Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document :
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/31761| Titre: | Аналіз методів дослідження параметрів моделі імуосенсора |
| Autre(s) titre(s): | Analisis of metods for imunne sensor parameters study |
| Auteur(s): | Козодій, Наталія Василівна Kozodii, Nataliia |
| Affiliation: | ТНТУ ім. І. Пулюя, Факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, Кафедра комп’ютерних наук, м.Тернопіль, Україна |
| Bibliographic description (Ukraine): | Козодій Н. В. Аналіз методів дослідження параметрів моделі імуосенсора : дипломна робота магістра за спеціальністю „122 — комп’ютерні науки“ / Н. В. Козодій. — Тернопіль: ТНТУ, 2020. — 155 с. Kozodii Nataliia. Analisis of metods for imunne sensor parameters study |
| Date de publication: | 28-mai-2020 |
| Submitted date: | 25-mai-2020 |
| Date of entry: | 3-jui-2020 |
| Country (code): | UA |
| Place of the edition/event: | ТНТУ ім. І.Пулюя, ФІС, м. Тернопіль, Україна |
| Supervisor: | Литвиненко, Ярослав Володимирович |
| Committee members: | Муж, Валерій Вікторович |
| UDC: | 004:94:53:616-073 |
| Mots-clés: | 122 комп’ютерні науки імуносенсор immunosensor математична модель mathematical model диференційні рівняння differentical eguations методи дослідження metods for studing пакет R packet R |
| Résumé: | У дипломній роботі була розроблена комп’ютерна програма для встановлення допустимих визначальних значень параметрів математичних моделей імуносенсорів. |
| Description: | In diploma thesis was develops a computer program for establishment of admissible determining values of parameters of mathematical models of immunosensors. |
| Content: | ЗМІСТ ВСТУП 12 1 АНАЛІТИЧНИЙ ОГЛЯД ІМУНОСЕНСОРНИХ СИСТЕМ 18 1.1 Структура біосенсора та імуносенсора 18 1.2 Класифікація та використання імуносенсорів 19 1.2.1 Електрохімічні імуносенсори 19 1.2.2 Оптичні імуносенсори 21 1.2.3 Імуносенсори на основах наноматеріалів 22 1.2.4 Імуносенсори на основі оксидів кремнію 23 1.2.5 Клітинні імуносенсори 23 1.2.6 Генетично кодовані імуносенсори 25 1.3 Розвиток імуносенсорних систем 26 1.4 Огляд літературних джерел імуносенсорних систем 29 1.5 Висновки до першого розділу 31 2 АНАЛІЗ ПРЕМЕТНОЇ ОБЛАСТІ 33 2.1 Огляд математичних моделей імуносенсора 33 2.1.1 Рівняння диференціальної швидкості для дифузії 33 2.1.2 Рівняння для реакції зв'язування макрофаг–моноклональне антитіло 40 2.1.3 Рівняння для матеріального балансу (закон мас) 40 2.1.4 Визначення часових змінних концентрацій 41 2.1.4.1 Зв'язаний макрофаг 41 2.1.5 Модель імуносенсора у вигляді гратчастих деференційних рівнянь 44 2.2 Висновки до другого розділу 45 9 3 ПРОГРАМНЕ СЕРЕДОВИЩЕ ДЛЯ РЕАЛІЗАЦІЇ КОМП’ЮТЕРНОГО МОДЕЛЮВАННЯ 46 3.1 Основи комп’ютерного моделювання 46 3.2 Вибір програмого середовища 47 3.2.1 Статистичний аналіз даних в R 47 3.2.1.1 Робота в середовищі R 49 3.2.2 Wolfram Mathematica 53 3.2.2.1 Приклад використання пакету Mathematica для чисельного дослідження параметрів моделі імуносенсора 55 3.2.3 MatLAB 58 3.2.4 MathCAD 60 3.2.5 Мова програмування Phyton 62 3.3 Висновки до третього розділу 64 4 СПЕЦІАЛЬНА ЧАСТИНА 66 4.1 Розробка програмного комплексу для дослідження допустимих значень параметрів моделі імуносенсора. 