Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Математическая модель иммунокопмлексной патологии

Работа №66440

Тип работы

Бакалаврская работа

Предмет

математика

Объем работы38
Год сдачи2016
Стоимость3800 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
63
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


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 


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 помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


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.


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.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