, P. 431-440.
29. A. S. Perelson, M. Mirmirani, and G. Oster, Optimal strategies in immunolgy. I. B cell differentiation and proliferation, J. Math. Biol., 5 (1978), P. 213-256.
30. J. R. Lumb, Lymphocyte differentiation, repertoire development and migration: The need for mathematical models, Computers and Mathematics with Applications, 14 (1987), P. 657-697.
31. C. A. Macken, and A. S. Perelson, A multistage model for the action of cytotoxis T lymphocytes in multicellular conjuates, J. Immunol., 132 (1984), P. 1614-1624.
32. R. R. Mohler, C. Bruni, and A. Gandolfi A systems approach to immunology, Proc. IEEE., 68 (1980), P. 964-990.
33. M. A. Nowak, and R.M. May, Virus Dynamics: Mathematical Principles of Immunology and Virology, Oxford University Press, 2000.
34. A. S. Perelson, Towards a realistic model of the immune network, Theoretical Immunol-ogy Part Two, SFI Studies in the Science of Complexity, Ed. Perelson A. S., Addison-Wesley, Redwood CA, 1988, Volume III, P. 337-401.
35. A. S. Perelson, and G. Weisbuch, Immunology for Physicists, Review in Modern Physics, 69 (4) (1997), P. 1219-1267.
36. F. M. Burnet, The clonal selection theory of acquired immunity, The University Press,Cambridge, 1959.
37. M. A. Nowak, and R. M. May, Mathematical biology of HIV infection: antigenic variation and diversity threshold, Math. Biosci., 106 (1991), P. 1-21.
38. M. A. Nowak, S. Bonhoeffer, A. M. Hill, R. Boehme, H. C. Thomas, and H. McDade,Viral dynamics in hepatitis B virus infection, Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A., 93 (1996), P. 4398-4402.
39. A. S. Perelson, Modeling the interaction of the immune system with HIV, Mathematical and statistical approaches to AIDS epidemiology (Lecture Notes In Biomathematics), Ed.C. Castillo-Chavez, Springer-Verlag, New York, 1989, P. 350-370.
40. A. S. Perelson, and P. W. Nelson, Mathematical analysis of HIV-1 dynamics in vivo,SIAM Rev., 41 (1999), P. 3-44.
41. G. I. Marchuk, R. V. Petrov, A. A. Romanyukha, and G. A. Bocharov, Mathematical model of antiviral immune response. I. Data analysis, generalized picture construction and parameters evaluation for hepatitis B, J. Theor. Biol., 151 (1991), P. 1-40.
42. R. J. H. Payne, M. A. Nowak, and B. S. Blumberg, Analysis of a cellular model to account for the natural history of infection by Hepatitis B Virus and its role in the development of Primary Hepatocellular Carcinoma, J. Theor. Biol., 159 (1992), P. 215-240.
43. G. A. Bocharov, and A. A. Romanyukha, Mathematical model of antiviral immune response. III. Influenza A Virus Infection, J. Theor. Biol., 167 (1994), P. 323-360.
44. A. V. Karpov, and A. A. Romanyukha, Mathematical modelling of destructive pneumonia,Immunological and Metabolic Systems Mathematical Models and Methods of Investigations, Eds. G. I. Marchuk, A. Werynski, Lecture Notes of the ICB Seminars, Biosystems,Warsaw: ICB, 1992, P. 50-67.
45. Z. A. Agur, Theoretical analysis of the immune response to antigenically varying pathogens,Mathematics Applied to Biology and Medicine, Eds. J. Demongeot, V. Capasso, Mathematica Biology Ser. Winnipeg, Canada: Wuerz Publishing Ltd., 1993, P. 237-242.
46. B. Hellriegel, Modelling the immune response to malaria with ecological concepts: short-term behavior against long-term equilibrium, Proc. R. Soc. Lond. B., 250 (1992), P.249-256.
47. S. Marino, D. Sud, H. Plessner, P. L. Lin, J. Chan, J. L. Flynn, and D. E. Kirschner, Differences in reactivation of tuberculosis induced from anti-TNF treatments are based on bioavailability in granulomatous tissue, PLoS Comput. Biol., 3 (10) (2007), P. 1909-1924.
48. M. R. Owen, and J. A. Sherratt, Mathematical modeling of macrophage dynamics in tumours, Math. Models. Methods. Appl., 9 (1999), P. 513-539.
49. S. Marino, and D. E. Kirschner, The human immune responses to Mycobacterium tuberculosis in lung and lymph node, J. Theor. Biol., 227 (2004),
P. 463-486.
50. J. E. Wigginton, and D. E. Kirschner, A model to predict cell-mediated immune regulatory mechanisms during human infection with mycobacterium tuberculosis, J. Immunol., 166(2001), P. 1951-1967.
51. C. Kemir, and R. J. De Boer, A Mathematical Model on Germinal Center Kinetics and Termination, J. Immunol., 163 (1999), P. 2463-2469.
52. A. S. Perelson, M. Mirmirani, and G. Oster, Optimal strategies in immunolgy. I. B cell differentiation and proliferation, J. Math. Biol., 5 (1978), P. 213-256.
53. L. A. Segel, and A. S. Perelson, Exploiting the diversity of time scales in the immune system: A B-cell antibody model, Journal of Statistical Physics, 63 (1991), P. 1113-1131.
54. D. J. Smith, S. Forrest, D. H. Ackley, and A. S. Perelson, Variable efficacy of repeated annual influenza vaccination, Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A., 96 (1999), P. 14001-14006.
55. G. A. Funk, A. D. Barbour, H. Hengartner, and U. Kalinke, Mathematical Model of a Virus-neutralizing Immunglobulin Response, J. Theor. Biol., 195 (1) (1998), P. 41-52.
56. R. W. Glaser, Antigen-Antibody Binding and Mass Transport by Convection and Diffusion to a Surface: A Two-Dimensional Computer Model of Binding and Dissociation Kinetics, Analytical Biochemistry, 213 (1) (1993), P. 152-161.
57. O. Kim, D. Levy, and P. Lee, Modeling Regulatory Mechanisms in the Immune System, J. Theor. Biol., 246 (2007), P. 33-69.
58. G. I. Marchuk, Mathematical modelling of immune responses in infectious diseases, Kluewer Academic Publishers, 1997.
59. S. Felder, and Z. Kam, Human neutrophil motility: Time-dependent three-dimensional shape and granule diffusion, Cell Motility and the Cytoskeleton, 28 (4) (1994), P. 285-302.
60. A. S. Perelson, Modelling viral and immune system dynamics, Nature Review, 2 (2002), P. 28-36.
61. A. S. Perelson, and G. Weisbuch, Immunology for Physicists, Review in Modern Physics, 69 (4) (1997), P. 1219-1267.