66 4.2 Інтерфейс програмного комплексу для дослідження допустимих значень параметрів моделі імуносенсора 67 4.3 Результати чисельного дослідження допустимих значень параметрів моделі імуносенсора на квадратній гратці з використанням диференціальних рівнянь із часовими затримками 68 4.4 Висновок до четвертого розділу 75 5 ОБҐРУНТУВАННЯ ЕКОНОМІЧНОЇ ЕФЕКТИВНОСТІ 76 5.1 Розрахунки норм часу на виконання НДР 76 5.2 Визначення витрат на оплату праці та відрахувань на соціальні заходи 77 10 5.3 Розрахунок матеріальних витрат 80 5.4 Розрахунок витрат на електроенергію 81 5.5 Розрахунок суми амортизаційних відрахувань 82 5.6 Обчислення накладних витрат 83 5.7 Складання кошторису витрат та визначення собівартості НДР 83 5.8 Розрахунок ціни програмного продукту 84 5.9 Визначення економічної ефективності і терміну окупності капітальних вкладень 85 5.10 Висновки до п’ятого розділу 86 6 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 88 6.1 Охорона праці 88 6.1.1 Організація безпечних умов праці в галузі інформаційних технологій 88 6.1.1.1 Санітарно–гігієнічні вимоги до приміщень 88 6.1.1.2 Режим праці та відпочинку працівників, які використовують у своїй роботі ПК 91 6.2 Безпека в надзвичайних ситуаціях 93 6.2.1 Вплив стихійних лих, аварій (катастроф) та їх наслідки 94 6.2.2 Планування та порядок проведення евакуації населення з районів наслідків впливу НС техногенного та природного характеру 95 6.2.2.1 Планування для евакуації населення 95 6.2.2.2 Порядок проведення евакуації 96 6.3 Висновки до шостого розділу 97 7 ЕКОЛОГІЯ 99 11 7.1 Альтернативні методи для моніторингу навколишнього середовища. 99 7.1.1 Важкі метали 99 7.1.2 Біохімічна потреба кисню (БПК) 99 7.1.3 Азотні сполуки 100 7.1.4 Поліхлорований біфеніл 100 7.1.5 Фенольні сполуки 100 7.1.6 Фосфороорганічні сполуки (ФОС) 101 7.2 Імуносенсори для контролю параметрів повітря 101 7.3 Висновки до сьомого розділу 104 ВИСНОВОК 105 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 106 ДОДАТКИ 118 |
| URI/URL: | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/31761 |
| Copyright owner: | © Козодій Наталія Василівна, 2020 |
| References (Ukraine): | 1. Martsenyuk V.P., Klos–Witkowska A., Sverstiuk A.S. Study of classification of immunosensors from viewpoint of medical tasks. Medical informatics and engineering. 2018. № 1(41). P. 13–19. (Index Copernicus, Google Scholar). 2. Martsenyuk V.P., Sverstiuk A.S. Monograph Computation Models of Cyber–physical Systems of Medical and Biological Processes: Qualitative Analysis. Ternopil: Ukrmedknyha. 2019. 202 p. 3. Martsenyuk V., Klos–Witkowska A., Sverstiuk A. Stability, bifurcation and transition to chaos in a model of immunosensor based on lattice differential equations with delay. Electronic Journal of Qualitative Theory of Differential Equations: No. 2018(27). р. 1–31. (Scopus, Web of Science). 4. Martsenyuk V.P., Andrushchak I.Ye., Zinko P.M., Sverstiuk A.S. On Application of Latticed Differential Equations with a Delay for Immunosensor Modeling. Journal of Automation and Information Sciences. 2018. Vol. 50(6). P. 55–65. Марценюк В.П., Андрущак И.Е., Зинько П.Н., Сверстюк А.С. Об использовании решетчастых дифференциальных уравнений с запаздыванием для моделирования иммуносенсора. Международный научно–технический журнал Проблемы управления и информатики. 2018. № 3. С. 37–45). (Scopus). 5. Martsenyuk V.P., Sverstiuk A.S., Andrushchak I.Ye. Approach to the Study of Global Asymptotic Stability of Lattice Differential Equations with Delay for Modeling of Immunosensors. Journal of Automation and Information Sciences. 2019. Vol.48(8). P.58–71. 6. Марценюк В.П., Сверстюк А.С., Андрущак И.Е. Подход к исследованию глобальной асимптотической устойчивости решетчатых дифференциальных уравнений с запаздыванием для моделирования иммуносенсоров. Международный научно–технический журнал Проблемы управления и информатики. 2019. Том 51, № 2. С. 62–74). (Scopus). 7. Tomas Koutny, Blood glucose level reconstruction as a function of transcapillary glucose transport, Computers in Biology and Medicine, Volume 53, 107 2014, Pages 171–178, ISSN 0010–4825, https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2014.07.017. 