Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/28021

Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorСверстюк, Андрій Степанович
dc.contributor.authorSverstiuk, Andrii
dc.date.accessioned2019-05-26T15:05:28Z-
dc.date.available2019-05-26T15:05:28Z-
dc.date.created2019-01-22
dc.date.issued2019-01-22
dc.date.submitted2018-12-20
dc.identifier.citationSverstiuk A. Cyber-physical model of the immunosensor system in a rectangular lattice with the use of lattice difference equations of population dynamics / Andrii Sverstiuk // Scientific Journal of TNTU. — Tern. : TNTU, 2018. — Vol 92. — No 4. — P. 112–125. — (Mathematical modeling. Mathematics).
dc.identifier.issn2522-4433
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/28021-
dc.description.abstractВажливим етапом проектування кібер-фізичних імуносенсорних систем є розроблення та дослідження їх моделей, при побудові яких враховуються біологічні припущення для отримання відповідних систем різницевих рівнянь популяційної динаміки. В роботі розроблено кібер-фізичну модель імуносенсорної системи на прямокутній решітці. Для моделювання неперервної динаміки використано систему решітчастих диференціальних рівнянь із запізненням. Для моделювання дискретних подій використано динамічну логіку першого порядку. Описано постійні стани моделі як розв’язки відповідних алгебраїчних систем. Проведено математичне та комп’ютерне моделювання кібер-фізичної імуносенсорної системи. Математична модель дає змогу отримати значення параметрів, які б забезпечили операційну стійкість імуносенсорної системи. Висновок про стійкість кібер-фізичної моделі імуносенсорної системи на прямокутній решітці зроблено на основі аналізу результатів комп’ютерного моделювання у вигляді відповідних фазових діаграм, отриманих з відповідної моделі. Представлено аналіз результатів чисельного моделювання досліджуваної моделі у вигляді зображення фазових площин, решітчастих зображень ймовірності зв’язків антигенів з антитілами. Встановлено, що її якісна поведінка суттєво залежить від часу імунної відповіді. Отримані результати чисельного моделювання є надзвичайно важливими при проектуванні кібер-фізичних імуносенсорних систем та дослідженнях їх стійкості. Граничний цикл або стійкий фокус визначають відповідний вигляд фазових діаграм. Отримані експериментальні результати дали змогу виконати повний аналіз стійкості моделі іммуносенсора з урахуванням запізнення в часі.
dc.description.abstractThe article developed a cyber-physical model for immunosensory systems. The main attention is paid to the mathematical description of the discrete dynamics of populations in combination with dynamic logic, which is used for discrete events. A class of solvable differential equations with time delay was introduced for modeling the interaction of antigen-antibodies within immunopicles. A spatial operator was used that simulates the interaction between immunopicles similar to the diffusion phenomenon. The paper presents the results of numerical simulation in the form of images of phase planes of the immunosensor model for antibody populations, with respect to antigenic populations. The experimental results obtained make it possible to analyze the stability of the model under consideration, taking into account the time delay.
dc.format.extent112-125
dc.language.isoen
dc.publisherТНТУ
dc.publisherTNTU
dc.relation.ispartofВісник Тернопільського національного технічного університету, 4 (92), 2018
dc.relation.ispartofScientific Journal of the Ternopil National Technical University, 4 (92), 2018
dc.relation.urihttps://www2.eecs.berkeley.edu/Pubs/TechRpts/2008/EECS-2008-8.pdf
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.mfglet.2014.12.001
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1007/s10817-008-9103-8
dc.relation.urihttps://doi.org/10.14232/
dc.relation.urihttps://doi.org/10.18388/abp.2015_1231
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.bios.2009.11.024
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/S0009-8981(01)00629-5
dc.relation.urihttp://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0009898101006295
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.procir.2015.12.019
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/TST.2015.7085626
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1007/s00436-001-0559-2
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/0003-2697(91)90473-7
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/S0006-3495(79)85228-5
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/S0006-3495(85)83870-4
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/S0022-5193(05)80142-0
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1080/10273660290052151
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1007/3-540-35262-7_11
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/S1468-1218(01)00005-0
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1038/nature10722
dc.relation.urihttps://www2.eecs.berkeley.edu/Pubs/TechRpts/2008/
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/JPROC.2012.2189792
dc.relation.urihttps://doi.org/10.14232/ejqtde.2018.1.27
dc.subjectматематичне моделювання
dc.subjectкібер-фізична система
dc.subjectімуносенсорна система
dc.subjectбіосенсор
dc.subjectімуносенсор
dc.subjectрізницеві рівняння
dc.subjectстабільність моделі
dc.subjectmathematical modeling
dc.subjectcyber-physical system
dc.subjectimmunosensory system
dc.subjectbiosensor
dc.subjectimmunosensor
dc.subjectdifference equations
dc.subjectstability of the model
dc.titleCyber-physical model of the immunosensor system in a rectangular lattice with the use of lattice difference equations of population dynamics
dc.title.alternativeКібер-фізична модель імуносенсорної системи на прямокутній решітці з використанням різницевих рівнянь популяційної динаміки
dc.typeArticle
dc.rights.holder© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2018;
dc.coverage.placenameТернопіль
dc.coverage.placenameTernopil
dc.format.pages14
dc.subject.udc004
dc.subject.udc94
dc.subject.udc53
dc.subject.udc616-073
dc.relation.references1. E.A. Lee, «Cyber physical systems: Design challenges,» Center for Hybrid and Embedded Software Systems, EECS University of California, Berkeley, CA 94720, USA, Tech. Rep. UCB/EECS-2008-8, Jan. 2008, p. 10. [Online]. Avail- able: https://www2.eecs.berkeley.edu/Pubs/TechRpts/2008/EECS-2008-8.pdf.