🖼 Скриншоты

🛒 Оформить заказ

⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.

🔍 ПОХОЖИЕ РАБОТЫ ПО ТЕМЕ

Математическая модель динамики численности экономически занятого населения Магистерская диссертация Математика 2018 г. 4980 руб. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ АСИНХРОННОГО ДВИГАТЕЛЯ С ПЕРЕМЕННЫМИ IR - Т m Бакалаврская работа Электроэнергетика 2018 г. 4650 руб. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ СКОРОСТИ СИСТЕМЫ « АВТОНОМНЫЙ ИНВЕРТОР НАПРЯЖЕНИЯ С ШИРОТНО-ИМПУЛЬСНОЙ МОДУЛЯЦИЕЙ - АСИНХРОННЫЙ ДВИГАТЕЛЬ» С ВЕКТОРНЫМ УПРАВЛЕНИЕМ Дипломные работы, ВКР Электроэнергетика 2016 г. 4650 руб. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ДВУМЕРНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ В АНИЗОТРОПНЫХ, НЕОДНОРОДНЫХ И МНОГОСЛОЙНЫХ СРЕДАХ Диссертация Математика 2004 г. 500 руб. ИССЛЕДОВАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ БЕСКОНЕЧНОЛИНЕЙНЫХ СМО С ИНТЕНСИВНОСТЬЮ, ЗАВИСЯЩЕЙ ОТ ЧИСЛА ЗАНЯТЫХ ПРИБОРОВ Бакалаврская работа Математические методы в экономике 2016 г. 4490 руб. Разработка и исследование математической модели и алгоритмов управления мехатронной системы пресса шаговой формовки Дипломные работы, ВКР Механика 2019 г. 4800 руб. Математические модели двумерной фильтрации в анизотропных, неоднородных и многослойных средах Диссертации (РГБ) Математика 2004 г. 470 руб. Построить математическую модель ППН и разработать алгоритм расчёта Дипломные работы, ВКР Экономика 2016 г. 5900 руб. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ЦЕНТРОБЕЖНОГО РАСХОДОМЕРА СЫПУЧИХ МАТЕРИАЛОВ Магистерская диссертация Математика 2016 г. 5500 руб. Разработка математических моделей повреждаемости поверхностного слоя деталей в процессе воздействия концентрированными потоками энергии Магистерская диссертация Информатика и вычислительная техника 2018 г. 4900 руб.