8. Tomas Koutny, Michal Krcma, Josef Kohout, Petr Jezek, Jana Varnuskova, Petr Vcelak, Jan Strnadek, On–line Blood Glucose Level Calculation, Procedia Computer Science, Volume 98, 2016,Pages 228–235, ISSN 1877–0509, https://doi.org/10.1016/j.procs.2016.09.037. 9. Hugh C. Hendrie, Mengjie Zheng, Wei Li, Kathleen Lane, Roberta Ambuehl, Christianna Purnell, Frederick W. Unverzagt, Alexia Torke, Ashok Balasubramanyam, Chris M. Callahan, Sujuan Gao, Glucose level decline precedes dementia in elderly African Americans with diabetes, Alzheimer's & Dementia, Volume 13, Issue 2, 2017, Pages 111–118, ISSN 1552–5260, https://doi.org/10.1016/j.jalz.2016.08.017. 10. Alon Grossman, Anat Gafter–Gvili, Hemda Schmilovitz–Weiss, Nira Koren–Morag, Yichayaou Beloosesky, Avraham Weiss, Association of glycated hemoglobin with hemoglobin levels in elderly nondiabetic subjects, European Journal of Internal Medicine, Volume 36, 2016, Pages 32–35, ISSN 0953–6205,https://doi.org/10.1016/j.ejim.2016.08.024. 11. Navraj S. Nagra, Dmitri van Popta, Sigrid Whiteside, Edward M. Holt, An analysis of postoperative hemoglobin levels in patients with a fractured neck of femur, Acta Orthopaedica et Traumatologica Turcica, Volume 50, Issue 5,2016, Pages 507–513, ISSN 1017–995X, https://doi.org/10.1016/j.aott.2015.11.001. 12. Bianca A. Lever–van Milligen, Nicole Vogelzangs, Johannes H. Smit, Brenda W.J.H. Penninx, Hemoglobin levels in persons with depressive and/or anxiety disorders, Journal of Psychosomatic Research, Volume 76, Issue 4, 2014, Pages 317–321, ISSN 0022–3999, https://doi.org/10.1016/j.jpsychores.2014.01.004 13. Nawal Hijjawi, Alireza Zahedi, Mahmoud Kazaleh, Una Ryan, Prevalence of Cryptosporidium species and subtypes in paediatric oncology and non–oncology patients with diarrhoea in Jordan, Infection, Genetics and Evolution, Volume 55, 2017, Pages 127–130, ISSN 1567–1348, https://doi.org/10.1016/j.meegid.2017.08.033. 108 14. Sarah H. Kagan, The Future of Gero–Oncology Nursing, Seminars in Oncology Nursing, Volume 32, Issue 1, 2016, Pages 65–76, ISSN 0749–2081, https://doi.org/10.1016/j.soncn.2015.11.008. 15. David M. Hyman, Barry S. Taylor, José Baselga, Implementing Genome–Driven Oncology, Cell, Volume 168, Issue 4, 2017, Pages 584–599, ISSN 0092–8674, https://doi.org/10.1016/j.cell.2016.12.015. 16. Lisa J. Forrest, Computed Tomography Imaging in Oncology, Veterinary Clinics of North America: Small Animal Practice, Volume 46, Issue 3, 2016, Pages 499–513, ISSN 0195–5616, ISBN 9780323444880, https://doi.org/10.1016/j.cvsm.2015.12.007. 17. Carmen M.S. Ambrosio, Severino M. de Alencar, Ricardo L.M. de Sousa, Andrea M. Moreno, Eduardo M. Da Gloria,Antimicrobial activity of several essential oils on pathogenic and beneficial bacteria, Industrial Crops and Products, Volume 97, 2017, Pages 128–136, ISSN 0926–6690, https://doi.org/10.1016/j.indcrop.2016.11.045. 18. Stephen A. Hare, Diverse structural approaches to haem appropriation by pathogenic bacteria, Biochimica et Biophysica Acta (BBA) – Proteins and Proteomics, Volume 1865, Issue 4, 2017,Pages 422–433, ISSN 1570–9639, https://doi.org/10.1016/j.bbapap.2017.01.006. 19. N.A. Babak, Transport Construction Negative Impact on the Environment, Procedia Engineering, Volume 189, 2017, Pages 867–873, ISSN 1877–7058, https://doi.org/10.1016/j.proeng.2017.05.135. 20. Martsenyuk V., Sverstiuk А., Gvozdetska I. Using Differential Equations with Time Delay on a Hexagonal Lattice for Modeling Immunosensors. Cybernetics and Systems Analysis. 2019. Vol. 55 (4). P. 625–636. (Марценюк В.П., Сверстюк А.С., Гвоздецкая И.С. Использование дифференциальных уравнений с запаздыванием на гексагональной решётке для моделирования иммуносенсоров. Международный научно–технический журнал Кибернетика и системный анализ. 