dc.relation.references2. J. Lee, B. Bagheri, and H.-A. Kao, «A cyber-physical systems architecture for industry 4.0-based manufacturing systems,» Manufacturing Letters, vol. 3, pp. 18–23, 2015, ISSN: 2213-8463. https://doi.org/10.1016/j.mfglet.2014.12.001
dc.relation.references3. K.-D. Kim and P.R. Kumar, «Cyber-physical systems: A perspective at the centennial,» Proceedings of the IEEE, vol. 100, no. Special Centennial Issue, pp. 1287 – 1308, May 2012. https://doi.org/10.1109/ JPROC.2012.2189792
dc.relation.references4. A. Platzer, «Differential dynamic logic for hybrid systems.,» J. Autom. Reas., vol. 41, no. 2, pp. 143 - 189, 2008, ISSN: 0168-7433. https://doi.org/10.1007/s10817-008-9103-8
dc.relation.references5. Logical Foundations of Cyber-Physical Systems. Springer International Publishing, 2018.
dc.relation.references6. V. Martsenyuk, A. Kłos-Witkowska, and A. Sverstiuk, «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. 27, pp. 1 – 31, 2018. https://doi.org/10.14232/ ejqtde.2018.1.27
dc.relation.references7. A. Kłos-Witkowska, «The phenomenon of fluorescence in immunosensors.,» Acta Biochimica Polonica, vol. 63, no. 2, 2016. https://doi.org/10.18388/abp.2015_1231
dc.relation.references8. X. Jiang and M.G. Spencer, «Electrochemical impedance biosensor with electrode pixels for precise counting of CD4+ cells: A microchip for quantitative diagnosis of HIV infec- tion status of AIDS patients,» Biosensors and Bioelectronics, vol. 25, no. 7, pp. 1622 – 1628, Mar. 2010. https://doi.org/10.1016/j.bios.2009.11.024
dc.relation.references9. P.B. Luppa, L.J. Sokoll, and D.W. Chan, «Immunosensors- principles and applications to clinical chemistry,» Clinica Chimica Acta, vol. 314, no. 1, pp. 1 – 26, 2001, ISSN: 0009-8981. DOI: https://doi.org/10.1016/S0009-8981(01)00629-5. [Online]. Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0009898101006295. https://doi.org/10.1016/S0009-8981(01)00629-5
dc.relation.references10. C. Berger, A. Hees, S. Braunreuther, and G. Reinhart, «Characterization of cyber-physical sensor systems,» Procedia CIRP, vol. 41, pp. 638 – 643, 2016. https://doi.org/10.1016/j.procir.2015.12.019
dc.relation.references11. P. Soulier, D. Li, and J.R. Williams, «A survey of language- based approaches to cyber-physical and embedded system development,» Tsinghua Science and Technology, vol. 20, no. 2, pp. 130 – 141, 2015. https://doi.org/10.1109/TST.2015.7085626
dc.relation.references12. H.J. Cruz, C.C. Rosa, and A.G. Oliva, «Immunosensors for diagnostic applications,» Parasitology research, vol. 88, S. 4 - S. 7, 2002. https://doi.org/10.1007/s00436-001-0559-2
dc.relation.references13. S.-H. Paek and W. Schramm, «Modeling of immunosen- sors under nonequilibrium conditions: I. mathematic model- ing of performance characteristics,» Analytical biochemistry, vol. 196, no. 2, pp. 319 – 325, 1991. https://doi.org/10.1016/0003-2697(91)90473-7
