Введение к работе
Актуальность темы. В последние годы в биофизической литературе уделяется большое внимание теоретическому подходу к моделям нейронных сетей. Интерес к ним, кроме значительной фундаментальной мотивации, обуслозлен и рядом весьма важных практических проблем. Быстрое развитие компьютерной техники привело к тому, что электронные схемы уже достигли уровня мозга по числу элементарных операций в I сек в I сцэ, ко, тем не менее, уступают нейронным сетям ыогга по эффективности решения многих задач переработки информации. Недавно стала выясняться глубокие теоретические аналогии и связи этой проблематики с , казалось бы, совсем другим вопросом: о механизмах сворачивания, функционирования и эволюции белков. Важной общей чертой этих процессов является сложный характер соответствующего фазового пространства, с возможностью фрустраций, многодолинной структурой и т.д. В этом отношении обе проблеїш тесно связаны такхе с актуальной областью физики неупорядоченных систем, которые наиболее хорошо кзучешы на сравнительно простой модели спиновых стекол.
В названной аналогии имеется еще один аспект: если мы говорим не об одном белке, а о совокупности разных белков с различными, реальными и'гипотетическими, последовательностями, то можно обсуждать молекулярный аспект процесса биологической эволюции. Одна из сторон этого процесса могет быть описана в терминах теории информации, где появление и отбор новых первичных структур трактуется как создание новой информации. Поэтому анализ особенностей процессов эволяции и перераоотки информации в биологических системах, которому посвящена настоящая работа, представляется весьма актуальной и важной проблемой, находящейся на стыка различных направлений современней биофизики.
Цель и задачи исследования - рассмотреть с единой точки зрения процессы эволюции и переработки икфориааяи п биологических системах на разных иерархических уровнях , а такхе сделать некоторые общие выводы, вытекающие из
топологических особенностей моделирования этих процессов.
Научная новизна определяется тем. что в работе впервые предложен способ рассмотрения переработки информации в биологических систеиах на таких рэзных иерархических уровнях как функционирование нейронных сетей и эволюция первичных структур биополимеров с единой точки зрения. В частности, в качестве связующего звена между нейро-сетевши моделями и моделями предбиологической эволюции предложена новая модель коллективной переработки информации сообществом нейронных сетей, взаимодействующих посредством обмена сигналами. Сформулированы модели молекулярной эволюции последовательностей, состоящих из двух типов звеньев. Исследованы общие ограничения, наложенные на возможные сценарии макромолекулярной эволюции тем фактом, что множество последовательностей инеет топологию многомерного куба.
Научно-практическая значимость диссертационной работы состоит в том, что она впервые устанавливает связь меяду моделями предбиологической эволюции типа гиперцикла Эйгена и статфизичесюши моделями нейроных сетей, в ее возможных практических прилояениях для искусственных систем переработки информации, искусственного интелекта, моделей предбиологической эволюции.
Апробация работы. Результаты работы докладывались: на семинарах по теории макромолекул на физическом факультете МГУ (1992,1993), в . Институте химической физики РАН (1993,1994), в институте Фриц-Хабера в Берлине (1994).
Публикации. По теме работы опубликованы 2 научные работы.
Структура и объем работы. Диссертация изложена на 123 страницах машинописного текста и состоит из введения, пяти глав, выводов, трех приложений, списка литературы из 81 наименования, а также 13 рисунков и 2 таблиц.