2019. Том 55, № 4. С. 119–132). (Scopus). 21. Martsenyuk V.P., Sverstiuk A.S., Klos–Witkowska A., Kozodii N.V., Bagriy–Zayats O.A., Zubenko I.R. Numerical Analysis of Results Simulation of 109 Cyber–physical Biosensor Systems. In 1st International Workshop Information–Communication Techologies&Embedded Systems. 14–15 November, Mykolaiv, 2019, Vol. 1. p. 149–164. (Scopus). 22. Марценюк В.П., Сверстюк А.С. Комп’ютерна модель кібер–фізичної імуносенсорної системи з використанням решітчастих диференціальних рівнянь із запізненням на гексагональній решітці. Науковий журнал Радіоелектроніка, інформатика, управління. 2019. № 2(49). С. 131–139. (Web of Science, Google Scholar, IndexCopernicus). 23. Martsenyuk V., Klos–Witkowska A., Sverstiuk A. Stability investigation of biosensor model based on lattice difference equations. Difference Equations and Discrete Dynamical Systems with Applications. Springer Proceedings in Mathematics and Statistics. 24th ICDEA, Dresden, Germany. 2020. Vol. 312. P. 297–322. (Scopus). 24. Марценюк В.П., Сверстюк А.С. Числовий аналіз моделі імуносенсора на основі решітчастих диференціальних рівнянь із запізненням. Наукові праці: науково–методичний журнал Комп’ютерні технології. Миколаїв: Вид–во ЧНУ ім. П. Могили. 2017. Вип. 296. Т. 308. С. 116–124. (Index Copernicus, Google Scholar). 25. Марценюк В.П., Сверстюк А.С. Модель імуносенсора на основі решітчастих диференціальних рівнянь із запізненням. Штучний інтелект. 2018. № 1. С. 42–47. (Google Scholar). 26. Sverstiuk A. Cyber–physical model of the immunosensor system in a rectangular lattice with the use of lattice difference equations of population dynamics. Scientific Journal of TNTU. 2018. Vol. 92. № 4. P. 112–125. (Google Scholar, IndexCopernicus). 27. Марценюк В.П., Сверстюк А.С., Козодій Н.В. Про підходи щодо математичного моделювання біосенсорних та імуносенсорних динамічних систем. Штучний інтелект. 2018. № 2. С. 94–102. (Google Scholar). 28. L. Mosinska, K. Fabisiak, K. Paprocki, M. Kowalska, P. Popielarski, M. Szybowicz, A. Stasiak, et al., “Diamond as a transducer material for the production of biosensors,” Przemysl Chemiczny, vol. 92, no. 6, pp. 919–923, 2013. 110 29. Kaspar Binz, H. Engineering novel binding proteins from nonimmunoglobulin domains [Текст] / H. Kaspar Binz, P. Amstutz, A. Plückthun //Natural Biotechnology. – 2005. – V. 23. – I. 10. – P. 1257 – 1268. 30. Renberg, B. Affibody molecules in protein capture microarrays: evaluation of multidomain ligands and different detection formats [Текст] / B. Renberg, J. Nordin,A. Merca, M. Uhlén, J. Feldwisch // Journal of Proteome Resourses. – 2007. – V. 6. – P. 171 – 179. 31. Miao, Z. Protein scaffold–based molecular probes for cancer molecular imaging [Текст] / Z. Miao, J. Levi, Z. Cheng // Amino Acids. – 2010. – V. 1. – P. 9. 32. F. S. Felix and L. Angnes, “Electrochemical immunosensors – a powerful tool for analytical applications,” Biosensors and Bioelectronics, vol. 102, pp. 470–478, 2018. 33. Binz, H.K. Engineered proteins as specific binding reagents [Текст] / H.K. Binz // Current Opinion in Biotechnology. – 2005. – V. 16. – P. 459 – 469. 34. Karunakaran, Ch. Chapter 4 Immunosensors Biosensors and Bioelectronics [Текст] / Ch. Karunakaran, M. Pandiaraj, P. Santharaman. – New York: Elsevier Inc. – 124 pp 35. Liu, Y. Single Chain Fragment Variable Recombinant Antibody Functionalized Gold Nanoparticles for a Highly Sensitive Colorimetric Immunoassay [Текст] / Y. Liu, Y. Liu, R. L. Raymond, X. Zenga // Biosensors and Bioelectronics. – 2009. – V. 24. – I. 9. – P. 2853 – 2857 36. T. Reichl, P. Hrzina, Diffusion diagnostics of electrochemical cell, Journal of Energy Storage, Volume 20, 2018, Pages 492–496, ISSN 2352–152X, https://doi.org/10.1016/j.est.2018.10.022. 