dc.relation.references14. V. Bloomfield and S. Prager, «Diffusion-controlled reactions on spherical surfaces. application to bacteriophage tail fiber attachment,» Biophysical journal, vol. 27, no. 3, pp. 447 – 453, 1979. https://doi.org/10.1016/S0006-3495(79)85228-5
dc.relation.references15. O. Berg, «Orientation constraints in diffusion-limited macro- molecular association. the role of surface diffusion as a rate- enhancing mechanism,» Biophysical journal, vol. 47, no. 1, pp. 1 – 14, 1985. https://doi.org/10.1016/S0006-3495(85)83870-4
dc.relation.references16. G. Marchuk, R. Petrov, A. Romanyukha, and G. Bocharov, «Mathematical model of antiviral immune response. i. data analysis, generalized picture construction and parameters evaluation for hepatitis b,» Journal of Theoretical Biology, vol. 151, no. 1, pp. 1 – 40, 1991, cited By 38. https://doi.org/10.1016/S0022-5193(05)80142-0
dc.relation.references17. U. Forys, «Marchuk's model of immune system dynamics with application to tumour growth,» Journal of Theoretical Medicine, vol. 4, no. 1, pp. 85 – 93, 2002. https://doi.org/10.1080/10273660290052151
dc.relation.references18. A. Nakonechny and V. Marzeniuk, «Uncertainties in medical processes control,» Lecture Notes in Economics and Mathe- matical Systems, vol. 581, pp. 185 – 192, 2006, cited By 2. https://doi.org/10.1007/3-540-35262-7_11
dc.relation.references19. V. Marzeniuk, «Taking into account delay in the problem of immune protection of organism,» Nonlinear Analysis: Real World Applications, vol. 2, no. 4, pp. 483 – 496, 2001, cited By 2. https://doi.org/10.1016/S1468-1218(01)00005-0
dc.relation.references20. A. Prindle, P. Samayoa, I. Razinkov, T. Danino, L.S. Tsim- ring, and J. Hasty, «A sensing array of radically coupled genetic 'biopixels',» Nature, vol. 481, no. 7379, pp. 39 – 44, Dec. 2011. https://doi.org/10.1038/nature10722
dc.relation.referencesen1. E.A. Lee, «Cyber physical systems: Design challenges,» Center for Hybrid and Embedded Software Systems, EECS University of California, Berkeley, CA 94720, USA, Tech. Rep. UCB/EECS-2008-8, Jan. 2008, p. 10. [Online]. Avail- able: https://www2.eecs.berkeley.edu/Pubs/TechRpts/2008/ EECS-2008-8.pdf.
dc.relation.referencesen2. J. Lee, B. Bagheri, and H.-A. Kao, «A cyber-physical systems architecture for industry 4.0-based manufacturing systems,» Manufacturing Letters, vol. 3, pp. 18–23, 2015, ISSN: 2213-8463. https://doi.org/10.1016/j.mfglet.2014.12.001
dc.relation.referencesen3. K.-D. Kim and P.R. Kumar, «Cyber-physical systems: A perspective at the centennial,» Proceedings of the IEEE, vol. 100, no. Special Centennial Issue, pp. 1287 – 1308, May 2012. https://doi.org/10.1109/JPROC.2012.2189792
dc.relation.referencesen4. A. Platzer, «Differential dynamic logic for hybrid systems.,» J. Autom. Reas., vol. 41, no. 2, pp. 143 - 189, 2008, ISSN: 0168-7433. https://doi.org/10.1007/s10817-008-9103-8
dc.relation.referencesen5. Logical Foundations of Cyber-Physical Systems. Springer International Publishing, 2018.