📎 БАКАЛАВРСКАЯ РАБОТА ПО ПРЕДМЕТУ «МАТЕМАТИКА»

Найдено работ: 432

ТОЧНЫЕ ФОРМУЛЫ ДЛЯ ДВОЙНЫХ СУММ ГАУССА И ИХ ПРИЛОЖЕНИЯ К ЗАДАЧАМ ТЕОРИИ ЧИСЕЛ Бакалаврская работа Математика 2019 г. 4740 руб. МЕТОДИКА ОБУЧЕНИЯ РЕШЕНИЮ ИРРАЦИОНАЛЬНЫХ УРАВНЕНИЙ И НЕРАВЕНСТВ В ШКОЛЬНОМ КУРСЕ МАТЕМАТИКИ Бакалаврская работа Математика 2019 г. 4680 руб. СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ВЗАИМОСВЯЗИ РАЗЛИЧНЫХ ФАКТОРОВ В ПРИКЛАДНЫХ ЗАДАЧАХ Бакалаврская работа Математика 2019 г. 4300 руб. ПАРАЛЛЕЛЬНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ЧИСЛЕННОГО РЕШЕНИЯ УРАВНЕНИЯ ПЕРЕНОСА Бакалаврская работа Математика 2019 г. 4360 руб. ЛИЧНОСТНО-ОРИЕНТИРОВАННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБУЧЕНИИ МАТЕМАТИКЕ Бакалаврская работа Математика 2019 г. 4700 руб. О сравнении некоторых статистических методов прогнозирования Бакалаврская работа Математика 2021 г. 4400 руб. НЕКОТОРЫЕ СТОХАСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ В СТРАХОВАНИИ Бакалаврская работа Математика 2020 г. 4330 руб. Сепарабельные /2-группы и их вполне инвариантные подгруппы Бакалаврская работа Математика 2022 г. 4300 руб. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ СТРАХОВЫХ РЫНКОВ Бакалаврская работа Математика 2022 г. 4395 руб. ГРУППОВЫЕ АЛГЕБРЫ И АЛГЕБРЫ ИНЦИДЕНТНОСТИ Бакалаврская работа Математика 2022 г. 4240 руб. ОБУЧЕНИЕ ГРАФИЧЕСКОМУ МЕТОДУ РЕШЕНИЯ УРАВНЕНИЙ И НЕРАВЕНСТВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ Бакалаврская работа Математика 2019 г. 4650 руб. Конечно порожденные и нётеровы кольца и модули Бакалаврская работа Математика 2020 г. 4290 руб. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АППАРАТА НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ОДНОЙ ИЗ ЗАДАЧ КЛАССИФИКАЦИИ В ПСИХОДИАГНОСТИКЕ Бакалаврская работа Математика 2022 г. 4590 руб. ПОЛИНОМЫ АЛЕКСАНДЕРА ДЛЯ ЗАЦЕПЛЕНИЙ В ГОМОЛОГИЧЕСКОЙ СФЕРЕ ПУАНКАРЕ Бакалаврская работа Математика 2025 г. 4340 руб. О СРАВНЕНИИ МНОГОМЕРНЫХ РЕГРЕСИОННЫХ МОДЕЛЕЙ Бакалаврская работа Математика 2021 г. 4200 руб.
📋 Содержание 📖 Введение ✅ Заключение 📕 Литература 🖼 Скриншоты 🔍 Похожие 🛒 Купить ⬆️

Оценка стоимости

Это краткая форма заказа. После ее заполнения вы перейдете на полную форму заказа работы

Каталог работ (210037)

Поиск работ


©2026 Cервис помощи студентам в выполнении работ
.