37. Huashui Zhan, Zhaosheng Feng, Stability of the solutions of a convection–diffusion equation, Nonlinear Analysis, Volume 182, 2019, Pages 193–208, ISSN 0362–546X, https://doi.org/10.1016/j.na.2018.12.008. 38. Peter M. Macdonald, Angel Lai, Chapter Three – Lateral Diffusion and NMR, Editor(s): Graham A. Webb, Annual Reports on NMR Spectroscopy, Academic Press,Volume 94, 2018, Pages 73–111, ISSN 0066–4103, ISBN 9780128152126, https://doi.org/10.1016/bs.arnmr.2017.12.001. 111 39. Antonio Stocco, Benjamin Chollet, Xiaolu Wang, Christophe Blanc, Maurizio Nobili, Rotational diffusion of partially wetted colloids at fluid interfaces,Journal of Colloid and Interface Science, Volume 542,2019, Pages 363–369, ISSN 0021–9797, https://doi.org/10.1016/j.jcis.2019.02.017. 40. Марценюк В.П., Сверстюк А.С., Козодій Н.В., Дзядевич С.В. Функціональні особливості біосенсорів та їх моделювання. Комп’ютерно–інтегровані технології: освіта, наука, виробництво. 2019. № 4(37). С. 81–88. (Google Scholar). 41. Andrea Hájková, Jiří Barek, Vlastimil Vyskočil, Electrochemical DNA biosensor for detection of DNA damage induced by hydroxyl radicals, Bioelectrochemistry, Volume 116, 2017, Pages 1–9, ISSN 1567–5394, https://doi.org/10.1016/j.bioelechem.2017.02.003. 42. Anne W. Kusterbeck, Diane A. Blake, Chapter 5 – FLOW IMMUNOSENSORS, Editor(s): Frances S. Ligler, Chris Rowe Taitt, Optical Biosensors (Second Edition), Elsevier, 2018, Pages 243–285, ISBN 9780444531254, https://doi.org/10.1016/B978–044453125–4.50007–3. 43. Anuj K. Sharma, Ankit Kumar Pandey, Baljinder Kaur, A Review of advancements (2007–2017) in plasmonics–based optical fiber sensors, Optical Fiber Technology, Volume 43, 2018, Pages 20–34, ISSN 1068–5200, https://doi.org/10.1016/j.yofte.2018.03.008. 44. Aristea Grammoustianou, Electra Gizeli, Chapter 9 – Acoustic Wave–Based Immunoassays, Editor(s): Sandeep K. Vashist, John H.T. Luong, Handbook of Immunoassay Technologies, Academic Press, 2018, Pages 203–239, ISBN 9780128117620, https://doi.org/10.1016/B978–0–12–811762–0.00009–8. 45. Asefpour Vakilian, Jafar Massah, A fuzzy–based decision making software for enzymatic electrochemical nitrate biosensors, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, Volume 177, 2018, Pages 55–63, ISSN 0169–7439, https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2018.04.016. 46. Ashley J. Driscoll, Patrick A. Johnson, Numerical modeling of analyte diffusion and adsorption behavior in microparticle and nanoparticle based biosensors, 112 Chemical Engineering Science, Volume 184, 2018, Pages 141–148, ISSN 0009–2509, https://doi.org/10.1016/j.ces.2018.03.010. 47. Bingqing Shui, Dan Tao, Anca Florea, Jing Cheng, Qin Zhao, Yingying Gu, Wen Li, Nicole Jaffrezic–Renault, Yong Mei, Zhenzhong Guo, Biosensors for Alzheimer's disease biomarker detection: A review, Biochimie, Volume 147, 2018, Pages 13–24, ISSN 0300–9084, https://doi.org/10.1016/j.biochi.2017.12.015. 48. Martsenyuk V., Sverstiuk A., Andrushchak I., Klos–Witkowska A. Immunosensor Model on the Basis of Lattice Dynamic System. Selected papers XХХІІ International conference Problems of decision making under uncertainties (PDMU–2018), (August 27–31), Prague, Czech Republic. 2018. P. 54–63. (Proceedings). 49. Марценюк В.П., Сверстюк А.С., Андрущак І.Є. Математичне моделювання біосенсорних та імуносенсорних інформаційних систем. Комп’ютерно–інтегровані технології: освіта, наука, виробництво. Луцьк, 2018. № 6. С. 110–120. (Google Scholar). 50. Sverstiuk A. Comparative analysis of results of numerical simulation of cyber–physical biosensor systems on the basis of lattice diferential equations. Scientific Journal of TNTU. 2019. Vol. 95, no 3. P. 75–87. (Index Copernicus, Google Scholar). 