dc.relation.referencesen6. V. Martsenyuk, A. Kłos-Witkowska, and A. Sverstiuk, «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. 27, pp. 1 – 31, 2018. https://doi.org/10.14232/ejqtde.2018.1.27
dc.relation.referencesen7. A. Kłos-Witkowska, «The phenomenon of fluorescence in immunosensors.,» Acta Biochimica Polonica, vol. 63, no. 2, 2016. https://doi.org/10.18388/abp.2015_1231
dc.relation.referencesen8. X. Jiang and M.G. Spencer, «Electrochemical impedance biosensor with electrode pixels for precise counting of CD4+ cells: A microchip for quantitative diagnosis of HIV infec- tion status of AIDS patients,» Biosensors and Bioelectronics, vol. 25, no. 7, pp. 1622 – 1628, Mar. 2010. https://doi.org/10.1016/j.bios.2009.11.024
dc.relation.referencesen9. P.B. Luppa, L.J. Sokoll, and D.W. Chan, «Immunosensors- principles and applications to clinical chemistry,» Clinica Chimica Acta, vol. 314, no. 1, pp. 1 – 26, 2001, ISSN: 0009-8981. DOI: https://doi.org/10.1016/S0009-8981(01)00629-5. [Online]. Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0009898101006295. https://doi.org/10.1016/S0009-8981(01)00629-5
dc.relation.referencesen10. C. Berger, A. Hees, S. Braunreuther, and G. Reinhart, «Characterization of cyber-physical sensor systems,» Procedia CIRP, vol. 41, pp. 638 – 643, 2016. https://doi.org/10.1016/j.procir.2015.12.019
dc.relation.referencesen11. P. Soulier, D. Li, and J.R. Williams, «A survey of language- based approaches to cyber-physical and embedded system development,» Tsinghua Science and Technology, vol. 20, no. 2, pp. 130 – 141, 2015. https://doi.org/10.1109/TST.2015.7085626
dc.relation.referencesen12. H.J. Cruz, C.C. Rosa, and A.G. Oliva, «Immunosensors for diagnostic applications,» Parasitology research, vol. 88, S. 4 - S. 7, 2002. https://doi.org/10.1007/s00436-001-0559-2
dc.relation.referencesen13. S.-H. Paek and W. Schramm, «Modeling of immunosen- sors under nonequilibrium conditions: I. mathematic model- ing of performance characteristics,» Analytical biochemistry, vol. 196, no. 2, pp. 319 – 325, 1991. https://doi.org/10.1016/0003-2697(91)90473-7
dc.relation.referencesen14. V. Bloomfield and S. Prager, «Diffusion-controlled reactions on spherical surfaces. application to bacteriophage tail fiber attachment,» Biophysical journal, vol. 27, no. 3, pp. 447 – 453, 1979. https://doi.org/10.1016/S0006-3495(79)85228-5
dc.relation.referencesen15. O. Berg, «Orientation constraints in diffusion-limited macro- molecular association. the role of surface diffusion as a rate- enhancing mechanism,» Biophysical journal, vol. 47, no. 1, pp. 1 – 14, 1985. https://doi.org/10.1016/S0006-3495(85)83870-4
dc.relation.referencesen16. G. Marchuk, R. Petrov, A. Romanyukha, and G. Bocharov, «Mathematical model of antiviral immune response. i. data analysis, generalized picture construction and parameters evaluation for hepatitis b,» Journal of Theoretical Biology, vol. 151, no. 1, pp. 1 – 40, 1991, cited By 38. https://doi.org/10.1016/S0022-5193(05)80142-0
dc.relation.referencesen17. U. Forys, «Marchuk's model of immune system dynamics with application to tumour growth,» Journal of Theoretical Medicine, vol. 4, no. 1, pp. 85 – 93, 2002. https://doi.org/10.1080/10273660290052151
dc.relation.referencesen18. A. Nakonechny and V. Marzeniuk, «Uncertainties in medical processes control,» Lecture Notes in Economics and Mathe- matical Systems, vol. 581, pp. 185 – 192, 2006, cited By 2. https://doi.org/10.1007/3-540-35262-7_11
dc.relation.referencesen19. V. Marzeniuk, «Taking into account delay in the problem of immune protection of organism,» Nonlinear Analysis: Real World Applications, vol. 2, no. 4, pp. 483 – 496, 2001, cited By 2. https://doi.org/10.1016/S1468-1218(01)00005-0
dc.relation.referencesen20. A. Prindle, P. Samayoa, I. Razinkov, T. Danino, L.S. Tsim- ring, and J. Hasty, «A sensing array of radically coupled genetic 'biopixels',» Nature, vol. 481, no. 7379, pp. 39 – 44, Dec. 2011. https://doi.org/10.1038/nature10722
dc.identifier.citationenSverstiuk A. (2018) 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 (Tern.), vol. 92, no 4, pp. 112-125.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2018.04.112
dc.contributor.affiliationТернопільський державний медичний університет імені І. Я. Горбачевського, Тернопіль, Україна
dc.contributor.affiliationTernopil State Medical University, Ternopil, Ukraine
dc.citation.journalTitleВісник Тернопільського національного технічного університету
dc.citation.volume92
dc.citation.issue4
dc.citation.spage112
dc.citation.epage125
Розташовується у зібраннях:Вісник ТНТУ, 2018, № 4 (92)



Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.