51. Марценюк В.П., Сверстюк А.С., Багрій–Заяць О.А., Козодій Н.В. Математичні моделі біосенсорів та імуносенсорів. Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. Хмельницький, 2019. № 2. С. 174–182. (Index Copernicus, Google Scholar). 52. Сверстюк А.С. Використання пакету R de Solve для математичного моделювання динамічних процесів в кібер–фізичних імуносенсорних системах. Штучний інтелект. 2018. № 4. С. 73–84. (Google Scholar). 53. Марценюк В.П., Сверстюк А.С., Козодій Н.В., Давиденко Є.О. Дослідження фазових площин моделі імуносенсора на прямокутній решітці з використанням диференціальних рівнянь із запізненням в пакеті R. Вісник Черкаського державного технологічного університету. 2019. № 2. С. 37–47. (Index Copernicus, Google Scholar). 113 54. Марценюк В.П., Сверстюк А.С., Козодій Н.В., Кравчик Ю.В. Використання пакету R для комп’ютерного моделювання контактів антигенів з антитілами в кіберфізичних імуносенсорних системах на прямокутній решітці. Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. – Хмельницький. 2019. № 4. С. 97–105. (Index Copernicus, Google Scholar). 55. Марценюк В.П., Сверстюк А.С., Козодій Н.В., Шмигер Г.П. Застосування пакету R для чисельного моделювання решітчастих зображень флуоресціюючих пікселів в кіберфізичних імуносенсорних системах. Вісник Хмельницького національного університету. 2019. № 6. С. 84–91. (Index Copernicus, Google Scholar). 56. Peter H. Jacobse, MathemaTB: A Mathematica package for tight–binding calculations, Computer Physics Communications, Volume 244, 2019, Pages 392–408, ISSN 0010–4655, https://doi.org/10.1016/j.cpc.2019.06.003 57. Anton K. Cyrol, Mario Mitter, Nils Strodthoff, FormTracer. A mathematica tracing package using FORM, Computer Physics Communications, Volume 219, 2017, Pages 346–352, ISSN 0010–4655, https://doi.org/10.1016/j.cpc.2017.05.024 58. Ülle Kotta, Maris Tõnso, NLControl – a Mathematica Package for Nonlinear Control Systems**The research was supported by the Estonian Research Council, personal research funding grant PUT 481, IFAC– PapersOnLine, Volume 50, Issue 1, 2017, Pages 681–686, ISSN 2405–8963, https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2017.08.122 59. Dmitry Tikhomirov, Nasim Mozafari Amiri, Susan Ivy–Ochs, Vasily Alfimov, Christof Vockenhuber, Naki Akçar, Fault Scarp Dating Tool – a MATLAB code for fault scarp dating using in–situ chlorine–36 supplemented with datasets of Yavansu and Kalafat faults, Data in Brief, Volume 26, 2019, 104476, ISSN 2352–3409, https://doi.org/10.1016/j.dib.2019.104476 60. Feifei Pan, Xiaohuan Xi, Cheng Wang, A MATLAB–based digital elevation model (DEM) data processing toolbox (MDEM),Environmental Modelling & Software, Volume 122, 2019,104566, ISSN 1364–8152, https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2019.104566 114 61. Jolanta Marzec, Lukasz Marzec, Peter Martus, Daniel Zips, Arndt–Christian Müller, MATLAB®–based fitting method to evaluate survival fractions after multimodal treatment, Clinical and Translational Radiation Oncology, Volume 10, 2018, Pages 36–41, ISSN 2405–6308, https://doi.org/10.1016/j.ctro.2018.03.003 62. Brent Maxfield, Chapter 2 – PTC® Mathcad Prime® 3.0 for Current Mathcad 15 Users, Editor(s): Brent Maxfield, Essential PTC Mathcad® Prime® 3.0, Academic Press, 2014, Pages 35–41, ISBN 9780124104105, https://doi.org/10.1016/B978–0–12–410410–5.00002–7 63. Howard Mark, Jerry Workman, Chapter 39 – Collaborative Laboratory Studies: Part 6—MathCad Worksheet Text, Editor(s): Howard Mark, Jerry Workman, Chemometrics in Spectroscopy (Second Edition), Academic Press, 2018, Pages 211–230, ISBN 9780128053096, https://doi.org/10.1016/B978–0–12–805309–6.00039–8 64. A.A. Cuadri, J.E. Martín–Alfonso, J. Urbano, A teaching methodology based on Mathcad for improving the calculation of pumping power, Education for Chemical Engineers, Volume 28, 2019, Pages 68–78, ISSN 1749–7728, https://doi.org/10.1016/j.ece.2018.11.007 65. Gürol Yıldırım, Vijay P. Singh, A MathCAD procedure for commercial pipeline Software, Volume 41, Issue 3, 2010, Pages 489–496, ISSN 0965–9978, https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2009.10.007 66. Yannick Jadoul, Bill Thompson, Bart de Boer, Introducing Parselmouth: A Python interface to Praat, Journal of Phonetics, Volume 71,2018, Pages 1–15, ISSN 0095–4470, https://doi.org/10.1016/j.wocn.2018.07.001. 67. Omid Haji Maghsoudi, Annie Vahedipour, Thomas Hallowell, Andrew Spence, Open–source Python software for analysis of 3D kinematics from quadrupedal animals, Biomedical Signal Processing and Control, Volume 51, 2019, Pages 364–373, ISSN 1746–8094, https://doi.org/10.1016/j.bspc.2019.02.024. 68. Daniel Adler, Duncan Murdoch, et al. rgl: 3D Visualization Using OpenGL. R package version 0.96.0. 2016. url: https://CRAN.R–project.org/package=rgl 69. Закон України Про оплату праці вiд 24.03.1995 № 108/95–ВР 115 70. ГОСТ 12.1.005–88 Загальні санітарно–гігієнічні вимоги до повітря робочої зони. 71. Катренко Л.А., Пістун І.П.. Охорона праці в галузі освіти. – Суми: "Університетська книга", 2001. – 339 с. 72. ГандзюкМ.П., Желібо Є.П., Халімовський М.О. Основи Охорони праці: Підруч. для студ. вищих навч. закл. За ред. М.П. Гандзюка. – К.: Каравела; Львів: Новий Світ–2000, 2003. – 408 с. 73. Атаманчук П.С., Мендерецький В.В., Панчук О.П., Чорна О.Г. Безпека життєдіяльності та охорона праці (Практичний курс): Навчальний посібник. – Кам'янець–Подільський: "Думка", 2010. – 152 с. 74. ГОСТ 12.1.012–90 Система стандартів безпеки праці. Вібраційна безпека. Загальні вимоги. 75. Державні санітарні правила і норми роботи з візуальними дисплейними терміналами електронно–обчислювальних машин ДСанПІН 3.3.2.007–98 76. Джигирей В.С., Житецький В.Ц. Безпека життєдіяльності. – Львів.: «Афіша», 2001. – 256 с. 77. Євдін О.М., Могильниченко В.В. та ін. Захист населення і територій від надзвичайних ситуацій. Т.1. «Техногенна та природна небезпека». Т.3. «Інженерно–технічні заходи цивільного захисту (цивільної оборони) та містобудування». Посібник. – К.: КІМ, 2007, 2008. – 636 с., – 152 с. 78. В. В. Зацарный, О. В. Зацарна, О. В.Землянська, Д. В. Зеркалов. Безпека життєдіяльності. Навч. посіб. / – К.: Основа, 2016. 204 с. 79. Кодекс цивільного захисту України від 02 жовтня 2012 року №5403 – VI. 80. Порядок проведення евакуації у разі загрози виникнення або виникнення надзвичайних ситуації від 30 жовтня 2013 р. № 841 81. Марценюк В.П., Жулкевич І.В., Сверстюк А.С., Мельник Н.А., Козодій Н.В., Березовська І.Б. Використання біосенсорів для моніторингу навколишнього середовища. Вісник соціальної гігієни та організації охорони здоров’я. Тернопіль, 2019. № 3. С. 107–114. (Google Scholar). 116 82. Campas M. Biosensors to detect marine toxins: Assessing seafood safety / M. Campas, B. Prieto–Simon, J. L. Marty // Talanta. – 2017. – No. 72. – P. 884–895. 83. Highly sensitive nitrite biosensor based on the electrical wiring of nitrite reductase by [ZnCr–AQS] LDH / H. Chen, C. Mousty, S. Cosnier [et al.] // Electrochem. Commun. – 2017. – No. 9. – P. 2240–2245.8. Detection of foodbornepathogens using surface plasmon resonance biosensors / V. Koubova, E. Brynda, L. Karasova [et al.] // Sens. Actuators. – 2017. – No. 74. – Р. 100–105. 84. Parisi C. eld / C. Parisi, Proceedings of Workshop onNanotechnology for the agricultural sector: from research to the M. Vigani, E. R. Cerezo // URL : https://ec.europa.eu/jrc. – 2014. 85. Disposable screen–printed electrodes for the immunochemical detection of polychlorinated biphenyls / C. M. Del, I. Lionti, M. Taccini [et al.] // Anal. Chim. Acta. – 2017. – No. 342. – Р. 189–197. 86. Durrieu C. Optical algal biosensor using alkaline phosphatase for determination of heavy metals / C. Durrieu, C. TranMinhw // Environ. Res. Sect. – 2012. – No. 51. – Р. 206–209. 87. Fluorescence–based cation on a micro–flowImmunosensor chip for monitoring coplanar assay with enzyme ampli polychlorinated biphenyls / T. Endo, A. Okuyama, Y. Matsubara [et al.] // Anal. Chim. Acta. – 2015. – No. 531. – Р. 7–13. 88. Recent trends in rapid environmental monitoring of pathogens and toxicants: Potential of nanoparticle based biosensor and applications / P. Koedrith, T. Thasiphu, J. Weon [et al.] // Sci. World J. – 2015. – No. 1 (55). – Р. 79–82. 89. Long F. Recent advances in optical biosensors for environmental monitoring and early warning / F. Long, A. Zhu, H. Shi // Sens. – 2013. – No. 13 (10). – Р. 928–948. 90. Marrazza G. Disposable DNA electrochemical biosensors for environmental monitoring / G. Marrazza, I. Chianella, M. Mascini // Anal. Chim. Acta. – 2009. No. 387. – Р. 297–307. 91. Mazhabia M. Disposable electrochemical DNA biosensor for environmental monitoring of toxicant 2–aminoanthracene in the presence of chlorine 117 in real samples / M. Mazhabia, M. Arvandb // J. Chem. Sci. – 2014. – No. 126 (4). – Р. 1031–1037. 92. Kłos–Witkowska A. uorescent biosensors and their environmental, clinical and industrial applications / Enzyme–based A. Kłos–Witkowska // Polish Journal of Environmental Studies. – 2015. – No. 24. – Р. 19–25. 93. Nakamura H. Current research activity in biosensors / H. Nakamura, I. Karube // Anal. Bioanal. Chem. – 2013. – No. 3 (77). – Р. 446–468. 94. Amperometric immunosensors and enzyme electrodes for environmental applications / J. Parellada, A. Narvaez, M. A. Lopez [et al.] // Anal. Chim. Acta. – 2017. – No. 3 (62). – Р. 47–57. 95. Development lm / X. Wang, on composite of conductometric nitrate biosensor based on Methyl viologen/Na S. V. Dzyadevych, J. M. Chovelon [et al.] // Electrochem. Commun. – 2016. – No. 8. – Р. 201–205. 96. Diamond as a transducer material for the production of biosensors / L. Mosinska, K. Fabisiak, K. Paprocki [et al.] // Przemysl Chemiczny. – 2013. – No. 6 (92). – Р. 919–923. 97. Salgado A. М. Biosensor for Environmental Applications / A. М. Salgado, L. М. Silva, A. F. Melo // In Tech. – 2012. – No. 3. – Р. 29–33. 98. Sara R.–M. Damià Barceló Biosensors as useful tools for environmental analysis and monitoring / R.–M. Sara, J. Maria, A. Lopez // Anal. Bioanal. Chem. – 2016. No. 386. – Р. 1025–1041. 99. Simple and rapid detection method using surface plasmon resonance for dioxins, polychlorinated biphenyl and atrazines / M. Shimomura, Y. Nomura, W. Zhang [et al.] // Anal. Chim. Acta. – 2016. – No. 434. – Р. 223–230. 100. Total uorescence (TIRF) biosensor for environmental monitoring of testosterone with commercially ectance internal reavailable immunochemistry: antibody characterization, assay development and real sample measurements / J. Tschmelak, M. Kumpf, N. Kappel [et al.] // Talanta. – 2016. – No. 69. – Р. 343–350. 101. F. Qiu, L. Sun, X. Li, M. Hirata, H. Suo, and B. Xu, Sensors and Actuators B, vol. 45, p. 233,2017. |
| Content type: | Master Thesis |
| Collection(s) : | 122 — комп’ютерні науки |
Fichier(s) constituant ce document :
| Fichier | Description | Taille | Format | |
|---|---|---|---|---|
| dyplom_Kozodiy.pdf | 5,23 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
Tous les documents dans DSpace sont protégés par copyright, avec tous droits réservés.
Outils d'administration